AI Agent 正在重塑軟體開發的邏輯與流程，從簡單的任務指令，到具備記憶、規劃與多步驟執行能力的智能代理系統，越來越多開發者開始投入這個領域。本文將介紹 2025 年最受矚目的 10 個 AI Agent 開發框架與平台，並提供連結與應用重點，幫助你選擇最適合的開發工具。
1. LangChain
LangChain 是目前最廣泛使用的 AI Agent 框架之一，專注於讓 LLM（大型語言模型）與外部工具、記憶、資料庫整合。它以模組化設計著稱，支援 ReAct、Tool usage、Retriever、Memory 等模組，幫助開發者設計具備互動、檢索與任務執行能力的 AI 系統。
特色應用：
- 建立可回應使用者查詢並自動存取外部資料的智慧客服或知識管理系統。
- 整合資料檢索、文件搜尋、程式執行等能力，實現多步驟決策與自動化。
- 可搭配 OpenAI、Anthropic、Google API 等 LLM 提供者，支援 Python 與 TypeScript 開發。
2. AutoGen
AutoGen 是由 Microsoft 研究部門推出的多 Agent 編排框架，核心理念是讓多個 AI 角色分工協作完成複雜任務。你可以定義每個 Agent 的行為角色與功能，像是 Planner、Executor、Critic 等，並讓它們透過多輪互動協調完成任務。
特色應用：
- 自動化多步驟工作流程，常見於資料分析、內容生成、任務自動規劃等。
- 支援 Code Interpreter、Function Calling、外部 API 執行、資料驗證等複雜流程。
- 具備交談式 Debug 機制與事件追蹤能力，便於建構可監控的 AI 團隊工作模式。
3. CrewAI
CrewAI 是一套輕量但強大的 Python 框架，設計靈感來自於企業中角色分工的真實場景。你可以為每個 AI Agent 賦予獨立的任務目標、能力限制、工具權限，並透過「協同工作」的方式讓整個流程更加彈性化。
特色應用：
- 適合設計多角色企業助理（如研究員、執行者、摘要員、企劃者）。
- 可串接 LangChain、OpenAI、Anthropic 模型，並支援自定義 Toolkits。
- 適合開發簡報生成、行銷自動化、企劃整合工具等產品。
4. SuperAGI
SuperAGI 是一個完整的開源 Agent 編排平台，結合 Web UI、Agent 設計、任務排程、插件機制、向量資料庫整合於一身，適合希望視覺化操作與可擴充性的開發團隊。
特色應用：
- 建立擁有記憶與工具鏈的智慧 Agent，可同時處理多個任務與資料源。
- 提供 GUI 任務面板、插件市場、API 串接與工作排程器。
- 適合企業級應用、需要可擴充與長期運作的場景。
5. OpenAgents
OpenAgents 是一個以 LangChain 為基底的高階框架，專注於打造「智慧助理型 Agent」。它提供豐富的內建工具整合（如 Google 搜尋、YouTube、Docs、Excel 操作等），並讓使用者以插件方式擴充功能。
特色應用：
- 建立可操作網頁、影片、雲端檔案的 Agent，支援瀏覽器驅動與自動表格生成。
- 適合開發 AI 秘書、報告自動整理、學習筆記管理等應用場景。
- 提供模組化設計與高彈性拓展性。
6. ChatDev
ChatDev 是模擬軟體開發團隊互動的 AI 實驗項目，強調角色驅動的 Agent 協作設計。每個角色（如工程師、設計師、產品經理）都具備獨立目標與技能，透過對話互動進行任務交接與協調。
特色應用：
- 適用於教育與模擬平台，幫助學生或開發新手理解開發流程。
- 可延伸為虛擬開發公司或 AI 軟體開發訓練環境。
- 適合研究角色互動與任務分解最佳實踐。
7. MetaGPT
MetaGPT 延伸了 ChatDev 的概念，建立了一個從需求分析到產品交付的全流程自動化框架。它模擬產品經理、工程師、測試員等角色，實作完整開發流程與任務追蹤。
特色應用：
- 建構 AI 產出一整個產品開發計劃、代碼與文件。
- 自動處理專案管理、Pull Request、測試與部署步驟。
- 特別適合希望進行全流程開發自動化的團隊與教育單位。
8. Cognosys
Cognosys 是設計給具備「學習能力」的 AI Agent 框架，支援自動抓取、記憶、評估與策略調整。它以持續演化為核心，能根據歷史輸入調整未來決策。
特色應用：
- 自動化資料搜集、情資整理、趨勢觀察任務。
- 適合新聞摘要、研究助理、企業資料室建置等應用。
- 支援 API、向量資料庫、工具鏈整合。
9. AgentVerse
AgentVerse 是一套用於測試與研究多 Agent 行為的模擬平台，可用於開發遊戲 AI、經濟模擬、城市決策模擬等場景。它讓開發者能觀察不同 Agent 在環境中的互動與決策過程。
特色應用：
- 適合社會模擬、複雜決策模擬與 Agent 互動演算法研究。
- 可搭配可視化工具與 LLM 模型驅動。
- 開源架構，方便自訂任務與測試場景。
10. Smol Developer
Smol Developer 是一個以最小設計哲學為核心的 AI 工具鏈，用於開發可以自動生成、修正與執行代碼任務的智能 Agent。這個框架目標是打造輕量、可擴充且能真正協助開發者 “寫程式” 的 AI 助理。
特色應用：
- 開發支援 Code Writing、Bug Fixing、模組化程式架構設計的 AI Agent。
- 適合快速原型設計、自動建立初步專案骨架與代碼 scaffold。
- 可整合 ChatGPT、OpenAI API 等 LLM，引導 AI 完成具體開發任務，例如：「建立一個支援登入、CRUD API 的 Flask 專案」。
結語：選擇適合你的 Agent 框架，打造未來數位團隊
這些平台與框架代表了 AI Agent 技術快速發展的多元方向，從單一 Agent 任務處理到整體團隊模擬，從程式碼自動化到 UI 可視化開發，開發者可以根據自身需求選擇最適合的工具，開啟屬於你的 AI Agent 應用新時代。
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