核心定位：专为构建循环式、状态化智能体系统设计，突破传统DAG限制
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义持久化状态（存储对话历史）
class AgentState(TypedDict):
messages: List[BaseMessage]
# 构建工作流
workflow = StateGraph(AgentState)
# 添加节点：LLM调用
def call_model(state):
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
return {"messages": [model.invoke(state["messages"])]}
workflow.add_node("assistant", call_model)
# 条件分支：根据输出决定是否结束
def should_continue(state):
last_msg = state["messages"][-1].content
if "[END]" in last_msg:
return "end"
return "assistant"
workflow.add_conditional_edges("assistant", should_continue)
workflow.set_entry_point("assistant")技术亮点：
循环状态管理：支持多轮迭代任务（如RAG结果优化）
持久化引擎：自动保存检查点，宕机后可从断点恢复
人工干预接口：human_review_node()实现关键节点人工审核
适用场景：需状态跟踪的长周期任务（如Uber客服系统）
设计哲学：通过自然语言对话实现Agent间任务委派
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 创建代理角色
coder = AssistantAgent("coder", llm_config={"model": "gpt-4-turbo"})
reviewer = AssistantAgent("reviewer", system_message="你是一名资深代码审查员")
user_proxy = UserProxyAgent("user", human_input_mode="TERMINATE")
# 定义协作流程
def solve_bug(task):
user_proxy.initiate_chat(
coder,
message=f"修复这段代码的bug：\n{task}",
subsequent_handler=lambda msg: reviewer.send(msg, coder)
)
solve_bug("def calc(a,b): return a/b") # 触发零除错误处理流程突破性特性：
动态任务委派：Agent自动传递未完成子任务
沙箱代码执行：在Docker中安全运行生成代码
实时调试：中断对话直接修改变量值
group_chat = GroupChat(
agents=[test_manager, test_generator, test_runner],
roles=["设计测试策略", "生成测试用例", "执行测试"]
)
test_manager.initiate_chat("为登录模块生成边界测试")效能提升：Uber实测减少40%测试编写时间
存在意义：解决自由对话低效问题，明确定义角色与任务依赖链
from crewai import Agent, Task, Crew, Process # 角色定义 researcher = Agent( role="市场研究员", goal="发现行业趋势", tools=[web_search_tool] ) # 任务编排 trend_task = Task( description="分析2025年AI代理技术趋势", agent=researcher, expected_output="包含TOP3趋势的Markdown报告" ) # 流程执行 crew = Crew( agents=[researcher], tasks=[trend_task], process=Process.sequential ) result = crew.kickoff()
结构化优势：
上下文传递：上游任务输出自动注入下游Prompt
层级流程：管理者Agent动态分配任务（Process.hierarchical）
工具复用：Agent级与Task级工具继承体系
效果：3小时人工工作 → 20秒自动化执行
核心价值：5行代码构建生产级Agent，降低开发门槛
from openai_agents import Agent, tool
@tool
def stock_price(symbol: str) -> float:
"""查询股票实时价格"""
return yf.Ticker(symbol).history().iloc[-1].Close
# 创建Agent并绑定工具
agent = Agent(tools=[stock_price])
print(agent.run("苹果公司当前股价是多少？"))技术革新：
自动代理循环：无需手动处理工具调用/结果解析
函数即工具：@tool装饰器秒级接入现有代码
安全护栏：输入校验+错误重试机制
agent.connect_mcp_service("financial_tools")
agent.run("对比TSLA和AAPL的市盈率")行业影响：工具开发者数量3个月增长800%
定位：无缝集成Google云服务的企业级Agent开发平台
Vertex AI管道：可视化编排Dialogflow+BigQuery+Cloud Functions
Firebase实时同步：跨设备状态持久化
Knowledge Connector：直连企业级知识库（支持250+格式文档）
隐私合规：自动过滤PII敏感信息（符合GDPR/CCPA）
典型场景：
客服系统：Dialogflow处理对话 → BigQuery分析用户画像 → 生成个性化回复
供应链管理：预测库存需求 → 自动生成采购订单
创新点：用软件公司组织架构管理Agent团队
from metagpt.roles import ProductManager, Architect, Engineer
pm = ProductManager()
architect = Architect()
engineer = Engineer()
# 需求驱动开发
pm.run("开发短视频推荐算法")
architect.receive(pm.output) # 接收PRD文档
engineer.receive(architect.output) # 获取设计文档并编码效能数据：
生成完整项目耗时： 3分钟（含需求文档/API设计/单元测试）
代码一次通过率： 78%（GPT-4驱动）
适用领域：软件工程/科研论文/商业分析
核心问题：解决LLM输出格式漂移与非确定性
from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel
class MarketReport(BaseModel):
trends: list[str]
risk_factors: list[str]
# 强制结构化输出
agent = Agent(model="gemini-1.5", output_type=MarketReport)
report = agent.run("生成量子计算市场报告")
print(report.trends[0]) # 直接访问结构化字段创新机制：
输出即工具调用：将JSON Schema转化为LLM必调工具
闭环重试：自动修复ValidationError并重新生成
动态多模态：支持ｕｎｉｏｎ[Report, Alert]自适应输出
避免循环失控：在LangGraph中设置max_loops=10防止死循环
成本控制策略：
# AutoGen混合模型配置
coder = AssistantAgent(llm_config={"model": "gpt-4-turbo"})
reviewer = AssistantAgent(llm_config={"model": "claude-3-sonnet"})透明度提升：
LangGraph集成LangSmith追踪
CrewAI使用step_callback记录决策日志
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