AI Agent 框架簡化了建置智慧型 Agent 的流程，但要理解其架構、工具與 API 仍具挑戰性。選錯框架可能導致整合問題、擴展性受限，以及開發速度變慢。本指南以實用、易懂的方式，帶你認識 AI Agent、架構、框架與應用，協助你克服這些挑戰。你將了解這些元件如何協同運作，打造出高效、可擴展且能力強大的 AI Agent。
什麼是 AI Agent 框架？
AI Agent 框架是一種軟體環境，可用來打造具備自主能力的 AI Agent，讓其能夠分析資訊、規劃行動並執行任務，只需極少的人工介入。它提供記憶管理、推理、工作流程編排，以及與外部工具、API 和資料來源整合等內建能力。這些框架能協助 AI Agent 更有效地處理複雜的多步驟流程。
AI Agent 框架實際上是如何運作的？
AI Agent 框架的運作方式是協調多個元件，讓 Agent 能夠理解目標、將其拆解為較小的步驟，並在不同系統間執行行動。它負責管理大型語言模型、記憶儲存、外部工具與決策模組之間的資訊流動，以支援即時的問題解決。此外，該框架會持續評估結果、因應新的輸入進行調整並改善做法，使 Agent 能以更高的準確度完成複雜的工作流程。
AI Agent 框架的核心組成
為了更了解 AI Agent 開發框架，讓我們仔細看看其中涉及的核心元件。
規劃器（Planner）：規劃器根據任務與現有資訊，決定 Agent 接下來應該做什麼。它會建立清楚的行動順序，協助 Agent 有效率地達成目標。
執行器（Worker）：執行器負責執行規劃器指派的任務，並執行所需的行動。它會運用模型、工具或服務來產生結果，推動工作流程持續進行。
會話狀態（Session State）：會話狀態會儲存任務執行過程中重要的細節、先前的行動以及產生的輸出。這種共享記憶能協助 Agent 維持上下文，避免重複作業。
API 與工具：API 與工具讓 Agent 能夠存取外部應用程式、資料庫及線上服務。它們透過支援資料擷取與任務自動化，擴展了 Agent 的能力。
評估或測試掛鉤（Evaluation Hooks）：評估掛鉤會追蹤 Agent 的行動，並在整個工作流程中記錄其表現。它們有助於找出問題、衡量輸出品質，並支援持續改進。
AI Agent 框架 vs 傳統自動化
透過比較 AI Agent 框架，可以清楚看出這類系統與傳統自動化的差異，也說明了為何它們更適合處理動態任務、決策制定與複雜工作流程
| 面向 | 傳統自動化 | AI Agent 框架 |
|---|---|---|
| 決策方式 | 遵循預設規則 | 透過推理選擇行動 |
| 工作流程執行 | 執行固定的工作流程 | 根據目標與情境調整工作流程 |
| 應對變化 | 條件改變時就會失效 | 能適應不確定性與新情況 |
| 記憶與情境 | 無法保留當前任務以外的記憶 | 能在多次互動中保持情境 |
| 工具使用 | 需要人工整合 | 能自主使用工具與 API |
| 任務複雜度 | 適合重複性任務 | 可處理複雜的多步驟工作流程 |
| 改進方式 | 需要人工更新 | 透過回饋不斷完善決策 |
5 種熱門的 AI Agent 框架
接下來，讓我們看看幾種在實際應用中最受歡迎的 AI Agent 框架。
LangGraph
LangGraph 是一套 AI Agent 框架，專為建構涉及多個步驟、決策與工具互動的工作流程而設計。它協助開發者打造能夠依循結構化路徑、記住先前行動，並比簡單的單步驟 AI 系統更可靠地處理複雜任務的 Agent。
主要特色
以圖為基礎的架構
循環執行
多 Agent 協調
持久化狀態管理
適用場景
容易出錯的操作
自主推理 Agent
複雜的多 Agent 系統
需要人工審核的企業工作流程
CrewAI
CrewAI 是一套多 Agent AI 框架，讓多個 AI Agent 能夠針對共同目標協同合作。每個 Agent 會被指派特定角色，例如規劃、研究、分析或執行，讓任務得以有效分工。這種以角色為基礎的方式有助於精簡複雜的工作流程，並改善專案各階段間的協調。
主要特色
CrewAI Flows
工具與 MCP 整合
智慧記憶
非同步與串流執行
以角色為基礎的 Agent
適用場景
多階段內容創作與研究
業務流程自動化
複雜的分解任務
協作式工作流程
Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework 旨在協助開發者在結構化的環境中建構、管理及協調 AI Agent。它提供了處理工作流程、記憶以及 Agent 與外部服務之間通訊的工具。該框架也支援與 Microsoft 技術整合，因此非常適合用來打造可擴充的商業與生產力解決方案。
主要功能
基於圖的多 Agent 協調
狀態管理與持久性
企業級可靠性
適用情境
大量使用 .NET 生態系的企業系統
多供應商 AI 架構
監管與審計嚴格的環境
長時間運行且需持久性的商業流程
OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK 是一套開發工具，用於建立能夠理解目標、做出決策並跨多個步驟執行任務的 AI Agent。它內建了工具使用、交接以及工作流程管理的支援，減少了所需的自訂程式碼量。這讓開發者更容易打造能以結構化方式與資料、服務及使用者互動的可靠 AI 應用程式。
主要功能
原生沙盒執行
防護機制與核准流程
自動追蹤與記憶
多 Agent 協調
函式工具與 MCP
適用情境
快速原型製作
複雜的服務自動化
以開發者為核心的工作流程
企業工作流程
Mastra
Mastra 是一套開源框架，旨在簡化 AI 驅動系統的建立過程。它提供了一個結構化的環境，用於協調流程、管理資料流以及與第三方服務連接。憑藉其模組化的設計方式，開發者可以打造精密的 AI 體驗，同時對應用程式行為保有彈性與掌控力。
主要功能
RAG 與搜尋
Agent 協調
可觀測性與評估
開發者工作室
適用情境
TypeScript 與 JavaScript 開發者
內部 Copilot 與資料助理
生產部署環境
多步驟代理式工作流程
Kimi API：賦能先進 AI Agent 開發
Kimi API 為開發 AI Agent 提供了穩固的基礎，讓 Agent 能夠分析資訊、做出決策，並在極少人工介入的情況下完成多步驟任務。它提供長上下文處理、工具使用、函式呼叫和工作流程編排等能力，讓 Agent 能在複雜環境中有效運作。透過簡化與外部系統及資料來源的整合，此 API 協助開發者更高效地建構智慧、可擴展且可用於生產環境的 AI 解決方案。
Kimi API 提供哪些功能？
長上下文處理：Kimi API 能處理大量資訊，包括長篇文件、對話和程式碼，同時在整個互動過程中維持上下文。這有助於 AI Agent 以更高的準確性和一致性處理複雜任務。
多模態能力：Kimi API 能在同一任務中解讀並整合來自文字、圖像和文件的資訊。這讓 Agent 能對輸入內容形成更完整的理解，並產生符合情境的輸出。
工具使用與函式呼叫：Kimi API 讓 AI Agent 能與外部工具、API 及企業系統連接。因此，Agent 除了單純的文字生成之外，還能執行動作、擷取資訊並自動化工作流程。
如何存取 Kimi API？
若要使用 Kimi API 建構 AI Agent，請前往 Kimi 平台，建立開發者帳戶，然後依照以下步驟開始操作。
步驟一：啟用你的 Kimi API
首先，透過 Moonshot AI 開放平台 啟用 API 存取權限。若想提升效能並降低回應延遲，可考慮將帳戶升級至更高等級的存取權限，這更適合複雜的 AI 工作負載與多步驟 Agent 任務。
步驟二：建立你的 Kimi API 金鑰
前往 Kimi 平台上的「API Keys」區塊，選擇「Create API Key」。金鑰產生後，請立即複製並妥善保存，因為它只會顯示一次。
步驟三：輸入你的 API 金鑰
將你的 API 金鑰新增至應用程式的設定中，或將其設為 MOONSHOT_API_KEY 環境變數。接著，設定你的 SDK 或 API 用戶端以使用 Kimi API 端點，讓應用程式能安全地進行驗證並開始發出 API 請求。
結論
簡而言之，AI Agent 框架能夠協調任務、使用外部工具、維持上下文，並在複雜的工作流程中支援精細的決策。結合 Kimi API 這類功能強大的 API，它們讓建構可擴展、能帶來實際商業價值與自動化效果的應用程式變得更加容易。如果你正打算打造能力更強的 AI 解決方案，現在正是開始嘗試這些框架、將構想付諸實現的好時機。