AI Agent 設計框架介紹

以下整理當前比較流行／被討論度高的 AI Agent 框架，LangGraph 為重點，並與其他框架做比較。最後有設計框架時的原則／關鍵考量。

一、什麼是 AI Agent 框架

AI Agent 框架是一組工具與抽象（toolkits & abstractions），幫助開發者／團隊構建自主或半自主 agent：

• 能夠「思考 → 決策 → 執行工具呼叫／API 呼叫」
• 支援記憶 (memory)、狀態保存 (state persistence)、錯誤與異常處理
• 支援多步驟流程 (workflow/orchestration)、條件分支（branching）、人機協作（human-in-the-loop）等

二、LangGraph 是什麼

LangGraph 是由 LangChain 團隊推出／維護的開源架構，用來實作有狀態的、多步流程的 agent，特別是以 graph (圖／DAG) 為流程模型。
它的設計目標與特色如下：

三、市面上其他比較常見的框架比較

下面是一些框架以及它們的強項與適合情境，和 LangGraph 的差異。

四、LangGraph vs 其他框架的比較維度

下面幾個維度可以幫你判斷在某個專案中應該選 LangGraph 或其他框架：

五、設計 AI Agent 框架時要注意的原則

以下是我整理在設計或選擇 agent 框架／agent 流程時應當遵守或確認的原則／關鍵要素：

1. 流程透明性
   流程的每一步：哪些節點、條件分支、錯誤 fallback，是怎麼決定的，要容易讀／容易追蹤。

2. 狀態與記憶管理
   包括對話與工具呼叫歷史、用戶資料、任務上下文，要有記憶體機制，能跨步驟／跨 session 保存／恢復。

3. 錯誤處理／例外處理
   對 timeout、API 失敗、工具返回錯誤、LLM 推理錯誤等情況要有 fallback／重試／人工干預機制。

4. 安全性與 guardrails
   防止 agent 做出不應該做的行為（如濫用工具、洩漏敏感資訊、回答不當內容等）。可以透過限制工具、內容審查、角色提示、人工審核節點等方式。

5. 效能與成本可控性
   設計時要考慮 token 數、模型調用頻率、延遲、併發、資源使用率，避免過度浪費；必要時做 lazy evaluation、串流、部分流程預先計算或緩存。

6. 易用性與開發者體驗
   API 好用／文件清楚／模板或預設模式可用。程式碼風格一致性好，有助於團隊協作。

7. 可觀察性與監控
   日誌、trace、儀表板，讓你可以看出 agent 在哪些節點花了時間、哪裡出錯、工具呼叫狀態、memory 使用情況等。

8. 擴展性／可維護性
   框架應該讓你容易擴充工具、擴充分支、加入新模型、變更流程，而不需要把整個架構重寫。

9. 部署與可靠性
   包括錯誤恢復、可重啟性、安全部署、資料隱私／安全合規、版本管理等。

10. 符合業務／產品需求
    框架不是目的，是工具。先理解業務需求（任務型／聊天型／多 agent／知識型／高可靠／低延遲等），再決定選哪種框架與如何設計流程。

六、總結

LangGraph 是目前 AI Agent 架構中，一個非常強大的選擇，特別是當你的任務流程複雜、有分支與工具／API 呼叫、需要良好記錄與監控、以及要長期維運時。
若任務比較單純（例如單步驟／少工具呼叫／互動性不強），可能選比較輕量或註重易用性的框架會比較快。

七、框架比較速查表