譯者 | 布加迪
審校 | 重樓
AI 智能體正在徹底改變自動化領域，并增強各行各業的決策能力。然而，選擇一種合適的框架至關重要。Agent SDK、LangChain和CrewAI各自提供了構建智能化的獨特功能。Agent SDK專注于無縫的AI自動化，LangChain憑借大語言模型（LLM）擅長于智能體工作流程，而CrewAI支持多智能體協作。了解它們的差異有助于選擇最適合你需求的工具，無論是AI工作流程自動化、智能體集成還是定制AI開發。本指南將探討何時使用那種框架，以最大限度地提高基于AI的應用程序的效率和性能。
OpenAI的Agent SDK簡介
OpenAI Agents SDK是一種功能強大的輕量級框架，用于構建基于智能體的智能AI應用程序，最大限度地減少抽象。它是OpenAI先前的Swarm試驗版可立即投入生產環境的升級版，旨在簡化AI開發，同時提供靈活性和可定制性。
Agents SDK僅憑借幾個核心基元，即可輕松構建能夠推理、采取行動并高效委派任務的實際應用程序。它使開發者能夠構建基于AI的助理、自動化工具和智能系統，沒有傳統 AI編排框架的那種復雜性。它還含有內置的跟蹤和評估工具，使開發者能夠輕松地監測、調試和微調其智能體工作流程。
Agent SDK 的主要特點
- 智能體回路：自動化智能體交互、工具調用和響應處理。
- 交接：使智能體能夠將任務委托給專門的子智能體。
- 護欄：在執行前驗證輸入，并執行安全措施。
LangChain框架概述
LangChain是一種開源框架，強調以模塊化方式使用語言模型。它允許開發者通過串聯各種組件（比如提示模板、記憶模塊和智能體執行器）來構建應用程序。這種模塊化設計有助于創建復雜的工作流程并集成外部工具，使其成為開發AI應用程序的多功能選擇。
LangChain 的主要特點
- 基于圖的架構：對復雜工作流程實現可視化和控制。
- 模塊化設計：允許無縫集成記憶、提示和外部API。
- 多工具集成：連接到數據庫、API 和第三方工具以增強功能。
CrewAI框架概述
CrewAI專注于協調扮演角色的自主AI智能體。通過為每個智能體分配特定的角色、背景、目標和記憶，CrewAI 支持諸智能體之間的協作交互，以實現復雜的目標。其設計注重易用性，使開發者能夠定義和管理多智能體系統，盡量減少了復雜性。
CrewAI 的主要特點
- 基于角色的自主智能體：為智能體分配不同的角色、專業知識和目標，從而實現結構化協作。
- 面向目標且記憶感知的工作流程：智能體能夠保留上下文，并高效地實現預設目標。
- 無縫多智能體編排：支持獨立任務執行和協作任務執行，易于管理。
設計AI智能體系統
我們已經了解了這三種框架，現在不妨運用它們來構建智能體系統。下面將介紹問題陳述，并說明開發多智能體AI系統以解決該問題所涉及的幾個步驟。
問題陳述
我們需要開發一份基于AI的虛擬旅行指南，幫助用戶解答旅行相關問題。該系統必須通過充分利用多個協同工作的專業智能體，提供實時、準確且實用的旅行幫助。
構建AI系統的步驟
為了開發高效的AI旅行助理，我們將遵循以下三個步驟：
- 定義智能體和任務：首先，我們將確定關鍵的旅行需求，并創建專門的智能體來執行特定任務，比如行程規劃、預算估算和本地導游推薦。
- 集成實時信息檢索：然后，我們將使用Responses API、SerpAPI和Tavily等API來獲取最新的旅行數據。
- 實現多智能體協作：最后，我們將充分利用LangChain、CrewAI和Agent SDK實現智能體之間的無縫聯系，這將確保高效的任務執行和協調。
讓我們開始吧。
步驟 1：定義智能體和任務
以下是旅行者需要幫助的幾個關鍵方面，我們需要為此創建專門的智能體：
目的地顧問：根據用戶偏好推薦旅行地點。
- 行程預算估算器：估算行程預算。
- 本地導游查找器：幫助查找導游或當地體驗。
- 旅行行程規劃器：創建結構化的行程。
- 航班和酒店查找器：獲取實時航班/酒店信息。
- 篩選旅行智能體：將查詢發送到正確的智能體。
步驟 2：集成實時信息檢索
為了確保準確而最新的旅行詳細信息，我們需要跨幾種框架整合不同的網頁搜索API，如下所示：
- Agent SDK：使用Responses API以檢索相關的旅行數據。
- CrewAI：集成SerpAPI以獲取實時搜索結果。
- LangChain：利用 Tavily 獲取航班、酒店和景點方面的實時信息。
步驟 3：開發智能體框架
我們的智能體和集成工具現都已到位，現在需要實現多智能體協作使系統運行起來。為此，我們將使用LangChain、CrewAI和OpenAI的Agent SDK來實現智能體之間的高效協作。我們將依托這里的每種框架設計智能體，讓其執行特定任務，同時在需要時與其他智能體共享相關數據。
預期輸出
系統根據給定的提示生成結構化的行程，并考慮用戶的偏好，比如旅行時長、興趣愛好和預算。
基于Agent SDK、LangChain和CrewAI構建AI系統
按照上述步驟，我基于Agent SDK、LangChain和CrewAI 這三種框架構建了多智能體系統。
以下是針對下列提示，每個系統的輸出結果：
“我想去印度旅游 10 天。我喜歡歷史和美食。我的預算是 20 萬盧比。你能推薦一份行程嗎？”
通過分析每種框架的輸出，我們將比較它們的響應質量、準確性和效率，以確定針對不同用例的最佳框架。
OpenAI的Agent SDK
你可以點擊該鏈接：https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing，訪問Colab筆記本，其中含有演示OpenAI Agent SDK實際運行的代碼。以下是系統響應給定提示的方式。
輸出：
解讀輸出
OpenAI Agent SDK的代碼結構主要圍繞定義具有特定功能的智能體，并將其集成到應用程序中。開發者可以利用預構建的工具和API來擴展這些智能體的功能，從而執行實時信息檢索和文檔處理等任務。輸出通常是無縫執行委托給智能體的任務，利用OpenAI的模型來執行網頁搜索和文件操作等任務。
LangChain
你可以點擊該鏈接：https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing，訪問 Colab 筆記本，其中含有生成以下輸出的LangChain代碼。下面是LangChain框架的輸出。
輸出：
解讀輸出
LangChain的代碼結構采用模塊化設計，使開發者能夠將各種組件串聯在一起，以構建復雜的工作流程。比如說，開發者可以定義提示模板，集成用于上下文保留的記憶模塊，并設置智能體執行器來處理任務執行。這種模塊化設計允許靈活、易于定制的智能體行為。輸出高度依賴組件的具體配置，從而為應用程序設計提供了靈活性。
CrewAI
你可以點擊該鏈接：https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing，訪問Colab筆記本，其中含有生成以下輸出的CrewAI代碼。下面是 CrewAI 框架的輸出。
輸出：
解讀輸出
CrewAI的方法包括定義有不同角色和目標的智能體，便于協作解決問題。其代碼結構允許為每個智能體分配特定任務，從而促進系統內的分工。這種基于角色的設計通過在智能體之間分配職責，簡化了管理復雜任務的工作。最終輸出是多個智能體協同工作，朝著共同目標努力，從而提高了效率和效益。
Agent SDK vs CrewAI vs LangChain：比較分析
現在，不妨從著重點、優勢、關鍵特性和用例等方面比較Agent SDK、LangChain和CrewAI，以幫助你選擇最適合你的AI智能體開發需求的框架。下表比較了每種框架在這些方面的差異。
Agent SDK | Langchain | CrewAI | |
著重點 | 注重構建AI智能體的簡潔性和易用性，尤其是使用OpenAI的模型 | 可視化和管理涉及語言模型的復雜的狀態工作流程 | 協調協作式AI智能體團隊，尤其是針對復雜的多智能體工作流程 |
優勢 | 新的Responses API、內置工具（網頁搜索、文件搜索和計算機使用）、可監測性工具以及簡化的方法 | 基于圖的架構、可以靈活地定義工作流程，并與LangChain生態系統集成 | 基于角色的智能體設計、分層流程管理以及專注于人/AI協作 |
關鍵特性 | 內置工具、Responses API以及可觀測性工具 | 基于圖的架構、用于監測的Langsmith以及與LangChain組件集成 | 基于角色的智能體、分層流程管理以及專注于人/AI協作 |
用例 | 建立原型、簡單的智能體任務以及易于開發是優先事項的項目 | 復雜的多步驟工作流程、研究任務以及工作流程的可視化和控制很重要的應用場景 | 需要多智能體并行工作的內容創建、研究任務和業務流程，以及人/AI協作很重要的應用場景 |
我對使用Agent SDK 與CrewAI和LangChain 的看法
選擇合適的AI智能體框架取決于項目的具體需求和目標：
- OpenAI的Agent SDK非常適合希望以最少的設置集成強大AI功能的開發者，它能夠充分利用OpenAI強大的模型來執行網頁搜索和文件操作等任務。
- LangChain提供了模塊化方法，通過將各種組件串聯在一起，靈活地構建定制化工作流程，適合需要復雜配置的應用程序。
- CrewAI強調基于角色的智能體協作，使其成為受益于分布式問題解決和智能體之間團隊合作的項目的理想選擇。
AI智能體框架的選擇應該與項目的目標、復雜性和所需的定制程度相一致。上面討論的每種框架都有獨特的功能和優勢，能夠滿足AI智能體領域的不同開發需求。
結語
選擇一種合適的AI智能體框架取決于項目的復雜性、定制需求以及智能體的協作方式。 OpenAI的Agent SDK是一種簡單易用、可立即投入生產環境的方案，附帶內置工具，非常適合希望輕松實現AI無縫集成的開發者。LangChain則提供了一種更靈活的模塊化方法，非常適合需要復雜工作流程和外部工具連接的應用程序。與此同時，CrewAI在多智能體協作方面表現出色，為依賴分布式問題解決的項目提供了一種結構化的、基于角色的系統。每種框架都有各自的優勢，了解這些差異有助于開發者選擇合適的框架來構建卓有成效的基于AI的解決方案。
原文標題：When to Use Agent SDK, LangChain, or CrewAI to Build Your AI Agents，作者：Soumil Jain
