随着大模型能力不断增强，AI 智能体正在从简单的 LLM 调用演进为具备规划、记忆、工具调用和多智能体协作能力的复杂系统。本文围绕 AI 智能体框架选型这一核心问题，系统梳理了当前主流智能体框架的设计定位与能力差异，包括 LangChain / LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Assistants API 与 Semantic Kernel，并从工程可控性、抽象层级、多 Agent 支持和生产适用性等维度进行对比分析。结合不同业务与技术场景，给出清晰可落地的选型建议，帮助开发者和技术…
AI 智能体框架选型：主流方案对比与建议
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