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多智能体、工作流编排、自主任务执行的通用框架。
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AutoGPT 是早期把"自主 agent"概念推开的项目，主打让普通人也能搭 自动跑任务的 AI workflow。今天更像 agent 历史里的标志性参考， 研究自主 agent 演化路径时绕不开。
LangChain 把自己重新定位成 agent engineering 平台，提供从模型抽象、 tool、memory 到部署的整套基础设施。生态成熟、文档密集，做企业级 agent 应用时常作为起点，也常被诟病抽象层太厚。
OpenHands 是开源的 AI 驱动开发平台，agent 直接在容器里跑代码、改 仓库、走 git 流程，覆盖从需求到 PR 的完整链路。研究 agent 怎么 安全地动一个真实代码库时是常用参考实现。
微软的 agent 编程框架，强调多 agent 协作与可编排的对话模式。 AutoGen 把 agent 视为可组合的程序单元，适合写需要多角色配合的 自动化流程，比如代码生成 + 评审 + 执行的小组协作。
CrewAI 围绕"角色扮演 + 协作"组织 agent，把每个 agent 定义成有 role、goal、backstory 的成员，组成 crew 共同完成任务。适合把 复杂业务流程拆成几个分工明确的 agent 跑通。
LlamaIndex 把自己定位成 document agent 与 OCR 平台，专长是把 非结构化文档（PDF、网页、扫描件）接进 LLM 的检索流程。做企业 知识库、文档问答、RAG 系统时常用它处理数据接入层。
Anthropic 官方维护的 Claude 用法 cookbook，以 Jupyter notebook 形 式给出各类 prompt、tool use、agent 模式的可运行示例。学 Claude 能力边界、找经过验证的写法时是第一手资料。
LangGraph 把 agent 工作流建模成图，节点是步骤、边是条件流转， 专门解决长链路 agent 容易跑飞的问题。需要显式管理状态、加重试 与回滚、做可恢复的多步 agent 时常用它替代 LangChain 里的 chain。
Mastra 是 Gatsby 原班人马做的 TypeScript agent 框架，强调和现代 Node、Next.js 栈打通，自带 evals、MCP、chatbot 等模块。 TypeScript 团队想绕开 Python 生态独立做 agent 应用时可用。