不少朋友在后台留言问我：“市面上这么多 AI Agent 开发工具，到底该怎么选？”

过去一年，我几乎把市面上能找到的 AI Agent 开发工具都体验了一遍。
从最早的 AutoGPT，到如今一整套低代码、可视化、多智能体协作的平台化方案，AI Agent 已经从「实验玩具」进化成了真正可落地的生产力工具。

但问题也随之而来：
工具太多了，而且每一款看起来都很强。

有人适合从底层框架起步，有人更需要“拖拽即用”的平台；
有人做个人项目验证，有人要上企业级生产环境。

为了帮自己，也帮更多产品经理、开发者、AI 从业者快速建立认知地图，我把 GitHub 上 Star 数 20K+、且仍在持续活跃的 12 款 AI Agent 开发平台系统整理了一遍，并按「能力侧重点」去理解它们。

下面这份清单，你可以当作 AI Agent 领域的工具索引。

一、AutoGPT：自主智能体的鼻祖

简介：AutoGPT 是 AI Agent 领域的开创性项目，在 GitHub 上已获得超 18 万 Star。它不同于传统聊天机器人，核心能力在于“自主性”——你只需给出一个目标，它能自动拆解任务、调用工具、搜索信息、读写文件，并持续迭代直至完成。

功能特色/特点：

• 采用“思考-计划-行动”循环机制，支持长流程、多步骤复杂任务。
• 内置文件操作、网络搜索、代码执行等基础工具链。
• 适合研究自主智能体行为逻辑与任务分解策略。

项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

二、Dify：企业级应用开发利器

简介：Dify 拥有 12 万+ Star，是一个融合 BaaS（Backend as a Service）与 LLMOps 理念的大模型应用开发平台。它让开发者无需编写复杂后端代码，即可快速构建生产级 AI 应用。

功能特色/特点：

• 可视化工作流编排，拖拽式定义 Agent 逻辑。
• 内置高性能 RAG 引擎，自动处理文档解析、分段与向量化。
• 提供完善的运营管理界面，支持多租户、权限控制与日志追踪。
• 支持自托管部署，保障数据安全。

项目地址：https://github.com/langgenius/dify

三、Coze Studio：字节跳动的AI开发神器

简介：由字节跳动开源的 Coze Studio，将复杂的 AI Agent 开发流程转化为直观的可视化操作，极大降低了技术门槛。

功能特色/特点：

• 全面支持 Prompt 工程、RAG、插件集成与工作流编排。
• 所见即所得的 UI 设计，像搭积木一样构建 AI 应用。
• 支持 Docker 本地部署，确保数据完全私有化。
• 适合非专业开发者或希望快速验证想法的团队。

项目地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio

四、N8n：工作流自动化专家

简介：n8n 是一款久经考验的工作流自动化工具，拥有庞大的社区和丰富的实战案例，现已原生支持 AI Agent 开发。

功能特色/特点：

• 可视化节点编排，无缝连接 400+ 主流应用（如 Slack、Notion、Google Sheets 等）。
• 支持内嵌 JavaScript/Python 代码，可安装 npm 包扩展功能。
• 基于 LangChain 构建 AI Agent，支持私有模型与知识库接入。
• 采用 fair-code 开源协议，支持完全自托管，数据 100% 自主可控。

项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n

五、LangChain：构建复杂逻辑的地基

简介：LangChain 虽起初为通用 LLM 开发框架，如今已成为构建 AI Agent 的事实标准，GitHub Star 数遥遥领先。

功能特色/特点：

• 提供 Chain、Agent、Memory 等模块化组件，支持灵活组合。
• 内置工具调用机制，可动态决定使用搜索引擎、计算器等外部工具。
• 子项目 LangGraph 支持有状态、多角色的复杂决策流程。
• 社区生态庞大，兼容几乎所有主流模型与向量数据库。

项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

六、MetaGPT：不仅是写代码，更是开公司

简介：MetaGPT 模拟了一家完整的软件公司，通过多个角色 Agent 协作完成从需求到代码的全流程，GitHub Star 超 6 万。

功能特色/特点：

• 内置产品经理、架构师、工程师、测试员等角色智能体。
• 输入一句话需求，即可输出用户故事、竞品分析、设计图及可运行代码。
• 适用于标准化、高重复性的软件开发场景。
• 强调流程稳定性与输出一致性。

项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT

七、Microsoft AutoGen：微软的多智能体框架

简介：由微软推出的 AutoGen，专注于多智能体之间的对话与协作，是当前研究多 Agent 系统的主流框架之一。

功能特色/特点：

• 支持 LLM Agent、人类用户、工具模块等多种“参与者”相互对话。
• 高度抽象的通信机制，便于构建复杂协作拓扑。
• 可用于模拟团队决策、辩论、分工等场景。
• 与 Azure、OpenAI 等生态深度集成。

项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

八、Flowise：拖拽式开发Agent

简介：Flowise 是基于 LangChain 的低代码可视化工具，拥有 4.8 万+ Star，让非程序员也能轻松构建 AI Agent。

功能特色/特点：

• 将 LangChain 的复杂逻辑转化为图形化节点（如 PDF 加载器、LLM 调用、Agent 执行器等）。
• 支持一键部署与分享工作流。
• 适合快速原型验证、教学演示或内部工具搭建。
• 完全开源，可本地运行。

项目地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise

九、CrewAI：Python开发者的角色扮演游戏

简介：CrewAI 是一个新兴但极受欢迎的 Python 框架（4.2 万+ Star），以“角色扮演”为核心理念编排多 Agent 任务。

功能特色/特点：

• 通过定义角色（Role）、目标（Goal）和背景（Backstory）创建智能体。
• 代码结构清晰，类似给团队成员分配任务。
• 原生兼容 LangChain 工具生态，扩展性强。
• 特别适合 Python 开发者快速上手多智能体开发。

项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

十、ChatDev：看着小人儿写代码

简介：来自清华大学 OpenBMB 团队的 ChatDev（2.8 万+ Star），通过虚拟角色间的聊天链完成软件开发全过程。

功能特色/特点：

• CEO、CTO、程序员、测试员等角色通过自然语言协作。
• 过程高度可视化，仿佛观看一场“AI 模拟经营游戏”。
• 展示了未来人机协同开发的新范式。
• 适合教育、研究与创意探索。

项目地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev

十一、SuperAGI：生产环境的Agent管理平台

简介：SuperAGI（1.5 万+ Star）聚焦于企业级 Agent 的部署、监控与管理，解决 AutoGPT 类工具在生产落地中的痛点。

功能特色/特点：

• 提供图形化仪表盘，实时监控 Agent 状态、思维链与日志。
• 支持并发运行多个 Agent，具备任务队列与资源调度能力。
• 内置 Agent 市场与工具箱，支持自定义工具发布共享。
• 专为长期稳定运行设计，适合 SaaS 或内部自动化平台。

项目地址：https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI

十二、Letta：让Agent拥有长期记忆

简介：Letta 是 MemGPT 的继任者，专为解决大模型“健忘症”而生，赋予 Agent 持久化记忆能力。

功能特色/特点：

• 引入类操作系统内存管理机制，实现分层记忆（上下文 + 外部存储）。
• Agent 可自主决定信息存取策略，动态检索历史数据。
• 在不显著增加 Token 消耗的前提下，实现“无限上下文”。
• 特别适合开发陪伴型、个性化或长期交互型 AI 应用。

项目地址：https://github.com/letta-ai/letta

总结：按需选择，各有所长

作为产品经理，我始终相信：没有“最好”的工具，只有“最合适”的方案。这 12 款平台覆盖了从底层框架到上层应用、从单体智能到群体协作、从实验原型到生产部署的完整光谱。

为了方便大家快速对比，我整理了核心特点速查表：

无论你是创业者、工程师、研究员，还是产品经理，希望这份清单能帮你找到那把“趁手的锤子”。AI Agent 的时代才刚刚开始，工具在进化，我们也在成长。

如果你有使用这些工具的经验，或者想了解某个平台的深度评测，欢迎在评论区留言

祝你在 2026 年，与 AI 共舞，高效前行！