大家在实现 AI Agent 的时候都用什么框架呢？

[chman]

问题 1：
最近做一个项目，需要用做一个类似医生的 AI Agent ，需要大模型根据每一步的结果决定下一步的检查，自主规划、循环思考。
病人描述自己的病情，医生自主规划检查的方案，我们会提供 MCPTools 供医生使用，这些 Tools 包括：血液检查、B 超、X 光等等。医生 Agent 会根据每一步的结果决定下一步的检查，直到找到病因，得出结论。
我们目前使用 OpenManus ，效果还行，但是感觉还有较大的优化空间，现在的框架也比较多，请教下足智多谋的 v 友，有没有更好的选择？

问题 2：
在问题 1 中，我们寄希望于病人能一次性、全面、准确地描述出自己的症状，然后医生 AI 才开始行动。
但是现实情况，往往并不是这样的，我们去看病，在前期问诊过程中，病人往往无法做到一次性、全面、准确地描述出自己的症状，医生往往需要多轮提问，才能回去足够的信息，才能开始检查。

[问诊阶段]
医生：哪里不舒服？
病人：头疼

医生：哪个部位？
病人：额头

医生：痛了好久了？
病人：前天开始痛的

医生：怎么个痛法？针刺、盾击、闷痛、跳动痛
病人：闷痛

医生：表面痛还是里面痛
病人：表面靠里一点点

医生：了解了，开个脑电图。
[问诊阶段结束]

如果我们要实现这个 AI 自主规划检查之前的循环对话问诊，有没有现成的方案？还是说需要自己手搓。

[aeron]

自己手搓吧，

[litchinn]

感觉框架解决不了你的问题，你要的是提示词

[beginor]

推荐巨硬的[Agent Framework]( https://github.com/microsoft/agent-framework/)这个很好用，我们用的是 C# 版本

[bleaker]

有语音对话需求的话，可以考虑 https://github.com/TEN-framework/ten-framework

[leehaoze98]

1. 如果是要纯 Agent 的话，类似于 AgentScope 的都可以，只用基础能力，需要自定义的 Agent 流程基于框架开发。
2. 问题 2 ，倒是也可以直接让 Agent 去收集。如果收集的信息可以根据场景枚举的话，应该可以简单套个 LLM 做一下，现成的方案就不太熟悉了

最后一般医疗场景用 workflow 的比较多一些，也可以考虑下 LangGraph ，纯 Agent 的话不太敢给用户用呀

[vonfry]

核心不是框架，是你的业务逻辑如何拆解成逐步执行的逻辑与分发。另外现在大部分框架都是做简单原型还行，但复杂需求都要东改西改，不如手搓方便。

[Nasdaq]

我的理解是 OP 需要 Embedding 检查报告，然后结合 Prompt 生成回答。

[mufanzz]

Spirng AI Alibaba
Eino

[chenglus]

微软有个以强化学习思路训练 agent 的框架： https://github.com/microsoft/agent-lightning

应该可以用到

[etnperlong]

如果有复杂工作流，目前用的是 Mastra.ai ；语音框架用的是 Livekit.io

[mmdsun]

有语言要求不？ Spirng AI 的工具调用可以支持多轮循环、或者 Recursive Advisor 也就是循环的 Agent 调用。

感觉你的场景多轮函数调用就可以，可以手动控制：
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/tools.html#_user_controlled_tool_execution


还有个 Embabel Agent ，也是 jvm 系语言，可以用的 agent 框架。

[littleshy]

https://github.com/microsoft/agent-framework
这个可以一试了，我们已经在从 dify 逐步迁移了。

[daodao]

当然首选 langchain langgraph...

[v2gba]

（ off-topic ）你让我想到了 https://xiaoce.fun/guessdisease

[crackidz]

我现在第一步都是先尝试用 Claude Code 实现，如果还有问题就使用 pydantic ai

[TabGre]

Claude agent sdk or ai sdk

[highkay]

例如 langgraph 的 react agent ，这种 case 主要是靠提示词（ ooda ）驱动 agentic 的诊断过程，workflow 其实不太好做。而且生产用的话，不要去搞什么多智能体，复杂，浪费 token ，不好调试，反正缺点远远大于优点。

[d0r1an]

https://github.com/boxlite-labs/boxlite
我现在正在基于这个项目开发一个全自主框架中

[JustRuning]

同医疗行业小作坊，已调研使用以下 Agent 框架参考
**Python 生态:**
1. Langgraph ；
Tips: 已用于生产环境。
优点：生态成熟，稳定，支持多种 Memory 驱动、文档最佳实践齐全
缺点：调试繁琐、性能较弱、有学习成本
https://www.langchain.com/langgraph

2. CrewAI
优点：编排 Agent 开发快速效率高，支持多 Agent 适合快速编排
缺点：学习曲线稍陡
https://github.com/crewAIInc/crewAI

**Golang 生态：**
1. adk-go Google AI 生态；正在研究测试阶段
优点：Google Gemini 生态
缺点：目前功能还比较少，缺少社区活跃度。
https://github.com/google/adk-go

2. Eino 字节出品；
优点： 像是抄的 Langgraph ，如果会 Langgraph 很容易上手，思想相通。官方也说了 Eino ADK 对齐 google adk go
缺点：文档不够细，有些时候理解一个功能，反而去看 Langgraph 就理解了。
https://github.com/cloudwego/eino

PS: 由于团队成员大多数是 Gopher ，不愿意学习 Python, 没办法只好调研了 Golang 生态； 目前计划使用 Eino 😂

最后一点小经验：如果 Agent 功能简单 workflow 不复杂，不建议使用复杂状态机难调试，可以使用简单的 CrewAI, pydantic AI 已经能满足大多数简单任务 Agentic 需求。

[ihainan]

既然都用 OpenManus 了，我觉得你可以考虑 Claude Agent SDK ，模型可以换成国产模型，接入你的 MCP 或者干脆写一个 Agent Skill 。

[visper]

看到一个号称生产里面严格控制不让 ai 乱回答的。不过没用过。看自己介绍起来感觉不错。https://github.com/emcie-co/parlant

[dandankele]

@JustRuning Enio 用下来感觉如何啊？我们也是医疗相关，且也是 Gopher ，也在调研相关 agent 框架

[ykb8121]

@JustRuning 遇见了同样的问题，老哥，想请教一下，后面怎么样了，用 Eino 了吗，这个企业落地比起 LangChain 如何

[ykb8121]

@dandankele 老哥，请问你们最后调研选的啥框架呀