理解AI开发中的代理框架、运行时和工具
realtime news Oct 27, 2025 05:57
探讨在AI开发中代理框架、运行时和工具之间的区别，重点介绍LangChain、LangGraph和DeepAgents，详细内容来自LangChain博客。
LangChain博客最近深入探讨了代理框架、运行时和工具的复杂世界，提供了关于这些组件在AI开发中如何发挥作用和相互作用的见解。讨论主要围绕LangChain维护的三个著名开源包：LangChain、LangGraph和DeepAgents。
代理框架：LangChain
LangChain主要被识别为一个代理框架，旨在提供简化应用程序开发的抽象。这些抽象作为心理模型，帮助开发者更容易融入并标准化构建过程。然而，抽象也有其挑战，特别是在它们掩盖了底层过程或缺乏灵活性以应对高级使用案例时。LangChain 1.0强调组织化内容块、代理循环和中间件以增强灵活性。其他著名的代理框架包括Vercel的AI SDK、CrewAI和OpenAI Agents SDK。
代理运行时：LangGraph
LangGraph脱颖而出作为代理运行时，对于在生产环境中运行代理至关重要。它解决了基础设施级别的需求，比如持久执行、流支持和人机协作功能。LangGraph从零开始设计，旨在成为一个生产就绪的运行时，为像LangChain这样的代理框架提供动力。在这个领域中类似的项目包括专注于持久执行引擎的Temporal和Inngest。
代理工具：DeepAgents
DeepAgents表示一种新类别，被称为代理工具。它基于LangChain，提供像默认提示、工具处理和文件系统访问等功能，呈现出比典型框架更全面的解决方案。这一概念类似于Claude Code的Claude Agent SDK的方法，尽管“代理工具”这个术语仍在逐渐流行。
选择合适的工具
理解这些组件之间的细微差别有助于为特定需求选择合适的工具。尽管LangGraph可以被看作是一个运行时和框架，这些类别之间的区别仍然有些模糊。开发社区继续通过探索AI开发的新心理模型来完善这些定义。
欲了解这些概念的更多详细探索，请访问LangChain博客这里。
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