26个开源Agent开发框架调研总结（三）
根据Markets & Markets的预测，到2030年，AI Agent的市场规模将从2024年的50亿美元激增至470亿美元，年均复合增长率为44.8%。
AI Agent在企业应用中的重要性正在飞速上升。可以预见，今后几年AI Agent的应用开发还将继续爆发！
基于优秀的Agent框架快速开发应用，无疑是更低成本、更高效率的应用方式！
建议先收藏此清单，以方便需要时能快速定位所需要的信息！
我们一共总结了26个热门Agent开源框架，由于篇幅过长，预计会分为5期发布。这里是第三期。
在整理这些开源框架时，也一起整理了相关的Agent框架设计论文42篇，阅读这些论文可更深入全面的了解相关理论和对应Agent的设计思路。
前期回顾：
11 Dify
开源地址：
https://github.com/langgenius/dify （57.9K Stars）
Dify提供了友好的用户界面和模板支持，使开发者无需深厚的编程经验即可快速搭建基于 LLM 的智能应用。内置对多种主流 LLM 的支持（如 OpenAI、Claude 等），同时可以集成开源模型（如 Llama 2）。提供 API 网关和统一的调用接口，方便在不同模型之间切换
Dify 在工作流方面有不错的口碑，而且可通过页面直接灵活组装任务。
功能亮点：
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提供简易的任务调度和执行平台，支持复杂工作流的自动化。
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强大的数据接口支持，能快速集成各种数据源和服务。
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支持自定义任务优先级和执行顺序，适合动态任务管理。
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提供直观的用户界面，便于管理和跟踪任务进度。
12 Botpress
开源地址：
https://github.com/botpress/botpress （13K stars）
Botpress是一个开源的聊天机器人平台，旨在帮助企业创建、管理和发布聊天机器人。它支持多种渠道，包括网站、Facebook、WhatsApp等，提供了丰富的功能和灵活的定制选项。
Bogpress提供了一个平台，用于构建、部署和管理基于人工智能的聊天机器人和虚拟助手。
功能亮点：
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开源且自托管，允许完全定制对话代理系统。
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强大的对话流设计工具，适合非技术人员使用。
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内置的 NLP 功能与自定义扩展支持。
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多渠道支持，能够跨平台实现消息推送与互动（Web, Facebook, Slack 等。
13 BabyAGI
开源地址：
https://github.com/yoheinakajima/babyagi （20.7k stars）
BabyAGI是一个任务驱动式的自主型Agent框架，它采用基于函数的架构，能够存储、管理和执行来自数据库的功能，使开发者能够构建可以生成和更新自身代码的AI代理。
BabyAGI使用Python编写，结合了OpenAI和Pinecone API，以支持任务创建、优先级排序和执行。
BabyAGI的核心是一个无限循环的工作流程，不断接收任务、执行任务、存储结果，并根据结果和目标创建新的任务。
功能亮点：
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自动任务生成和执行，帮助用户达到目标而无需手动干预。
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强大的自我学习与反馈机制，通过执行结果优化任务决策。
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可用于多步骤任务链的自动化执行，适合复杂的工作流。
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适应性强，能够在任务执行中根据环境变化做出决策。
14 DeepPavlov
开源地址：
https://github.com/deeppavlov/DeepPavlov (6.8k stars)
DeepPavlov是一个开源的对话式人工智能框架，主要用于构建聊天机器人和对话系统。它由莫斯科物理技术学院的神经网络和深度学习实验室开发，旨在为自然语言处理（NLP）相关任务提供便捷的解决方案。
DeepPavlov支持多种NLP任务，如文本分类、命名实体识别（NER）和问题解答。它集成了多个预定义组件，用户可以根据需求进行训练和测试模型；
该框架依赖于TensorFlow和Keras。
功能亮点：
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提供多种预训练模型，适用于自然语言理解和生成任务。
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强大的对话系统支持，适合开发复杂的对话代理。
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可以与外部数据源（如数据库、API）进行集成。
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提供简易的API接口，支持快速集成和开发。
15 HuggingGPT
开源地址：
https://github.com/microsoft/JARVIS (23.9k stars)
HuggingGPT是由微软开发的一个开源项目，目的是为了探索AGI通用人工智能的实现。
HuggingGPT系统由一个大型语言模型（LLM）作为控制器，以及众多来自 HuggingFace Hub 的专家模型作为协作执行器组成。系统的工作流程分为四个阶段：
- 任务规划
利用 ChatGPT 分析用户的请求，以理解其意图，并将其分解为可能可解决的任务。
- 模型选择
为了完成规划的任务，ChatGPT 根据专家模型的描述，从 Hugging Face 平台中选择合适的模型。
- 任务执行
调用并执行每个选定的模型，并将结果返回给 ChatGPT。
- 响应生成
最后，通过 ChatGPT 整合所有模型的预测结果，并生成最终响应。
功能亮点：
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强大的语音交互能力，支持语音命令和语音响应，适合构建语音助手应用。
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丰富的多模态支持，能够通过语音、文本等多种方式与用户进行互动。
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高度可扩展的任务管理系统，支持创建、管理和执行多种任务，实现复杂的任务调度和自动化。
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与外部系统灵活集成，可对接外部应用或服务来完成具体任务等。
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原文地址：https://blog.csdn.net/wyj20082004/article/details/145192736
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