近期很多朋友来问我：
商用 AI Agent，如何选择开发框架？
Manus、Coze 空间等产品相继推出，目前学习 Coze、dify 等的 AI Agent 平台还有用吗？
带着这个问题，我来为大家解读一下 LangChain 刚出的一篇文章《如何思考 AI Agent 框架》。
我们可以从中找到答案。
这篇文章分为四部分：
第一部分：什么是 AI Agent（智能体）
第二部分：构建 AI Agent 的难点
第三部分：如何评价一个框架的好坏
第四部分：Coze 开发工作流是否会被 Agent 开发平台取代
文章有点长，可以先收藏，慢慢观看。
如果看完对你有帮助，希望一键三连，谢谢。
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什么是 AI Agent？在当前的大模型厂商的官方，貌似都没有对 AI Agent 做过一个精准的定义。
我们看一下 OpenAI 的定义：
Agents 是能代替你独立完成任务的系统。
这个其实是定义了一种未来，通用 AI Agent，目前当下还没有达到这个程度。
相比之下，Anthropic 的定义就比较接地气：
“Agent”可以用几种方式来定义。
一些客户将 Agent 定义为完全自主的系统，它们在较长时间内独立运行，使用各种工具来完成复杂的任务。
另一些人则用这个词来描述遵循预定义工作流程的实现。
在 Anthropic，我们将这些都归类为 Agentic 系统，但我们在工作流 和 Agent 之间划出了一个重要的架构区别：
工作流是通过预定义路径编排 LLM 和工具的系统。
而 Agent 是由 LLM 动态规划其自身的流程和工具使用，从而控制其完成任务的方式。
Anthropic 的定义更贴合目前的情况，他在定义中提到了，工作流、Agent、Agentic 系统。
接下来，我们分别介绍一下他们三者之间的区别和关系。
Agent
Agent 指的是 LLMs（大模型）自主规划控制任务的执行，像 Manus、扣子空间等。
文章是否符合要求的主题和结构
内容是否逻辑连贯
信息是否准确
是否需要更多数据支持论点
4. 针对检查的结果，Agent 再次调用大模型执行第二次循环。
5. 当 Agent 认为文章满足特定条件时，就会停止循环，输出文章。
这个过程可能会经历多个循环。比如，Agent 生成的初稿，反馈："请添加更多关于堆肥技术的内容"，然后调整文章，再次进入行动-反馈循环，直到最终达到满意的结果。
这种方式，LLM（大模型）控制了整个执行过程，自主性强，可预测性弱。
工作流
在工作流里，LLM（大模型）的控制较少，每一步执行步骤，都是我们预先定义好的。
通过例子，可以看到工作流整个运行节点都是预先配置，LLM 的自主性弱，可预测性强。
Agentic 系统
Agentic 系统就是将 Agent 和工作流结合在一起。
选择工作流还是 Agent？
在我们实际应用过程中，不要纠结于是用 Agent 还是用工作流，根据实际应用场景找到最简单的解决方案。
OpenAI 和 Anthropic 都明确指出，在许多情况下，工作流程更加简单、可靠、经济、快速且性能更佳。
Anthropic 的智能体开发指南中，明确的说过
构建 AI Agent 的难点有哪些？在使用 LLMs 构建应用程序时，我们建议找到最简单的解决方案，并在必要时才增加复杂性。
这可能意味着根本不构建 Agentic 系统。
Agentic 系统通常会牺牲延迟和成本以换取更好的任务性能，您应该考虑何时这种权衡是合理的。
当需要更多复杂性时，工作流为定义明确的任务提供了可预测性和一致性，而当需要大规模的灵活性和基于模型的决策时，Agent 则是更好的选择。
真正开发过实际应用场景 AI Agent 的人，大多数都会同意构建 Agent 很难。
或者更准确地说，构建一个原型 Agent 很容易，但构建一个可靠的、运行准确、能够支撑业务运行的 Agent 就困难多了。
真正的难点在于如何让它运行准确。
你可以轻松做出一个看起来不错的演示，但能否让它可靠的、准确的、稳定的运行，没有大量调试过程是不可能的。
几个月前，LangChain 对 Agent 开发者进行过一项调查，问他们："Agent 投入生产最大困难是什么？".
排名第一的就是：性能质量，让 Agent 准确、稳定的运行非常困难。
而 LLM 为什么会表现不佳？主要有两个原因：
1. 选择的大模型能力不行 2. 传递给大模型的上下文错误或不完整
根据 LangChain 的经验，通常是第二种情况，那么，都是哪些方面原因造成的呢？
• 系统消息不完整或太短 • 用户输入内容模糊 • 没有正确的调用工具 • 工具描述不清晰 • 没有传入正确的上下文 • 工具调用返回的格式不佳
核心难点：
构建可靠的 Agentic 系统的难点在于，确保 LLM（大模型）在执行的每一步都有正确的上下文。
任何使你难以精准的控制传递给 LLM 内容的框架，都会降低 Agent 运行的准确度。
如何评价一个框架的好坏？在选择不同框架的时候，或者评估哪个框架好，我们需要尤为关注如下几个方面。
短期记忆能力（Short term memory）
如今大多数 Agentic 系统都包含多轮对话组件，一个好的框架满足支撑在生产环境下运行的短期记忆管理。
这看似简单，但在生产环境中实现可靠的管理并不容易。
• 需要处理会话超时 • 需要管理存储成本 • 需要处理并发请求 • 需要实现用户隔离
长期记忆能力（Long term memory）
虽然仍处于早期阶段，但 LangChain 非常看好 Agentic 系统从经验中学习的能力（例如跨对话记住内容）。
一个成熟的框架应提供生产环境下的跨多轮会话记忆的存储。
• 向量数据库集成 • 知识图谱管理 • 相关性自动检索 • 记忆衰减和优先级机制
人机协作支持（Human-in-the-loop）
许多 Agentic 系统可以通过人机协作组件得到更进一步的提升。
什么是人机协作呢？就是在 Agentic 系统过程中，可以从用户获取反馈、批准工具调用或编辑工具调用参数。
例如：
• 金融顾问 Agent 在执行大额交易前请求人工批准 • 客服 Agent 在难以处理的问题上请求人工帮助 • 内容生成 Agent 让用户编辑和调整其输出
事后人工干预（Human-on-the-loop）
除了允许用户在 Agentic 系统运行时人类参与决策外，让用户能够在事后检查 Agent 的运行轨迹，甚至回到早期步骤并从那里重新运行也很有用。
流式输出（Streaming）
大多数 Agentic 系统运行需要一段时间，因此向最终用户提供更新对于提供良好的用户体验至关重要。
一个好的框架应该它允许输出结果可以实时地、分批传递给用户，而不是等待所有处理完成后一次性返回结果。
调试与可观测性（Debugging/observability）
构建可靠的 Agentic 系统的难点在于确保向 LLM 传递正确的上下文。
能够检查代理运行的所有步骤，以及每一步的输入/输出对于构建可靠 Agentic 系统至关重要。
一个好的 AI 可观测性系统应该让你：
• 查看 LLM 接收的提示 • 跟踪工具调用及其结果 • 每一步的运行时间和成本
优化能力（Optimization）
与其手动调整提示，有时根据评估数据集自动优化 Agentic 系统可能更容易。
目前这是一个值得考虑的能力，dspy 是这方面最好的框架。
工作流是否会被 Agent 取代？支持 Agent 取代工作流的观点通常是：虽然现在 Agent 在工具调用的效果还不够好，但随着大模型能力提升，未来你只需要简单的工具调用，Agent 就可以解决所有问题。
LangChain 认为以下几个观点是可以同时成立的。
• Agent 在工具调用的性能将会不断提升 • 控制输入到大语言模型的内容仍然至关重要（垃圾输入必然导致垃圾输出） • 对于某些应用场景，简单的 Agent 就已足够 • 对于其他应用场景，工作流方案将更简单、更经济、更快速且效果更好 • 对于大多数实际应用，生产环境中的代理系统将是工作流和代理的组合体
这种观点认可了技术进步的可能性，同时也承认不同应用场景有不同的最佳解决方案，而不是简单地认为单一方法适用于所有情况。
Anthropic 的官方文章说过
在使用 LLMs 构建应用程序时，我们建议找到最简单的解决方案，并在必要时才增加复杂性。
这可能意味着根本不需要构建 Agentic 系统。
Agentic 系统通常会为了执行更复杂的任务而牺牲延迟和成本，您应该考虑何时适用。
OpenAI 的官方文章也说过
在投入构建 Agentic 系统之前，请验证你的应用场景是否能明确满足这些标准。
否则，一个确定性的工作流解决方案可能就足够了。
大模型能力提升如何影响框架选择？
随着大模型能力的提升，我们可能会看到以下趋势：
1. 基础任务：对于基础任务，简单工具调用可能就足够了 2. 复杂任务：对于复杂、关键业务任务，Agent 和工作流混合方式仍然具有优势 3. 框架关注点的转变：框架将更少关注基本功能，更多关注高级功能（可观测性、人机协作等） 4. 垂直专业化增加：我们将看到更多针对特定行业的专业代理框架
