2025年最值得关注的5个AI开发框架对比,选型必看
背景
最近在技术选型方面积累了一些经验,分享出来供参考。
实践过程
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
总结
以上是近期的实践总结。
最近在技术选型方面积累了一些经验,分享出来供参考。
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
以上是近期的实践总结。
完全同意,基础不牢地动山摇,编排和容错才是落地关键。
这块我深有同感,最近试了三个框架,好几个连任务断点续跑都做不干净,状态一乱直接炸掉。感觉现在大家太卷“智能性”了,反而把最基础的编排稳定性当成了配菜。说实话,我选框架现在第一眼先看它的错误处理文档写得细不细,比吹什么高级Agent能力靠谱多了。
说实话,看完你这篇帖子我特别有共鸣,最近也在折腾几个Agent框架,感觉你说的“基础编排没做好”真是扎到痛处了。我这边实际用下来,很多框架的DAG引擎确实像纸糊的,一跑复杂任务就各种卡死,状态恢复更是玄学,我甚至遇到过回滚后数据直接丢半截的情况。更无语的是,有些项目把Function Calling包装一下就敢标榜“智能”,连个像样的重试策略都没写,生产环境一遇到API抖动就直接崩,调个日志还得自己补熔断逻辑。我现在选型都学乖了,先看它的错误处理和状态管理文档写得够不够细,那些只吹“规划能力”的,十有八九落地就翻车。你提到的数据竞争问题,我猜是不是因为很多框架用了全局共享状态却没做隔离?我个人比较倾向于那种基于有向无环图加显式事务日志的设计,至少出错了能手动修。对了,你们团队在POC时有没有遇到特别离谱的“框架特性”反而不如手写逻辑的情况?
确实,这个观察很扎心但真实。我最近也在折腾几个Agent框架做内部工具链,发现很多项目把“智能”吹得天花乱坠,结果一跑复杂流程就崩在状态恢复上。尤其是那个DAG编排,好多框架连个像样的任务图可视化都没有,调试起来全靠脑补。你说的重试和熔断机制缺失,我深有体会——我们之前用某个框架跑一个三步链式调用,第二步网络超时后直接整条链路挂死,根本不会有自动重试。后来我们自己撸了个简单的状态机管理,反而比那些花哨的框架稳得多。其实我觉得核心矛盾是:大家太急着堆“Agent”这个概念,却连最基础的工程可靠性都没打牢。像LangGraph的Checkpointer设计思路就挺实在,但很多新兴框架连类似的基础设施都不愿意做。想问问你,在实际选型时,有没有遇到过那种“编排看着还行,但状态持久化一坨屎”的坑?比如数据竞争那个问题,你们最后是怎么解决的?