在人工智能领域，AI Agent扮演着关键角色，能够模拟人类的智能行为。近年来，开源社区涌现出多个优秀的AI Agent框架，本文将介绍多种备受关注的开源AI Agent框架，包括AutoGPT、AutoGen、Langfuse、ChatDev、BabyAGI、CAMEL、SuperAGI、MetaGPT、ShortGPT、CrewAI 【持续扩充】。
这些框架为开发者提供了丰富的资源和工具，为智能应用的开发和创新提供了强大支持。
AutoGPT
https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
AutoGPT是让每个人都能够访问和利用AI力量的愿景 ，以及在此基础上构建。我们的 使命是提供工具 ，让您可以专注于重要的事情.
AutoGen
https://github.com/microsoft/autogen
AutoGen是一个框架 ，可通过多个代理进行对话以解决任务 ，实现LLM应用程序的开 发。AutoGen代理是可定制的、可对话的 ，并且能够无缝地允许人类参与。 它们可以 在使用LLMs、人类输入和工具的各种模式下运行。 该框架专注于自动生成AI Agent，能够自动完成任务并进行交互。其特点是支持多种任务类型和灵活的自定义功能。
Langfuse
https://github.com/langfuse/langfuse
Langfuse是一个面向LLM（大型语言模型）应用程序的开源可观测性和分析解决方 案。 它主要针对生产使用 ，但也有一些用户将其用于LLM应用程序的本地开发。 Langfuse专注于基于LLMs构建的应用程序。最近出现了许多新的抽象和通用最佳实 践 ，例如代理、链接提示、基于嵌入的检索、LLM对REPL和API的访问。这些使应用 程序更强大 ，但对于开发者来说也更难以预测 ，因为他们无法完全预测变更如何影响 其应用程序的质量、成本和整体延迟。 因此 ，Langfuse帮助监控和调试这些应用程序。
这是一个语言融合框架，能够将多个AI Agent的语言能力进行整合，使其同时具备多语言理解和生成的能力。
ChatDev
https://github.com/OpenBMB/ChatDev
ChatDev通过各种智能代理担任不同的角色 ，包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、 审查员、测试员、艺术设计师等。这些代理构成了一个多代理组织结构 ，他们的共同使命是“通过编程改变数字世界”。ChatDev内 的代理通过参与专业功能研讨会进行合作 ，包括设计、编码、测试和文档编制等任务。
ChatDev的主要目标是提供一个易于使用、高度可定制和可扩展的框架 ，该框架基于 大型语言模型（ LLMs） ，并为研究集体智能提供了理想的场景。 这个框架专注于开发聊天型AI Agent，能够进行对话和问答。它提供了一系列预训练模型和交互接口，便于用户开发定制化的聊天Agent。
BabyAGI
https://github.com/yoheinakajima/babyagi
— BabyAGI脚本是一个 AI 支持的任务管理系统示例. 该系统使用 OpenAI 和 PineconeAPI 创建, 优先级排序和执行任务. 该系统背后的主要思想是基于先前任务的结果和预 定义的目标创建任务. 脚本然后使用 OpenAI 的自然语言处理（ NLP） 能力根据目标创 建新任务, 并使用 Pinecone 存储和检索任务结果以获得上下文。 BabyAGI致力于构建具备初步通用智能的AI Agent。它采用增强学习和知识迁移来提高Agent的智能水平
CAMEL
https://github.com/camel-ai/camel
CAMEL是一个专为自主和沟通代理研究设计的开源库。我们相信在大规模上研究 这些代理将为了解它们的行为、能力和潜在风险提供宝贵的见解。为了促进这一领域 的研究 ，实现并支持各种类型的代理、任务、提示、模型和模拟环境。
这个框架提供了一套完整的工具和算法，用于构建多模态AI Agent，使其能够处理文本、图像和语音等多种数据形式。
SuperAGI
https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI
SuperAGI是一个以开发者为先的开源自主AI代理框架 ，使开发者能够构建、管理和运 行有用的自主代理。您可以轻松地同时运行多个代理 ，并通过工具扩展代理的功能。这些代理能够高效地执行各种任务 ，并在每次运行时不断提高性能。 SuperAGI是一个强化学习驱动的AI Agent框架，可用于构建具备超级人类智能的Agent。它通过增量训练和自我认知来提高Agent的性能。
MetaGPT
https://github.com/geekan/MetaGPT
MetaGPT是开源Agent 框架 ，将不同的角色分配给GPTs ，形成一个协同的软件实体来 执行复杂任务。 MetaGPT以一行需求作为输入 ，并输出用户故事/竞争分析/需求/数据结构/ API/文档 等。在内部 ，MetaGPT包括产品经理、架构师、项目经理和工程师。 它提供了整个软 件公司的流程 ，同时精心协调了标准操作程序。 MetaGPT是一个元学习框架，能够自动学习和适应不同任务的需求，快速实现对新任务的适应能力。
ShortGPT
https://github.com/RayVentura/ShortGPT
ShortGPT是一个强大的框架 ，用于自动化内容创作。 它简化了视频制作、素材采集、 语音合成和编辑任务。 自动化编辑框架：通过以LLM为导向的视频编辑语言简化视频制作过程。 脚本和提示：为各种LLM自动化编辑过程提供即用脚本和提示。 配音/内容创作：支持包括英语与、西班牙语呂、 阿拉伯语ü、法语門、波兰语 画、德语闡、意大利语門、葡萄牙语²、俄语画、普通话圖、 日语画、 印地语 d、韩语两等多种语言（使用EdgeTTS支持30多种语言以上）。 字幕生成： 自动生成视频字幕。
素材采集：从互联网上获取图像和视频素材 ，根据需要连接网络和PexelsAPI。
存储和持久性：通过TinyDB确保自动编辑变量的长期持久性。
这个框架专注于处理短文本的AI Agent开发，具备高效的文本生成和理解能力。适用于需要实时响应和快速推断的应用场景。
swarms
https://github.com/kyegomez/swarms
构建、部署和扩展可靠的自治代理群以实现工作流自动化。一个模块化框架，使您能够构建、部署和扩展可靠的自治代理。完全即插即用的自主代理，由长期记忆数据库扩展的 LLM 提供支持，并配备了用于工具使用的函数调用！通过传入 LLM，您可以创建一个具有高度定制性和可靠性的完全自主代理，为现实世界的任务自动化做好准备！
CrewAI
https://github.com/joaomdmoura/crewAI
CrewAI 最近出现为一种流行的方式来创建多代理“团队”。 与 LangGraph 相比,CrewAI 是一个更高级别的框架。CrewAI 协调自治 AI 代理,使他们能够高效协作和执行复杂任务。
