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以下是目前主流、活跃、功能各异的 开源 Agent 系统（智能体框架），我按类型和特点为你整理，并补充链接，方便你进一步探索：
🧠 一、通用型开源 Agent 框架
1. LangChain Agents
- 语言：Python / JS
- 核心能力：LLM + 工具 + 记忆 + 多步推理
- 特点：生态广泛，和 OpenAI、HuggingFace 等兼容好，工具链多
- 适合：构建对话式 Agent、文档问答、RAG、插件型助手
2. Auto-GPT
- 语言：Python
- 核心能力：自主思考、自动执行、浏览器、文件管理等
- 特点：第一个爆红的 Agent 系统，自主目标规划
- 适合：自动搜索、资料整理、任务自动化执行
3. OpenAgents
- 语言：Python
- 核心能力：搜索、代码执行、网页浏览、表格处理、协同工作
- 特点：每个 Agent 执行单独任务，可协作，可嵌网页 UI
- 适合：类“办公助手”、跨任务协同执行
4. CrewAI
- 语言：Python
- 核心能力：多个 Agent 协作执行复杂任务（像团队一样）
- 特点：可定义角色（例如“分析师”“审稿人”），基于 LangChain
- 适合：复杂流程编排、结构化报告撰写等多步 Agent 应用
🧠 二、轻量易用型
5. AgentLLM
- 语言：Python
- 界面：Web UI
- 特点：支持本地模型（GPT4All, LLaMA）和联网操作（搜索、命令执行）
- 适合：非编程用户体验 Agent，集成简单、文档详细
6. FlowiseAI
- 语言：Node.js + 图形界面
- 特点：拖拽式创建 LLM 应用和 Agent 流程（类低代码）
- 适合：非程序员、快速原型开发
7. AI-Agent (GPT Pilot)
- 语言：JavaScript / TypeScript
- 核心能力：一个 Agent 开发另一个 Agent / App
- 特点：专注于“用 AI 写完整 Web 项目”，面向开发者
- 适合：用 AI 生成 Web 应用和项目代码
🧠 三、RAG（知识增强）类 Agent 框架
8. LlamaIndex Agents
- 语言：Python
- 核心能力：RAG、文档检索、Agent + 工具链
- 特点：可组合 Agent + 工具 + 数据源（SQL/向量库）
- 适合：构建“AI + 本地知识库”助手
9. DSPy Agents
- 出品方：斯坦福
- 语言：Python
- 特点：用类“机器学习”方式组合 LLM 模块和策略
- 适合：研究型用户、优化 Agent 组件组合效果
🧠 四、操作系统式 AI Agent 项目
10. SuperAGI
- 语言：Python
- 特点：多 Agent 管理面板、工具市场、支持本地模型 + OpenAI
- 适合：部署多个 Agent 协同工作的“AI 中控台”
11. Camel-AI（角色扮演 Agent 协议）
- 语言：Python
- 特点：设定两个角色（如“CEO”+“工程师”）让他们对话执行任务
- 适合：探索多 Agent 协商系统、模拟协作
🧰 Bonus：Agent 能力工具箱（可组合）
| 项目 | 用途 |
|---|---|
| 🧩 LangGraph | 有状态多 Agent 任务流程图 |
| 🧠 Autogen | 微软出品的多智能体交互框架（基于 ChatCompletion） |
| 🔍 ReAct | 思考 + 行动（Reasoning + Acting）Agent 推理范式 |
| 🧠 Function Calling | LLM 调用外部工具的基础能力（OpenAI / LangChain 支持） |
📌 如果你有下面的需求：
| 需求 | 推荐开源 Agent 项目 |
|---|---|
| 简单调用 Agent 聊天 / 自动执行 | AutoGPT, AgentLLM, Flowise |
| 用代码构建多 Agent 协作系统 | CrewAI, OpenAgents, LangChain Agent |
| 和本地知识库结合 | LlamaIndex, LangChain, DSPy |
| 多模型、多工具、多任务协调 | SuperAGI, LangGraph, Autogen |
| 模拟角色互动 | Camel-AI |
如果你告诉我你是用 CPU 还是 GPU、目标任务（例如文档问答、网页搜索、报表生成），我可以帮你选出最适合的 Agent 系统、模型和推理引擎组合。是否继续？