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LLM Agent Framwork

引言​

大型语言模型（LLM）Agent 框架已成为 AI 生态系统中的关键组成部分，使开发人员能够以结构化和高效的方式构建利用 LLM 能力的复杂应用程序。这些框架提供了必要的抽象、工具和模式，用于创建能够执行复杂任务、推理信息并与各种系统交互的自主智能体。

本报告对最重要的开源 LLM Agent 框架进行了全面分析，研究了它们的发展趋势、社区参与度以及在生态系统中的相对定位。通过分析 OpenRank、星标数、贡献者和参与者等指标，我们旨在提供对这一快速发展领域的当前状态和未来轨迹的洞察。

框架出现时间线​

下面的时间线展示了每个框架出现的时间及其持续发展情况：

研究方法​

我们的分析基于使用 OpenDigger 指标从 GitHub 仓库收集的数据。对于每个仓库，我们收集了以下指标：

  • OpenRank：一个综合指标，衡量仓库在开源生态系统中的影响力和重要性，考虑了代码贡献、社区参与和网络效应等因素。
  • 星标数：开发者社区兴趣和关注度的直接衡量指标。
  • 贡献者：为仓库贡献代码的开发者数量。
  • 参与者：通过问题、拉取请求和讨论参与仓库的更广泛用户社区。

我们分析了 2023 年至 2025 年初的数据，以识别这些框架在开发和采用方面的趋势和模式。

项目数据对比分析​

2023-2025 年主要指标对比​

比较分析​

OpenRank 月度趋势动态对比​

下面的动态线图展示了主要 LLM Agent 框架的 OpenRank 月度趋势变化。通过点击"播放"按钮，您可以观察各框架随时间的相对排名变化，直观地了解生态系统的动态演变过程。这种可视化方式特别有助于识别关键的增长时期、超越事件和市场份额变化。时间轴滑块允许您手动探索特定时间点的数据，而速度控制则可以调整动画速度以便更详细地分析。

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从这个动态可视化中，我们可以清晰地看到：

  1. 领导地位的变化：LangChain 在 2023 年初迅速崛起并保持领先，但到 2024 年中期，Dify 开始挑战其主导地位。
  2. 新兴力量：CrewAI 和 LangGraph 等框架在 2024 年后期迅速崛起，展示了生态系统的持续创新。
  3. 市场动态：框架之间的相对排名频繁变化，反映了这个快速发展领域的激烈竞争和创新步伐。
  4. 成熟周期：一些早期领导者如 AutoGPT 的相对影响力随时间减弱，而新的专业化工具不断涌现。

OpenRank 趋势对比​

通过比较这些仓库的 OpenRank 随时间的变化，我们可以观察到几个模式：

  1. 早期领导者：LangChain 和 AutoGPT 是该领域的早期领导者，在 2023 年拥有非常高的 OpenRank 值。

  2. 稳定增长：Dify、LlamaIndex、AutoGen 和 Semantic Kernel 等框架的 OpenRank 呈现稳定增长，表明它们的影响力和采用率不断提高。

  3. 新兴框架：RAGFlow、LangGraph、CrewAI 和 OpenAI Agents 等新进入者迅速建立了显著的 OpenRank 值，展示了生态系统的动态特性。

  4. 成熟期：一些框架如 LangChain 和 AutoGPT 的 OpenRank 从峰值有所下降，这可能表明生态系统的成熟，开发者将注意力分散到更广泛的专业工具中。

星标数对比​

星标数提供了对开发者兴趣和关注度的洞察：

  1. 爆发式增长：AutoGPT（2023 年超过 15 万星标）和 LangChain（2023 年超过 6.8 万星标）在 LLM 智能体初期兴趣浪潮中经历了前所未有的增长。

  2. 持续关注：Dify、LlamaIndex 和 CrewAI 等框架保持了强劲的星标增长，表明开发者持续关注。

  3. 专业工具：专注于特定用例的框架，如 DB-GPT（数据库）和 Haystack（搜索），在各自的领域吸引了大量星标。

  4. 近期势头：OpenAI Agents（首月超过 7 千星标）的强劲初始星标数表明，来自知名企业的新框架仍然受到高度关注。

社区参与度​

分析贡献者和参与者数量提供了对每个项目社区健康和活跃度的洞察：

  1. 社区领导者：LangChain 建立了最大的社区，在其巅峰时期拥有超过 1,800 名贡献者和 9,400 名参与者。

  2. 增长中的社区：Dify、LlamaIndex 和 AutoGen 等框架在社区参与度方面表现出强劲增长，表明生态系统健康发展。

  3. 专业社区：Flowise 和 DB-GPT 等框架围绕其特定用例建立了专门的社区。

  4. 与成熟度的相关性：通常，项目的年龄、OpenRank 和社区规模之间存在相关性，尽管 RAGFlow 和 OpenAI Agents 等较新的项目也迅速建立了庞大的社区。

季度增长模式​

上面的热图显示了每个框架的季度 OpenRank 值，突出了随时间的增长模式。深蓝色表示较高的 OpenRank 值，而红色表示较低的值。这种可视化有助于识别哪些框架正在获得动力，哪些可能正在趋于平稳或下降。

整体趋势分析​

生态系统网络​

上面的网络图展示了生态系统中不同框架之间的关系。每个节点的大小代表其 OpenRank 值，节点之间的连接代表共享贡献者、集成或概念相似性。这种可视化有助于识别相关框架的集群和生态系统中的核心参与者。

从我们对 LLM Agent 框架生态系统的分析中，可以看出几个关键趋势：

  1. 生态系统多样化：生态系统已从少数主导框架（LangChain、AutoGPT）发展为满足特定用例和开发者需求的专业工具的多样化格局。

  2. 专业化：较新的框架倾向于专注于智能体开发的特定方面，如 RAG（RAGFlow）、多智能体协作（CrewAI）或可视化开发（Flowise）。

  3. 企业参与：微软（AutoGen、Semantic Kernel）和 OpenAI（OpenAI Agents）等主要科技公司已进入该领域，推出自己的框架，带来额外的资源和专业知识。

  4. 成熟周期：生态系统似乎正在经历成熟周期，早期的爆炸性增长正在让位于更广泛的工具范围内更稳定、可持续的发展。

  5. 集成焦点：许多框架越来越关注与现有工具和工作流的集成，这从 n8n 和 Dify 等平台的增长中可以看出。

  6. 可访问性：有一种趋势是使 LLM 智能体开发对更广泛的开发者更加可访问，Flowise 等工具提供可视化界面，Dify 提供综合平台。

结论​

自 GPT-3.5 和 GPT-4 等强大 LLM 出现以来，LLM Agent 框架生态系统已经迅速发展。从 LangChain 和 AutoGPT 等框架的早期主导地位，该领域已经多样化为解决智能体开发和部署各个方面的专业工具的丰富生态系统。

我们分析的主要观察结果包括：

  1. 生态系统正在成熟，从爆炸性增长转向更可持续的发展模式。

  2. 专业化正在增加，框架专注于特定用例和开发者需求。

  3. 整个生态系统的社区参与度仍然强劲，表明对 LLM 智能体开发的持续兴趣和投资。

  4. 新进入者继续获得关注，表明该领域持续创新和发展。

随着该领域的不断发展，我们预计将看到进一步的专业化，与现有工具和工作流的增强集成，以及持续关注使 LLM 智能体开发对更广泛的开发者更加可访问。像 OpenAI 这样的主要参与者推出自己的框架表明，生态系统将继续增长和发展，随着技术的成熟，新的方法和范式将会出现。