Day 8 · Agent 框架全景
预计时间:2.5 小时
学习材料
| # | 资料 | 时间 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 1 | Agentic AI 20 大框架终极指南 | 1.5h | 框架对比 |
| 2 | 企业级 AI 四层架构: RAG + Agent + MCP + A2A | 1h | 架构设计 |
框架速览
| 框架 | 定位 | 适合 |
|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | 官方极简 Agent 框架 | OpenAI 生态 |
| Claude Agent SDK | Anthropic 官方 | Claude 生态(你的主力) |
| LangGraph | 图结构工作流 | 复杂条件分支 |
| AutoGen | 多 Agent 对话 | 研究型多 Agent |
| CrewAI | 角色扮演多 Agent | 团队协作模拟 |
| n8n | 可视化工作流 | 非开发者 / 快速原型 |
四层架构
Layer 4: A2A — Agent 间协作(跨系统、跨组织)
Layer 3: Agent — 自主决策和执行(推理 + 行动循环)
Layer 2: MCP — 工具和数据连接(标准化接口)
Layer 1: RAG — 知识检索增强(私有数据注入)每层解决不同问题,不是竞争关系,是协同体系。
自检问题
- [ ] AutoGen / CrewAI / LangGraph / OpenAI Agents SDK 各自的定位?
- [ ] 四层架构中每层解决什么问题?
- [ ] 你的项目应该用哪个框架?还是继续用 Claude Code 原生?
- [ ] 什么情况下值得引入专门的 Agent 框架?