根据使用场景选择合适的框架
一棵决策树：单步任务？长期运行？多代理？编码？每个分支都会指向不同的工具。
根据使用场景选择合适的框架 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。 这是第 4 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 AI Agents 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。
不存在最优框架
每个框架都擅长不同的模式。请根据任务的 SHAPE 进行选择，而不是跟随炒作周期。
决策树
- 单步骤（一次模型调用，可能再调用一个工具）？-> 手动构建。
- 多步骤线性流程（A -> B -> C）？-> LCEL 或手动构建。
- 包含循环或分支的多步骤流程？-> LangGraph。
- 基于角色的团队、声明式任务？-> CrewAI。
- 跨会话的长期记忆？-> Letta 或 Mem0。
- 以代码执行为重点？-> AutoGen 或 OpenHands。
- 托管式 RAG + 代码解释器原型？-> OpenAI Assistants。
- 网页浏览 / GUI？-> Anthropic Computer Use / Operator / Playwright。
其他实际因素
- 团队熟悉程度（Python 与 JS、异步与同步）
- 可观测性方案（LangSmith / Langfuse / OTel）
- 部署形态（Docker、无服务器、k8s）
- 框架的成熟度与变动频率
跨框架标准
在可能的情况下，请基于能够经受框架变动的标准进行构建：
- OpenAI 风格的 API — 大多数供应商和框架都接受
- JSON Schema 用于定义工具 — 通用
- Pydantic 用于定义类型化的输入 / 输出 — 到处都在使用
- OpenTelemetry 用于记录追踪信息 — 与供应商无关
为可替换性而构建
请在框架外包一层轻量级适配器：
class AgentRunner:
def run(self, task: str) -> str:
# implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
...不要过度看重今天的选择
框架不断更迭。随着基础构件不断改进，大多数智能体每 12—18 个月就需要重写。请为重写做好规划，不要与某个框架绑定。
先不使用框架
一种常见路径是：
- 手动构建一个最小智能体
- 找出最混乱的部分
- 采用能够处理这些特定问题的框架
在做出承诺之前，您可以先了解自己真正需要什么。
何时不使用多智能体
许多团队过早地采用了多智能体。如果一个带有良好系统提示的单智能体就能解决问题，请继续使用它。多智能体会增加复杂性 AND 成本。
按技术栈划分的最佳选择
- Python、生产环境、复杂任务 — LangGraph
- Python、声明式、简单任务 — CrewAI
- Python、以代码为重点 — AutoGen 或 OpenHands
- TypeScript — LangChain.js / Vercel AI SDK
- 长期记忆 — Letta 或 Mem0
- 零基础设施原型 — OpenAI Assistants
托管式智能体平台
一些团队通过以下平台跳过框架：
- LangGraph Platform — 托管式 LangGraph 运行时
- Cloudflare AI Workers — 无服务器智能体
- Vercel AI SDK + KV — 适合全栈 Next.js 团队
提前选择评估工具
无论您选择什么，都请确保追踪和评估能够集成。Langfuse 和 LangSmith 可以适配大多数框架；Helicone、Phoenix 和 W&B Weave 是替代方案。
回顾
根据形态匹配框架：线性链 -> LCEL，图 -> LangGraph，团队 -> CrewAI，长期记忆 -> Letta，代码 -> AutoGen，原型 -> Assistants。通过适配器进行封装，并为重写做好规划。
正确选择
您有一个包含循环、分支和人在回路中的多步骤工作流。哪个框架最适合？
用 AI 导师学习 AI Agents — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「根据使用场景选择合适的框架」课时是免费的吗？
是的 — 「根据使用场景选择合适的框架」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Agents 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。
「根据使用场景选择合适的框架」这节课中我会学到什么？
一棵决策树：单步任务？长期运行？多代理？编码？每个分支都会指向不同的工具。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 AI Agents 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 4 节课，共 4 节。
「根据使用场景选择合适的框架」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗？
能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。