了解人工智能开发中的代理框架、运行时和工具

LangChain 博客最近深入研究了代理框架、运行时和工具的复杂世界，深入了解这些组件如何在人工智能开发中发挥作用和交互。讨论围绕 LangChain 维护的三个著名开源包展开：LangChain、LangGraph 和 DeepAgents。

代理框架：LangChain

LangChain 主要被认为是一个代理框架，旨在提供简化应用程序开发的抽象。这些抽象充当心理模型，促进开发人员更轻松地入门并标准化构建过程。然而，存在与抽象相关的挑战，特别是当它们模糊了底层流程或缺乏高级用例的灵活性时。 LangChain 1.0强调结构化内容块、代理循环和中间件来增强灵活性。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 作为代理运行时脱颖而出，对于在生产环境中运行代理至关重要。它满足基础设施级别的需求，例如持久执行、流支持和人机交互功能。 LangGraph 从头开始​​构建，旨在成为生产就绪的运行时，为 LangChain 等代理框架提供支持。该领域的类似项目包括 Temporal 和 Inngest，它们专注于持久执行引擎。

代理安全带：DeepAgents

DeepAgents 代表了一个较新的类别，称为代理工具。它建立在 LangChain 之上，提供默认提示、工具处理和文件系统访问等功能，提供比典型框架更全面的解决方案。这个概念类似于 Claude Code 的 Claude Agent SDK 方法，尽管术语“代理利用”仍然受到关注。

选择正确的工具

了解这些组件之间的细微差别有助于选择适合特定需求的工具。虽然 LangGraph 可以被视为运行时和框架，但这些类别之间的区别仍然有些不稳定。开发社区在探索人工智能开发的新思维模型时不断完善这些定义。

要更详细地探索这些概念，请访问此处的 LangChain 博客。

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