人工智慧正在快速發展，AI agent 框架讓打造聰明、強大且可擴充的 AI 解決方案變得更容易。這些框架提供必要的工具與結構，用來建立能夠推理、自動執行任務並更有效與使用者互動的 agent。在本文中，我們將探討有助於打造更智慧 AI 的 8 個 AI agent 框架，並檢視這些框架各自的亮點。
什麼是 AI agent 框架？
AI agent 框架是一種平台或工具集，能幫助開發者更輕鬆地建構與管理 AI agent。它提供規劃、決策與自動化等任務的現成元件，減少從零開始打造智慧系統所需的工作量，也讓 AI agent 能更有效率地完成任務，並在不同應用之間順暢運作。
編排
編排負責管理 AI agent 如何執行任務及彼此協作，控制動作的先後順序、協調多個 agent，並確保工作流程從頭到尾順利運行
工具
工具讓 AI agent 能連接外部系統，例如 API、資料庫與軟體應用，協助它們取得資訊、執行動作，更有效地完成任務。
記憶
記憶讓 AI agent 能在需要時儲存與擷取資訊，協助它們記住過去的互動、維持上下文，並在不同任務或工作階段中做出更好的決策。
8 個 AI agent 框架快速總覽
在選擇框架之前，先了解每個框架各自的優勢與能力十分重要。有些著重於多 agent 協作，有些則專精於工作流程自動化、記憶管理或工具整合。以下是 8 個 AI agent 框架的快速總覽，協助你挑選合適的一個。
| 工具 | 類型 | 支援多 agent | 記憶能力 | 適合場景 |
|---|---|---|---|---|
| LangChain | Agent 編排與 LLM 應用框架 | 支援 | 內建記憶整合 | 對話式 AI、任務自動化與 LLM 應用 |
| LangGraph | 有狀態的 agent 工作流程框架 | 支援 | 進階狀態與記憶管理 | 複雜的 agent 工作流程與多 agent 系統 |
| LlamaIndex | 資料與知識整合框架 | 有限 | 強大的檢索式記憶能力 | 知識助理與 RAG 應用 |
| Microsoft Agent Framework | 企業級 AI Agent 框架 | 支援 | 支援持久化記憶 | 企業自動化與商業工作流程 |
| Google ADK（Agent Development Kit） | AI Agent 開發框架 | 支援 | 上下文與工作階段記憶 | 建構可擴充的 AI Agent 與應用程式 |
| Deep Agents | 自主型 Agent 框架 | 支援 | 支援長期記憶 | 研究、規劃與自主任務執行 |
| OpenAI Agents SDK | Agent 開發與編排 SDK | 支援 | 工作階段與工具式記憶 | AI 助理、工作流程與工具使用型 Agent |
| PydanticAI | 型別安全的 AI Agent 框架 | 有限 | 結構化記憶處理 | 生產級 AI 應用程式與開發者工具 |
2026 年 8 個 AI Agent 框架
AI Agent 框架為建構能自動化任務、使用工具並做出決策的智慧系統提供了基礎。隨著 AI 技術持續進步，這些框架正協助開發者打造功能更強、更具擴充性的 Agent。以下是 8 個廣泛用於開發更智慧 AI 應用程式的 AI Agent 框架。
LangChain
LangChain 是一個理想的 Agent 框架，能協助開發者建構由大型語言模型驅動的應用程式。它提供靈活的架構與整合方式，讓建立 AI Agent 變得快速簡單。這個框架非常適合用來建構具代理能力的 AI 與智慧工作流程。簡單的設定方式與強大的生態系統，使其成為新手與資深開發者都常用的選擇。
主要特色
以鏈式架構編排 AI 工作流程
龐大的工具與整合生態系統
快速的原型開發與開發流程
支援多種 LLM 供應商
適用場景
工具增強型聊天機器人
AI 驅動的應用程式
Agent 功能的快速原型開發
基於 LLM 的後端服務
LangGraph
LangGraph 是作為 LangChain 生態系統一部分開發的 AI Agent 框架。它採用基於圖的架構,讓開發者能精確控制 Agent 的工作流程和決策過程。該框架內建狀態管理和人機協作（human-in-the-loop）支援,以提升可靠性。雖然它需要更多的設置和規劃,但對於複雜且具備生產級要求的 AI 應用來說非常有效。
主要特點
基於圖的工作流程編排
對 Agent 行為的明確控制
原生狀態與記憶管理
支援可中斷的人機協作（HITL）
適用場景
自主客服系統
AI 驅動的 DevOps 工作流程
多步驟決策應用
企業與受監管環境
LlamaIndex
LlamaIndex 是一個 Python 框架,可協助 AI Agent 組織、儲存並從大量資料中檢索資訊。它採用資料優先的方式,專注於在需要時為 Agent 提供正確的資訊。該框架以強大的索引與檢索能力著稱,能提升 AI 回應的品質,對於依賴文件和知識來源的應用特別有用。
主要特點
先進的文件索引
強大的資料檢索能力
強大的長期記憶支援
資料優先的 Agent 架構
適用場景
研究助理
知識型 Agent
企業文件智能化
檢索增強生成（RAG）應用
Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework 是一個用於在企業環境中建構和管理 AI Agent 的平台。它協助開發者建立結構化工作流程、連接業務系統,並自動化複雜任務。該框架支援可靠的 Agent 協調,並提供工具來建構可擴展的 AI 解決方案。其強大的整合能力使其成為大型組織的實用選擇。
主要特點
企業級 Agent 編排
與業務應用程式及服務整合
支援多 Agent 工作流程
可擴展且安全的架構
適用場景
企業自動化
業務流程管理
客戶服務解決方案
大型 AI 應用
Google ADK（Agent Development Kit）
Google ADK 是一個開源框架,用於構建和部署 agent 應用,對多 agent 系統、工具整合以及面向生產環境的控制提供了強大支持。該平台同時支持單 agent 和多 agent 系統,讓複雜任務更易於組織。Google ADK 支持多種 AI 模型,提供工作流與工具整合能力。其模組化架構有助於開發可擴展的 AI 應用。
主要特點
原生支持多 agent 系統
靈活的工作流編排
內建工具與自訂工具整合
持久記憶與會話管理
適用場景
企業工作流
複雜的數據整合項目
多 agent AI 系統
生產級 AI 應用
Deep Agents
Deep Agents 是 LangChain 生態系統的一部分,提供了一套結構化的方法,用於構建能夠處理長時間、複雜任務的 agent。該框架將大目標拆解為更小的步驟,並以清晰、結構化的方式進行管理。可以創建子 agent 同時處理任務的不同部分,以提升效率。它還支持記憶、工具以及人工審核,以實現更好的控制和準確性。
主要特點
逐步拆解的任務規劃
支持子 agent 並行工作
用於處理大型輸出的虛擬文件系統
持久記憶與人機協同控制
適用場景
長時間、複雜的任務
研究和內容密集型項目
多 agent 協作系統
安全可控的 AI 部署
OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK 是一個輕量級、可用於生產環境的框架,能輕鬆構建和管理多 agent 工作流。它讓開發者能夠創建可協同工作的單一或多個 agent。該框架將 OpenAI 模型與工具、文件及外部系統連接起來,以完成實際任務。它注重簡單編碼和快速開發,適用於實用型 AI 應用。
主要特點
agent 之間任務交接順暢
帶自動驗證的功能工具
內建輸入輸出安全防護
安全沙盒執行與即時流式傳輸
完整的追蹤與可觀測性
適用場景
快速 AI 原型設計
客戶支援自動化
研究與資料分析
內容創作工作流程
面向開發者的 AI 系統
PydanticAI
PydanticAI 是一個 Python 框架,專為打造具備強型別安全與驗證機制的可靠 AI agent 而設計。這個框架帶來類似 FastAPI 的開發體驗,可用於建構可投入生產環境的 AI 應用。它強制執行結構化輸出,並能輕鬆整合不同的 AI 模型。整體設計著重於為實際應用打造穩定且可預測的 AI 系統,是知名的多 agent 框架之一。
主要功能
使用 Pydantic 驗證進行嚴格結構化輸出
支援外部工具與資料的依賴注入
與模型無關,支援多種 LLM
動態工具呼叫,實現即時操作
以 Python 為基礎、具備型別安全的控制流程
適用場景
企業級 AI 應用
資料擷取與轉換任務
情境感知聊天機器人
複雜的多步驟 AI 工作流程
什麼樣的 AI agent 框架才算優秀?
一個優秀的 AI agent 框架,取決於它能在為開發者保留彈性與掌控力的同時,將複雜的工作流程簡化到什麼程度。它應該能與模型、工具及外部系統緊密整合,以支援實際應用場景。以下是讓它真正有效且能投入生產環境的關鍵特質。
Agent 行為的透明度與可控性
一個優秀的 AI agent 框架,能讓開發者清楚掌控工具呼叫、狀態管理、agent 通訊等核心功能。開發者應該能夠看見並管理 agent 每個部分的運作方式。這樣的可見性有助於讓除錯與最佳化工作變得簡單有效。
除錯與可觀測性
強大的框架能讓 agent 的工作流程易於追蹤與理解。它們能清楚呈現決策過程、執行步驟以及可能出現的錯誤。對系統行為的清晰洞察,有助於快速找出問題,並長期持續提升整體效能。
彈性與生態系相容性
一個好的框架能輕鬆適應不同的使用情境、程式語言與技術堆疊。它應該能與各種工具、資料庫及雲端平台順暢連接。這樣的適應性能確保開發者在建構、擴充與擴展應用時不受不必要的限制。
AI agent 框架讓開發者在建構客製化系統時擁有更多掌控權,但並非每個團隊都需要從零開始管理複雜的工作流程、整合與部署過程。對於想要直接使用現成 AI 能力的使用者來說,Kimi AI Agent 提供了更簡單的解決方案,能處理研究、文件、簡報、試算表以及報告類任務。
從框架到實際應用的 AI agent:Kimi 為何脫穎而出
Kimi AI Agent 是一套實用系統,能將複雜的 AI 框架轉化為簡單、貼近實際需求的工作流程。它幫助使用者從建構技術架構,直接轉向完成研究、寫作、分析等實用任務。這個平台將多種 AI 能力整合為一個流暢的體驗,帶來更高的生產力。許多使用者偏好 Kimi,正是因為它減少了架設工作,能在更短時間內交出可直接使用的成果。
主要功能
深度研究與報告生成
Kimi AI Agent 能從多個來源蒐集資訊並整合於一處。它會仔細分析資料,找出最有用、最相關的細節,並生成清晰、結構化的報告,幫助使用者獲得更好的理解與洞察。
端到端文件創作
這套系統能以簡便的方式,從頭到尾協助建構完整的文件。它會組織構想、撰寫內容,並以適當的結構呈現輸出成果。使用者可以直接取得可用檔案,無需額外的手動處理或困擾。
超長上下文處理效率
Kimi AI Agent 能處理大量文字,而不會遺失重要細節或語意。長篇文件與複雜輸入都能被順暢且有效率地處理。重要資訊能在整個上下文範圍中保持連貫。
Agent swarm 協作
多個 agent 並行合作,共同完成任務的不同部分。每個 agent 專注於特定角色,以提升速度與準確度。整合後的結果能帶來更快、更聰明、更可靠的輸出。
如何使用 Kimi AI Agent？
使用 Kimi AI Agent 可以透過清楚且有引導性的步驟，輕鬆完成複雜任務。它能讓使用者以更有條理、更有效率的方式處理研究、寫作與分析工作。以下是有效使用 Kimi AI Agent 的步驟。
第一步：進入 Kimi AI Agent 並開始任務
開啟 Kimi AI Agent，輸入清楚的任務描述，包括目標與預期成果。如有需要，可點擊「+」圖示上傳檔案，為 Agent 提供更多背景資訊。
Create a project summary report for the task in a clear and structured way, explaining all key points in simple language. Include the main objectives of the project, the activities performed, and the tools or methods used during the process. Also, describe the results achieved, any challenges faced, and the overall outcome with proper flow.第二步：讓 AI Agent 開始處理
提交任務後，Kimi AI Agent 會自動處理你的指令並建立工作流程，接著套用你的設定，產出結構化且可直接使用的結果。
第三步：檢查結果並匯出
仔細檢查產出的內容，如有需要可快速調整。對最終結果滿意後，即可匯出為 PowerPoint 檔案，或下載以供後續使用。
結語
了解這 8 種 AI Agent 框架後，你可以更清楚地掌握現代 AI Agent 是如何在結構、彈性與控制之間設計出來的。這些框架為能夠規劃、推理並在各種情境下完成任務的 Agent 提供支援。不過，你並非總是需要從零開始打造 AI Agent。透過 Kimi AI Agent，你可以直接取得可用於研究、文件、簡報、試算表等場景的 Agent 能力，讓 AI 驅動的工作流程更快、更容易應用。