經(jīng)歷過2024大模型的爆發(fā)，有人說2025年是Agent爆發(fā)的一年。那AI Agent 的框架是什么？為什么會如此重要？這篇文章，我們看看作者的分享。

在 2023 年前，AI Agent 主要活躍于強化學習領域，依賴人類反饋獎勵來提升性能。大模型的崛起徹底革新了 AI Agent，賦予其強大智能核心。如今，大模型驅動的 AI Agent 架構成為主流，涵蓋規(guī)劃、記憶、工具、執(zhí)行四大關鍵要素，在復雜問題解決上相較于傳統(tǒng) AI 應用架構有質的飛躍。這一變革促使企業(yè)在落地大模型時，將 AI Agent 作為重要應用范式，也讓產(chǎn)品經(jīng)理面臨新的機遇與挑戰(zhàn)。

一、AI Agent 框架剖析

1. 框架定義與價值

從產(chǎn)品角度看，AI Agent 框架是一款賦能產(chǎn)品開發(fā)的關鍵軟件平臺。它就像一個精心搭建的舞臺，為 AI Agent 的創(chuàng)建、部署和管理提供全方位支持。通過提供預設組件、抽象概念和實用工具，大大降低了開發(fā)復雜人工智能系統(tǒng)的難度。

以一款智能客服產(chǎn)品為例，以往開發(fā)團隊可能需要耗費大量時間去構建對話邏輯、意圖識別等基礎功能。而借助 AI Agent 框架，就可以直接調用其中的自然語言處理組件和對話管理模塊，快速搭建起智能客服的基礎框架，將更多精力投入到產(chǎn)品個性化功能和服務優(yōu)化上。

2. 框架組成要素

1. Agent 架構：如同產(chǎn)品的底層架構設計，決定了 AI Agent 的內(nèi)部組織形式，包括決策制定方式、記憶存儲和調用機制以及與外界交互的邏輯。在設計一款智能投資顧問產(chǎn)品時，合理的 Agent 架構能讓其根據(jù)市場數(shù)據(jù)、用戶風險偏好等因素高效做出投資決策，并準確地與用戶溝通投資建議。
2. 環(huán)境界面：是產(chǎn)品與外部世界溝通的橋梁。對于一款智能家居控制產(chǎn)品，環(huán)境界面負責連接 AI Agent 與各種智能設備，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互和指令的傳遞，使 AI Agent 能夠根據(jù)用戶需求控制家居設備。
3. 任務管理：類似于項目管理工具，用于定義、分配和跟蹤 AI Agent 的任務。在智能辦公流程自動化產(chǎn)品中，任務管理系統(tǒng)可以將復雜的辦公任務分解為多個子任務，分配給不同的 AI Agent 模塊，并實時監(jiān)控任務進度，確保辦公流程的順利進行。
4. 通信協(xié)議：規(guī)范了 AI Agent 之間以及與人類用戶的交互方式。在多人協(xié)作的智能寫作產(chǎn)品中，通信協(xié)議確保不同的 AI Agent 能夠協(xié)同工作，同時也保證與用戶的交互友好、順暢。
5. 學習機制：賦予產(chǎn)品自我進化的能力。以智能教育產(chǎn)品為例，學習機制可以讓 AI Agent 根據(jù)學生的學習情況和反饋不斷優(yōu)化教學內(nèi)容和方法，提供更個性化的學習體驗。
6. 集成工具：方便產(chǎn)品與其他系統(tǒng)或數(shù)據(jù)源對接。在企業(yè)級數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中，集成工具可以連接 AI Agent 與企業(yè)的各種數(shù)據(jù)庫、業(yè)務系統(tǒng)，獲取數(shù)據(jù)進行分析，為企業(yè)決策提供支持。
7. 監(jiān)控和調試：幫助產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)團隊及時發(fā)現(xiàn)和解決產(chǎn)品運行中的問題。在智能駕駛輔助產(chǎn)品中，監(jiān)控和調試功能可以實時監(jiān)測 AI Agent 的運行狀態(tài)，一旦出現(xiàn)異常能夠及時預警并進行調試修復。

二、AI Agent 框架的重要性

1. 加速產(chǎn)品開發(fā)迭代

對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，時間就是市場競爭力。AI Agent 框架提供的預設組件和最佳實踐，能大幅縮短產(chǎn)品從概念到上線的周期。以一款新的智能營銷產(chǎn)品為例，借助框架可以快速搭建起客戶分析、營銷策略制定等功能模塊，加速產(chǎn)品推向市場，搶占先機。

2. 促進產(chǎn)品標準化與協(xié)作

在團隊協(xié)作和跨團隊合作中，AI Agent 框架的標準化作用尤為關鍵。它使得不同開發(fā)人員以統(tǒng)一的方式處理共性問題，減少溝通成本和開發(fā)誤差。在大型企業(yè)的數(shù)字化轉型項目中，多個團隊可能參與不同產(chǎn)品模塊的開發(fā)，AI Agent 框架確保了各個模塊在技術架構和功能實現(xiàn)上的一致性，便于集成和協(xié)同工作。

3. 保障產(chǎn)品擴展性

隨著業(yè)務的發(fā)展和用戶需求的變化，產(chǎn)品需要具備良好的擴展性。AI Agent 框架從設計上就支持從簡單應用到復雜系統(tǒng)的升級。例如，一款初創(chuàng)企業(yè)的智能客服產(chǎn)品，初期可能只服務少量客戶，隨著業(yè)務增長，借助框架的擴展性，可以方便地增加 AI Agent 的數(shù)量和功能模塊，滿足更多客戶的需求，同時支持多語言、多渠道的服務擴展。

4. 降低技術門檻，提升產(chǎn)品創(chuàng)新可能性

AI Agent 框架抽象了復雜的人工智能技術，使得更多非 AI 專業(yè)背景的產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)人員能夠參與到 AI 產(chǎn)品的創(chuàng)新中來。這意味著可以挖掘更多來自不同領域的創(chuàng)意和需求，為產(chǎn)品創(chuàng)新注入新的活力。例如，一位具有豐富醫(yī)療行業(yè)經(jīng)驗但技術背景相對薄弱的產(chǎn)品經(jīng)理，借助框架也能夠主導開發(fā)一款智能醫(yī)療診斷輔助產(chǎn)品，將行業(yè)經(jīng)驗與 AI 技術相結合，創(chuàng)造出更具價值的產(chǎn)品。

三、選擇 AI Agent 框架的考量

1. 明確產(chǎn)品需求和目標

產(chǎn)品經(jīng)理首先要深入理解產(chǎn)品的定位和核心功能需求。如果是開發(fā)一款面向個人用戶的智能寫作助手，更注重語言生成的靈活性和個性化，可能 LangChain 這樣強調靈活設計和豐富功能的框架更合適；而如果是開發(fā)企業(yè)級的智能流程自動化產(chǎn)品，對安全性、合規(guī)性以及與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成要求較高，Semantic Kernel 可能是更好的選擇。

2. 評估框架的功能特性

1. 功能完整性：檢查框架是否具備產(chǎn)品所需的關鍵功能模塊。例如，開發(fā)一款多用戶協(xié)作的智能項目管理產(chǎn)品，就需要框架具備完善的多 Agent 通信和協(xié)作功能，像 LangGraph 和 CrewAI 在這方面有獨特的優(yōu)勢。
2. 可定制性：產(chǎn)品往往有獨特的業(yè)務邏輯和用戶體驗要求，需要框架能夠支持定制化開發(fā)。比如 AutoGen 的可定制 Agent 角色和行為功能，能滿足不同產(chǎn)品的個性化需求。
3. 性能表現(xiàn)：對于對響應速度和處理能力要求較高的產(chǎn)品，如實時智能客服、智能金融交易系統(tǒng)等，要重點評估框架在性能方面的表現(xiàn)。

3. 考慮技術生態(tài)和社區(qū)支持

1. 技術生態(tài)：一個良好的技術生態(tài)意味著框架有豐富的插件、工具和第三方服務支持。例如 LangChain 擁有活躍的社區(qū)，不斷有新的組件和工具推出，方便產(chǎn)品進行功能擴展和優(yōu)化。
2. 社區(qū)支持：活躍的社區(qū)能提供及時的技術支持、解決方案分享和經(jīng)驗交流。在產(chǎn)品開發(fā)過程中遇到問題時，可以在社區(qū)中快速找到答案，降低開發(fā)風險。同時，社區(qū)的活躍度也反映了框架的發(fā)展?jié)摿颓熬啊?/li>

4. 關注框架的易用性和可維護性

1. 易用性：對于開發(fā)團隊而言，框架的學習成本和使用難度直接影響開發(fā)效率。簡單易用的框架能讓開發(fā)人員更快上手，減少開發(fā)周期。例如 Semantic Kernel 對多種編程語言的支持以及簡潔的開發(fā)接口，使其易于被不同技術背景的開發(fā)人員接受。
2. 可維護性：在產(chǎn)品的長期運營過程中，框架的可維護性至關重要。具有清晰的代碼結構、良好的文檔說明和規(guī)范的開發(fā)流程的框架，便于后期對產(chǎn)品進行升級、修復漏洞和功能優(yōu)化。