| 框架 | 优势 | 劣势 | 使用场景 | 核心功能亮点 |
|---|---|---|---|---|
| Langflow | 深度集成 Langchain 生态， API一致性好； 支持自定义组件开发； 与 Langchain 同步更新。 | 它的 Agent更像是流程中的一个功能模块，其行为主要由流程的连接方式决定，自主决策能力相对较弱 | 适合需要高度定制化的 AI 应用 | 深度集成 Langchain，可扩展的自定义组件，可视化流程编辑 |
| autogen | 灵活性特别高；支持多个代理之间的各种协作；可构建复杂的对话和协作场景。 | 需要一定的编码基础；多 Agent 之间的交互和决策过程可能比较复杂，学习曲线相对较高。 | 适合需要多 Agent 协作的复杂任务，复杂交互/任务的 AI 应用，复杂协作场景使用，例如文档编写、研究、规划 | 支持多个代理之间的自主决策对话，多种模式，特别灵活的 Agent 设计和交互逻辑 |
| Flowise | 易用，可视化界面操作，无需编码基础； 节点和组件库相对丰富；社区活跃，有大量预置节点和模板。 | 定制化能力较低，灵活性较差，对于复杂AI应用受限； | 非技术人员可以快速构建相对轻量的AI应用，用于给客户进行展示 | 与Dify类似的可视化流程编排，相对丰富的预置节点，灵活的LLM和工具集成 |
| langgraph | 基于图的 Agent 应用开发， 强大的状态管理和流程控制能力； 可构建高度复杂和动态的应用； 适合复杂逻辑的 Agent 应用。 | 学习曲线陡峭； 配置略复杂； 适合高级开发者。 | 适合需要复杂状态管理和动态流程的 多Agent 应用，复杂的对话系统，需要精细控制的 AI 应用 | 基于图的 Agent 应用开发，强大的状态管理和流程控制，支持构建复杂和动态的应用 |
| 特性 | Langflow | autogen | Dify | Flowise | langgraph |
|---|---|---|---|---|---|
| 易用性 | 较高 (可视化，但需Langchain基础) | 中等 (需编码) | 非常高 (可视化界面) | 较高 (可视化，无需编码) | 较低 (需编码，概念较复杂) |
| 多 Agent 支持 | 模拟支持 | 专门支持 | 暂未支持 | 模拟支持 | 专门支持 (强大的状态管理和流程控制) |
| 生态集成 | 深度集成 Langchain 生态 | 灵活的 Agent 设计和交互逻辑 | 提供基础集成 (API可连接外部服务) | 节点和组件库丰富 | 适合复杂逻辑的 Agent 应用 |
| 学习曲线 | 略高 | 较高 | 非常低 | 非常低 | 非常高 |
| 灵活性 | 较高 | 非常高 | 中等 (通过插件扩展实现一定灵活性) | 一般 | 非常高 |
| 适用场景 | 高度定制化 AI 应用 | 多 Agent 协作，复杂对话交互，定制化场景 | 快速构建业务型AI应用 (如问答、客服) | 快速出结果，非技术人员构建展示型应用 | 需要复杂状态管理和动态流程的多 Agent 应用 |
| 特性 | 深度集成 Langchain，可扩展自定义组件 | 多 Agent 对话，多种对话模式，灵活 Agent 设计 | 可视化界面，简单易用，支持插件扩展 | 可视化流程编排，预置部分节点 | 基于图的 Agent 开发，强大状态管理和流程控制 |
| 社区star | 41.6k | 36.6k | 56.9K | 33.2k | 7.7k |
总结
1. 定位：
Dify/Flowise：低门槛，适合非技术人员快速构建轻量级 AI 应用。
Langflow：高度定制化，深度集成 LangChain，适合中高级开发者。
autogen：多 Agent 协作，灵活对话逻辑，适合复杂任务。
langgraph：复杂状态管理和流程控制，面向高级开发者。
2. 学习曲线：
低：Dify、Flowise（可视化，快速上手）。
中：Langflow（需要一点LangChain 基础）。
高：autogen、langgraph（复杂的概念和高级功能）
3. 灵活性：
高：langgraph、autogen（支持复杂逻辑和多Agent）
中：Langflow（支持组件定制，可扩展性高）
低：Dify、Flowise（轻量任务）
4. 社区支持：
活跃：Dify（56.9k Star），Langflow、autogen 次之（40k）
小众：langgraph（7.7k Star）
框架选择：
● 轻量应用：Dify、Flowise
● 中度应用：Langflow （丰富的组件， 拖拉拽， 可扩展性高， 学习难度不太大）
● 高级复杂的应用和概念：autogen、langgraph
Agent发展：
2024下半年AI Agent技术迎来进一步跃升，主要体现在模型能力、功能集成和应用场景的扩展：
- 模型能力显著提升：
全面普及多模态AI： AI Agent不再局限于文本，能原生处理和理解图像、视频、音频等多模态信息，实现更丰富的交互和任务处理能力。
增强记忆与长期交互： AI Agent的记忆机制得到强化，能够更好地保持长期会话的上下文，甚至实现跨会话记忆，提供更个性化的体验。
- 功能集成更加多样化：
插件生态日趋成熟： AI Agent能够更便捷地通过丰富的插件访问外部工具和服务（如数据库、本地数据、实时搜索），构建复杂任务链。
工具使用能力进化： AI Agent具备更强的工具调用和操作能力，例如文件管理、数据可视化等，自动化完成多步骤任务。
- 自主性显著增强：
AI Agent能够在少量指令下，自主分解更为详细的任务、制定详细的计划并执行，会有supervisor进行管理监督和任务的分配，展现更强的独立工作能力。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
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目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
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