LangChain

定位：最早期、最廣泛使用的 LLM Agent 框架之一。
特色：提供大量模組（Chain、Agent、Tool、Memory）組合，開發者可像拼積木一樣組合功能。
優點
生態龐大，文件、教學、範例資源最多。
支援眾多工具（API、資料庫、向量庫等），可快速打造應用。
設計模組化，能靈活調整。
缺點
框架龐雜，新手學習曲線陡峭。
模組更新頻繁，容易出現相容性問題。
缺乏完整的高層次規劃流程，需要自行設計任務分解與管理。

AutoGPT
定位：以「自主性」爆紅，強調 LLM 能自己規劃、自己行動。
特色：提供「目標導向」的 Agent，會反覆規劃 → 行動 → 反思 → 再行動。
優點
使用簡單，給目標就能跑。
很適合展示「AI 自主行為」的概念。
社群活躍，有大量 plugin。
缺點
不穩定，容易陷入無限迴圈。
缺乏強大的任務拆解與記憶系統。
在生產環境中可靠性不足。

MetaGPT
定位：多-Agent 協作框架，強調「像公司一樣運作」。
特色：任務自動分配角色（如產品經理、工程師、測試員），模擬團隊合作。
優點
特別適合複雜專案（如軟體開發）。
結構清晰，角色分工讓流程可控。
支援記憶與工作流設計，比單 Agent 更穩定。
缺點
須先理解其「公司化」角色設計，新手上手較慢。
框架固定，彈性比 LangChain 低。
適用於大型專案，小任務可能顯得「大材小用」

AutoGen (Microsoft)
定位：強調「多 Agent 對話式協作」與「人類在迴圈（Human-in-the-loop）」。
特色：Agent 透過對話協作，並允許人類適時介入調整方向。
優點
支援人類互動，可避免 AI 失控。
很適合需要人機協作的應用（例如科研、寫程式）。
有清晰的對話式 API，擴展性不錯。
缺點
社群相對沒有 LangChain 熱絡。
功能設計偏學術風，產業應用案例少。
上手需要理解「對話協作」模式，不如 AutoGPT 直觀。

OpenAgents (OpenAI)
定位：由 OpenAI 提出，整合「助手、瀏覽器、程式碼執行器」三大核心工具。
特色：與 GPT-4/ChatGPT 深度整合，天然支援網頁搜尋與 Python 執行。
優點
官方支持，未來與 OpenAI 生態綁定緊密。
預設功能實用（瀏覽器、程式碼、文件處理）。
使用者體驗較佳，門檻低。
缺點
生態仍在早期，社群案例不多。
工具選擇有限，擴展性待觀察。
綁定 OpenAI API，不適合需要私有化的場景。

HuggingGPT
定位：由清華大學提出，結合 ChatGPT 與 Hugging Face 上的上千個模型。
特色：ChatGPT 負責任務規劃，Hugging Face 模型負責執行。
優點
可以整合不同專業模型（語音、圖像、NLP 等），不依賴單一 LLM。
非常靈活，任務多模態處理能力強。
展現「LLM 當總控，專業模型當工具」的強大思路。
缺點
部署複雜，需搭建 Hugging Face 模型環境。
穩定性依賴模型與網路環境，不易落地到產品。
學習成本較高，不如 LangChain 社群成熟。