最佳 AI Agent Development Frameworks(2026)

1

Wildcard AI / agents.json

开放规范和平台，允许AI代理通过agents.json文件发现并调用API流程。

5.0 (6)

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Wildcard AI 维护了一个名为 agents.json 的开源规范，该规范描述了 AI 代理如何查找和调用 API 端点以及多步骤工作流。开发人员不再硬编码工具调用或依赖脆弱的提示工程，而是可以在 API 旁边发布一个 agents.json 文件，以便任何兼容的代理都能理解有哪些操作可用以及如何链接它们。 该平台帮助团队编写、托管和测试这些规范，并为代理提供运行时工具，以解析 agents.json 并针对真实的 API 执行所描述的工作流。其目标是为 AI 代理做 OpenAPI 对传统 API 客户端所做的事情，使集成更加声明式和可重用。 它非常适合构建智能代理应用的开发者、希望其服务具备代理就绪能力的 API 提供商，以及寻找标准化的替代方案以取代逐模型函数调用格式的团队。

• agents.json规范以描述API动作
• Workflow定义以串联多个端点
• Runtime库为代理侧发现和执行
• 作者和托管工具以agents.json文件
• 与现有REST API兼容和认证方案
• 开源社区和参考实现

2

Strands Agents

开源 SDK 用于构建和orchestrate 单或多 agent 系统与LLM和工具集成

5.0 (5)

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Strands Agents 是一个开源 SDK，用于构建和orchestrate 单或多 agent 系统与大规模自然语言处理模型（LLMs）和工具集成。它允许开发者通过定义工具和钩子来创建生产就绪的代理。SDK 支持 Python 和 TypeScript 两种语言，提供每种语言的例子。Strands Agents 使开发者能够创建自定义代理，它们可以与各种工具和模型交互，促进复杂的工作流和应用。这个工具包旨在灵活，可与不同的 LLMs 和云服务进行集成。截至目前，Strands Agents 已在 GitHub 得到了 6,200 颗星的支持，广受开发者关注，因为他们想要构建高级的 AI 系统。

• 内嵌的 AI 模型定制和开发
• 支持单个代码库跨云环境
• 通用的输出解析器

3

BabyCatAGI

轻量级自主 AI 代理框架，简化任务自动化

4.8 (6)

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BabyCatAGI 是 BabyAGI 的简化、修改版，旨在通过自主 AI 代理处理复杂任务。它将高层目标拆解为可管理的子任务，顺序执行，并根据中间结果调整计划，适用于研究、内容生成和多步骤问题求解。 该框架强调最小化代码量和可读性，使想要在无需大型编排库负担的情况下尝试代理式 AI 的开发者易于上手。它可与语言模型和网页搜索工具集成，以获取上下文、推理问题并生成结构化输出。 作为一个开放的实验性项目，BabyCatAGI 最适合用于原型化代理工作流、学习任务驱动的自主系统如何运作，以及为特定自动化需求定制流水线。

• 任务列表创建与优先级排序
• 自主子任务执行
• 网页搜索集成以获取上下文
• 顺序推理工作流
• 轻量级 Python 实现
• 可自定义目标和提示词

4

Awesome MCP Servers

一个精选的模型上下文协议（MCP）服务器目录，用于通过工具和数据扩展AI助手。

4.8 (5)

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Awesome MCP Servers 是一个由社区维护的模型上下文协议（MCP）服务器列表，连接 AI 助手与外部系统。它在数据库、文件系统、开发者工具、生产力应用和网络服务等类别中收集实现，使发现能扩展模型功能的集成更为便捷。 该资源面向想要为基于 LLM 的代理提供现实世界数据与操作访问，却不想从头编写每个连接器的开发者和 AI 构建者。条目通常包含源仓库链接、简短描述以及帮助用户按用例或技术过滤的标签。 由于它遵循开源的 'awesome list' 格式，贡献来自更广泛的 MCP 生态系统，且列表会随着协议本身一起演进。

• 精选的MCP服务器实现列表
• 按领域和用例分类
• 源仓库和文档链接
• 涵盖官方和社区服务器
• 开放社区贡献
• MCP生态系统探索参考

5

Gemma 3

一款开源的AI模型，针对单GPU性能进行了优化，支持多模态输入和超过140种语言。

4.8 (5)

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Gemma 3 是一系列轻量级、最前沿的开源模型，专为在设备上运行而设计，尤其针对单 GPU 性能进行了优化。它支持多模态输入，并覆盖 140 多种语言。该模型提供多种尺寸（1B、4B、12B 和 27B），开发者可根据硬件与性能需求选择最合适的版本。Gemma 3 拥有先进的文本与视觉推理能力、128k‑token 的上下文窗口，以及用于复杂任务的 function calling。它还提供量化版本，可提升运行速度并降低计算资源需求。此模型是 Google 致力于普及有用 AI 技术的一部分，并基于与 Gemini 2.0 相同的研究与技术。Gemma 3 旨在帮助开发者构建可直接在手机、笔记本电脑和工作站等设备上运行的 AI 应用。 Gemma 3 以其体积实现了最先进的性能，在初步的人类偏好评估中超越了 Llama3-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini 等其他模型。它支持全球化应用，开箱即用支持超过35种语言，并且预训练支持超过140种语言。该模型支持使用函数调用和结构化输出，帮助创建 AI 驱动的工作流。 Gemma 3 的开发采用了严格的安全协议，例如广泛的数据治理、通过微调与安全政策的对齐以及稳健的基准评估。 Gemma 系列开放模型已获得显著采纳，下载量超过1亿次，活跃社区已创建超过60,000个 Gemma 变体。 Gemma 3 的能力使其适用于希望在单一 GPU 或 TPU 主机上打造引人入胜的用户体验的开发者。

• 多模态AI支持
• 关注责任的开发
• 广泛的微调
• 支持140种语言
• 提高性能

6

Rasa

开源框架，构建生产级聊天和语音助手

4.8 (5)

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Rasa 是一个对话式 AI 平台，帮助开发者构建具备上下文感知的聊天和语音助手，并完全掌控数据、模型与部署。其开源核心负责自然语言理解与对话管理，而 Rasa Pro 则提供企业级功能，如分析、权限控制与可扩展基础设施。 Rasa Studio 提供一个低代码界面，供设计师和对话团队在不编写代码的情况下协作处理训练数据、流程和测试。通过这些工具，混合团队能够在消息渠道、IVR 系统和自定义应用中部署助手。 它在银行、通信、医疗和政府等行业的企业中被广泛使用，因为这些企业需要本地部署、合规和定制化。

• 自然语言理解引擎
• 自定义动作的对话管理
• Rasa Studio 低代码接口
• 语音和多渠道集成
• 会话分析和测试工具
• 企业级安全和部署控制

7

BabyElfAGI

具有模块化Skills类的实验性AI代理框架，实现动态任务规划和执行。

4.8 (4)

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BabyElfAGI 是 BabyAGI 家族的自主代理框架迭代版，旨在探索语言模型如何规划、委派和执行多步任务。其核心贡献是 Skills 类，让开发者可以定义可重用的能力，代理在运行时可以按需混合、匹配并调用。 而不是硬编码工作流，BabyElfAGI 通过推理哪些技能可用以及它们如何满足给定目标，动态组装任务列表。这使其成为学习代理架构、提示编排和工具使用模式的理想沙盒。 该项目主要针对实验自主代理的开发者和研究人员，而非追求成熟产品的终端用户。

• 用于定义代理能力的Skills类
• 动态任务规划和分解
• 代理的工具和函数调用
• 具有任务管理的迭代执行循环
• 用于自定义技能的可扩展架构
• 与OpenAI等LLM API集成

8

Auto-GPT

开源 AI 代理，能够利用 GPT 模型自主完成复杂任务。

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AutoGPT 是一个强大的平台，允许用户创建、部署和管理持续运行的 AI 代理，以自动化复杂的工作流。它提供了友好的界面，便于轻松构建、修改和优化自动化流程。用户既可以从零开始构建自己的 AI 代理，也可以利用平台库中的预配置代理。平台的搭建和托管需要相当的技术专长，但其云托管的 Beta 版预计将提供更流畅的使用体验。 该平台的能力适用于从开发者到商业专业人士的广泛用户。它面向希望自动化复杂任务或工作流的个人。AutoGPT 前端提供了用户友好的界面，让用户与平台的 AI 自动化功能进行交互。 AutoGPT 结合 AI 与自动化，为用户提供强大的复杂任务自动化工具。平台使用 GPT 模型驱动其 AI 代理，这些代理可以根据个人需求进行定制和配置。用户可以从一系列即用型代理中选择，也可以通过直观的界面自行构建。 平台设计高度可扩展，适用于多种使用场景。其自动化复杂任务和工作流的能力，使其成为企业和个人简化运营的有吸引力的选项。 然而，平台的技术要求和设置过程对部分用户而言可能具有挑战性。此外，其云托管的 Beta 仍在开发阶段，可能并非对所有用户开放。尽管存在这些限制，AutoGPT 仍提供了强大的复杂任务和工作流自动化工具。

• 代理构建与自定义工具
• 工作流管理与优化能力
• 即用型 AI 代理
• 代理交互与部署控制
• 可定制且可扩展的 AI 代理

9

memU

开源的旨在24/7主动性AI代理的记忆框架，具有文件系统存储、预测意图和较低的令牌费用。

4.8 (4)

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记忆层是用于存储人类互动、文档、图片、音频、URL、日志和本地文件的记忆框架，它将文件系统存储、意向预测和较低的令牌成本作为特点。 该框架将人类互动、文档、图片、音频、url和日志存储在存储器中，与源文件形成文件夹（分类）/索引/技能/存储层（文件夹/标签）的相关文件，日志/摘要/嵌入的相关信息。 代理遍历文件系统存储器，提取从原始数据中提取的profile, event, knowledge, behavior, skill, tool的存储文件，从源中提取信息并自动构建可重复使用的模式和工作流程。然后在每次memorize（）调用时不断完善它们而不是重新学习。这适用于内存，SQlite，PostgreSQL存储后端（查看 src / tree.py），SQlite或PostgreSQL存储后端（默认：内存）。

• 多模态导入对话、文档、图片、视频、音频、URL 和日志
• 编译式记忆工作区，支持 Index、Skill、Memory 层的持久化
• 从原始源中提取结构化记忆
• 通过自动提取可重用工具模式和工作流程，实现自我演进的技能
• 自动构建类别、链接、摘要与嵌入，形成自组织文件夹

10

Chroma

开源向量数据库和嵌入引擎，用于构建检索增强型 AI 应用。

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Chroma 是一个开源向量数据库和嵌入引擎，专为构建检索增强型 AI 应用而设计。它基于对象存储，提供可扩展且无服务器的基础设施，支持向量、全文、正则表达式和元数据搜索。 Chroma 的架构包括一个查询层，配备快速内存缓存和 SSD 缓存，以及一个使用对象存储并实现自动数据分层的存储层。它支持稀疏向量搜索、词法搜索、全文检索和元数据检索等功能。 Chroma 旨在充分利用对象存储，支持自动的查询感知数据分层和缓存。此方法使其能够提供低延迟搜索，并随使用量扩展。 Chroma 也专为企业设计，提供安全、合规且可扩展的搜索系统，并实现 0-ops（零运维）的使用体验。它支持在 VPC 中使用 BYOC 以及多云/多区域复制，确保系统具有弹性和可扩展性。 其功能包括 dataset versioning、A/B testing、以及 roll-outs，使其成为构建 retrieval-augmented AI applications 的强大解决方案。

• 稀疏向量搜索
• 词汇搜索（BM25，SPLADE）
• 向量搜索
• 语义相似度搜索
• 全文搜索
• 三元组和正则搜索