Không có khung tác nhân "tốt nhất" duy nhất -- sự lựa chọn đúng phụ thuộc vào mức độ kiểm soát phối hợp, độ sâu đa tác nhân và công cụ sản xuất mà dự án của bạn thực sự cần. LangGraph, CrewAI, SDK Người Tác nhân OpenAI, bộ công cụ phát triển ADK của Google, Microsoft Agent Framework, LlamaIndex và Pydantic AI đều giải quyết việc phối hợp tác nhân với các sự đánh đổi khác nhau.
LangGraph dẫn đầu so với các tác nhân cấp sản xuất vì mô hình đồ thị/máy trạng thái, thực thi bền bỉ và hỗ trợ con người trong quy trình làm việc dài hạn cần sống sót qua các sự cố và tiếp tục, không chỉ là các phản hồi trò chuyện một lần.
CrewAI có cộng đồng lớn nhất (56.9k sao trên GitHub) và quy trình onboarding đơn giản nhất cho các nhóm đa tác nhân theo vai trò, kết hợp "Crew" tự động với "Flow" định tính trong một khung cấp phép MIT.
SDK Người Tác nhân OpenAI là tùy chọn nhẹ nhất cho các dự án không phụ thuộc vào nhà cung cấp, với việc chuyển giao, cơ chế bảo vệ và theo dõi được tích hợp sẵn và hỗ trợ cho hơn 100 LLM bên cạnh của OpenAI.
Bộ công cụ phát triển tác nhân của Google (ADK) và Microsoft Agent Framework là hai tùy chọn được hỗ trợ bởi nhà cung cấp được xây dựng cho hệ sinh thái đám mây của họ -- ADK cho phát triển Python, thuộc về Google, theo cách lập trình, Microsoft Agent Framework cho các nhóm chuẩn hóa trên Python và .NET cùng nhau.
LlamaIndex vẫn là lựa chọn mạnh mẽ nhất khi công việc cốt lõi của tác nhân là truy xuất dữ liệu tự quản của bạn, vì khả năng của nó đứng trên cùng một lớp kết nối dữ liệu và lập chỉ mục mà đã làm cho nó trở thành tiêu chuẩn RAG.
Pydantic AI là cái mới nhất và nhỏ nhất trong bảy loại theo kích thước cộng đồng, nhưng thiết kế kiểu an toàn, theo phong cách FastAPI của nó là một yếu tố phân biệt thực sự cho các nhóm muốn có sự tự tin trong thời gian biên dịch về đầu vào và đầu ra của tác nhân.
Không có khung nào trong số này tự động lấy dữ liệu web trực tiếp -- tất cả đều mong bạn kết nối một công cụ cho việc đó, điều này là một quyết định riêng biệt được đề cập trong phần các trường hợp sử dụng dưới đây.
Trải nghiem Nstproxy - Bat dau dung thu mien phi ngay
Giới thiệu: Khung Tác Nhân Thực Sự Làm Gì
Khung tác nhân là một thư viện mã xử lý lớp phối hợp xung quanh một mô hình ngôn ngữ lớn -- quyết định công cụ nào gọi tiếp theo, quản lý trạng thái nhiều bước, phối hợp nhiều tác nhân và phục hồi từ các sự cố -- để một nhà phát triển không phải viết tay vòng lặp điều khiển đó từ đầu. Mô hình ngôn ngữ lớn vẫn thực hiện lý luận; khung này quyết định cách lý luận đó biến thành hành động, thử lại và chuyển giao giữa các tác nhân hoặc công cụ.
Hướng dẫn này so sánh bảy khung tác nhân mà các nhà phát triển thường đánh giá nhất vào năm 2026 -- LangGraph, CrewAI, SDK Người Tác nhân OpenAI, bộ công cụ phát triển tác nhân của Google (ADK), Microsoft Agent Framework, LlamaIndex và Pydantic AI -- đã được xác thực dựa vào kho lưu trữ GitHub và tài liệu của từng dự án thay vì danh sách tính năng đã qua sử dụng. Nó xếp hạng chúng theo mức độ phù hợp với sản xuất tổng thể, sau đó xem qua một bảng thông số bên cạnh và hướng dẫn quyết định được tổ chức dựa trên những gì thực sự quan trọng cho dự án của bạn: mô hình phối hợp, độ sâu đa tác nhân, hỗ trợ ngôn ngữ và sự hỗ trợ của hệ sinh thái.
Nhìn Nhanh
Mỗi khung tác nhân trong danh sách này có thể gọi một công cụ dữ liệu web nhưng không có khung nào trong số đó cung cấp một cái -- Nstproxy Crawl cho phép bất kỳ tác nhân nào thực hiện một cuộc gọi API duy nhất chuyển đổi URL thành nội dung sạch, sẵn sàng cho LLM.
Thực thi bền vững, có trạng thái cho các tác nhân sản xuất
2
CrewAI
CrewAI Inc.
MIT
56.9k
Cộng đồng lớn nhất, "Crew" theo vai trò + "Flow" xác định
3
SDK Người Tác nhân OpenAI
OpenAI
MIT
26.3k
Nhẹ, không phụ thuộc vào nhà cung cấp, có sẵn các cơ chế bảo vệ
4
Google ADK
Google
Apache 2.0
21.1k
Phát triển theo mã, động cơ quy trình dựa trên đồ thị
5
Microsoft Agent Framework
Microsoft
MIT
12.6k
Tích hợp Python + .NET, doanh nghiệp/tích hợp Azure
6
LlamaIndex
LlamaIndex Inc.
MIT
51.5k
Lớp dữ liệu/RAG sâu nhất dưới các tác nhân của nó
7
Pydantic AI
Nhóm Pydantic
MIT
17.5k
Trải nghiệm phát triển an toàn kiểu, theo phong cách FastAPI
Cách Đánh Giá Những Xếp Hạng Này
Hạng mục phản ánh sự phù hợp tổng thể cho việc xây dựng và vận chuyển hệ thống tác nhân, được trọng số dựa trên bốn yếu tố: mức độ mà khung xử lý thực thi trạng thái kéo dài so với các cuộc gọi một lần; độ sâu của việc điều phối đa tác nhân (định tuyến, chuyển giao, quy trình làm việc song song và lồng ghép); tín hiệu hệ sinh thái (kích thước cộng đồng, tổ chức hỗ trợ, độ rộng tích hợp); và tính linh hoạt của ngôn ngữ/nền tảng. Kích thước cộng đồng (số sao trên GitHub) được báo cáo cho từng mục nhưng không phải là yếu tố xếp hạng duy nhất -- CrewAI và LlamaIndex đều có cộng đồng lớn hơn LangGraph, đứng đầu trong danh sách xếp hạng, phản ánh việc áp dụng rộng rãi hiện tại hơn, nhưng mô hình thực thi bền vững của LangGraph là điều cụ thể giúp nó đủ điều kiện là lựa chọn sản xuất mạnh mẽ nhất.
1. LangGraph: Tốt nhất cho Tác Nhân Trạng Thái Ở Cấp Độ Sản Xuất
LangGraph là một khung điều phối cấp thấp, được duy trì bởi đội ngũ LangChain, để xây dựng các tác nhân trạng thái kéo dài dưới dạng đồ thị các nút và chuyển tiếp -- một kiến trúc được lấy cảm hứng rõ ràng từ Pregel của Google và Apache Beam. Theo kho lưu trữ GitHub của nó, nó có giấy phép MIT với 38.1k sao, và điểm khác biệt chính của nó là thực thi bền vững: các tác nhân tồn tại qua các thất bại và tiếp tục từ đúng điểm mà chúng đã dừng lại, thay vì bắt đầu lại từ đầu. Nó cũng hỗ trợ kiểm tra và sửa đổi trạng thái của con người trong quá trình chạy, bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn qua các phiên, và tích hợp với LangSmith để theo dõi và triển khai.
Vì LangGraph là một nguyên tắc cấp thấp thay vì một khung đa tác nhân có quan điểm, nó mất nhiều thời gian thiết lập hơn một công cụ dựa trên vai trò như CrewAI để vận hành một hệ thống đa tác nhân -- mô hình đồ thị cho phép điều khiển chính xác với chi phí là việc xây dựng ban đầu dốc hơn.
Tốt nhất cho: các đội xây dựng các tác nhân cần phải tồn tại qua các thất bại trong thế giới thực trong khi thực hiện nhiệm vụ và tiếp tục một cách sạch sẽ, không chỉ để trả lời một yêu cầu duy nhất.
2. CrewAI: Tốt nhất cho Các Đội Đa Tác Nhân Dựa trên Vai Trò
CrewAI là một khung Python được xây dựng đặc biệt để điều phối các hệ thống đa tác nhân tự động, và theo kho lưu trữ GitHub của nó, nó có cộng đồng lớn nhất trong số các khung so sánh này với 56.9k sao dưới giấy phép MIT. Nó tập trung vào hai mô hình bổ sung: "Crews," các đội tác nhân chuyên biệt với các vai trò và mục tiêu khác nhau tự động hợp tác thông qua sự ủy quyền động, và "Flows," các quy trình làm việc dựa trên sự kiện với kiểm soát chính xác, xác định đối với các con đường thực thi và trạng thái -- cho phép một nhóm kết hợp lý luận tự động với logic kinh doanh rõ ràng trong cùng một hệ thống. Một bộ CrewAI AMP tùy chọn thêm một lớp điều khiển, khả năng quan sát, và hỗ trợ doanh nghiệp trên cơ sở mã nguồn mở.
Tốt nhất cho: các đội muốn con đường nhanh nhất đến một hệ thống đa tác nhân hoạt động với các vai trò được đặt tên (nhà nghiên cứu, nhà văn, người xem xét) mà không cần xây dựng thủ công một đồ thị.
3. OpenAI Agents SDK: Tốt nhất cho Các Xây Dựng Nhẹ, Không Phụ Thuộc Nhà Cung Cấp
OpenAI Agents SDK mô tả bản thân, theo kho lưu trữ GitHub của nó, là "một khung nhẹ nhưng mạnh mẽ để xây dựng các quy trình làm việc đa tác nhân" -- có giấy phép MIT, 26.3k sao, và rõ ràng không phụ thuộc nhà cung cấp, hỗ trợ các mô hình của chính OpenAI cùng với hơn 100 LLM khác thông qua các tích hợp như LiteLLM. Các nguyên tắc cốt lõi của nó là các tác nhân (một LLM cộng với các hướng dẫn, công cụ và rào cản), chuyển giao (các tác nhân ủy quyền công việc cho các tác nhân khác), các rào cản tích hợp để xác thực đầu vào và đầu ra, lịch sử phiên/cuộc trò chuyện tự động và theo dõi tích hợp -- cộng với các tác nhân được hoạt động trong môi trường an toàn cho các nhiệm vụ kéo dài hơn và các tác nhân hỗ trợ giọng nói theo thời gian thực.
Tốt nhất cho: các đội muốn các nguyên tắc sản xuất (rào cản, theo dõi, chuyển giao) mà không cam kết vào một nhà cung cấp mô hình duy nhất hoặc một mô hình đồ thị nặng nề.
4. Google ADK: Tốt nhất cho Phát Triển Tác Nhân Theo Mã, Bản Địa Từ Google
Bộ phát triển tác nhân của Google (ADK) là một bộ công cụ mã nguồn mở, theo mã, cho Python, có giấy phép Apache 2.0, để xây dựng, đánh giá và triển khai các tác nhân. Theo kho lưu trữ GitHub của nó, nó có 21.1k sao và tập trung vào hai khái niệm: một Tác Nhân (hướng dẫn, công cụ, hành vi) và một Quy trình làm việc, được điều phối thông qua một động cơ thực thi dựa trên đồ thị hỗ trợ định tuyến, xử lý song song, vòng lặp và logic thử lại. Nó đi kèm với một CLI tương tác và giao diện web cho phát triển cục bộ và một API Nhiệm vụ để ủy quyền giữa các tác nhân, và chỉ hoạt động trên Python (từ 3.10 đến 3.14).
Tốt nhất cho: các đội đã xây dựng trên Google Cloud, những người muốn một bộ công cụ tác nhân theo mã (không chỉ hoàn toàn khai báo) với việc kiểm soát quy trình làm việc xác định.
5. Microsoft Agent Framework: Tốt nhất cho Các Cửa Hàng Python và .NET Thống Nhất
Microsoft Agent Framework (MAF) là một nền tảng mã nguồn mở, đa ngôn ngữ, được cấp phép MIT, cho việc xây dựng và vận hành các hệ thống tác nhân sản xuất qua cả Python và .NET với một API nhất quán ở mỗi ngôn ngữ. Theo kho lưu trữ GitHub của nó, nó có 12,6k sao và bao gồm hỗ trợ LLM từ nhiều nhà cung cấp (Azure OpenAI, OpenAI, GitHub Copilot SDK, Microsoft Foundry), các mô hình điều phối tuần tự/đồng thời/hợp tác, một hệ thống middleware, khả năng quan sát dựa trên OpenTelemetry, các tác nhân được định nghĩa bằng YAML theo cách khai báo, và triển khai được lưu trữ trên Foundry. Nó cũng cung cấp hướng dẫn di chuyển từ cả AutoGen và Semantic Kernel, nhưng theo tài liệu của chính nó, chúng vẫn là các dự án riêng biệt thay vì MAF là người kế thừa chính thức hoặc sáp nhập của bất kỳ dự án nào.
Tốt nhất cho: các nhóm tiêu chuẩn hóa phát triển tác nhân trên cả hai mã nguồn Python và .NET, đặc biệt trong hệ sinh thái Azure/Microsoft Foundry.
6. LlamaIndex: Tốt nhất cho các Tác nhân Nặng về Dữ liệu và RAG
LlamaIndex là một khung dữ liệu mã nguồn mở, được cấp phép MIT với 51,5k sao GitHub theo kho lưu trữ của nó, được xây dựng xung quanh việc thu thập và cấu trúc dữ liệu bên ngoài (API, PDF, SQL, và nhiều hơn nữa thông qua hơn 300 gói tích hợp LlamaHub) để các LLM và tác nhân có thể truy vấn nó. Các khả năng của tác nhân -- Workflows và một Công cụ Tác nhân để xây dựng các tác nhân tài liệu end-to-end, cũng như các tác nhân tài liệu được triển khai và trích xuất có cấu trúc thông qua nền tảng LlamaParse đi kèm -- nằm trên cùng một lớp lập chỉ mục đó, điều này phân biệt nó với các khung mà coi việc truy xuất dữ liệu là chỉ một cuộc gọi công cụ khác.
Tốt nhất cho: các tác nhân có nhiệm vụ chính là trả lời các câu hỏi từ một tập dữ liệu riêng tư lớn, có cấu trúc hoặc thường xuyên được cập nhật hơn là tự động hóa nhiệm vụ chung.
7. Pydantic AI: Tốt nhất cho Phát triển An toàn Kiểu, Kiểu FastAPI
Pydantic AI là một khung tác nhân Python, được cấp phép MIT, được xây dựng bởi nhóm Pydantic dựa trên lớp xác thực của chính Pydantic -- tự mô tả mình, theo kho lưu trữ GitHub của nó, là mang đến trải nghiệm phát triển thoải mái của FastAPI cho phát triển tác nhân. Với 17,5k sao, nó có cộng đồng nhỏ nhất trong bảy khung này, nhưng các yếu tố phân biệt của nó là rõ ràng: đầu vào và đầu ra tác nhân an toàn kiểu được xác thực ở cấp độ mô hình Pydantic, hỗ trợ độc lập mô hình (OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, và hơn thế nữa), tiêm phụ thuộc cho các công cụ, thực thi bền vững cho các quy trình làm việc dài hạn, và tích hợp gốc với Pydantic Logfire để quan sát.
Tốt nhất cho: các nhóm đã sử dụng Pydantic và FastAPI và muốn các đảm bảo an toàn kiểu tương tự được mở rộng vào mã tác nhân, thay vì áp dụng một mô hình điều phối riêng biệt.
Thông số Kỹ Thuật Bên Cạnh
Khung
Ngôn ngữ(s)
Mô hình điều phối
Hỗ trợ đa tác nhân
Tùy chọn quản lý/doanh nghiệp
LangGraph
Python, JS/TS
Đồ thị/máy trạng thái
Có (thông qua tổ hợp đồ thị)
Triển khai/Studio LangSmith
CrewAI
Python
Nhóm dựa trên vai trò + Dòng sự kiện
Có (gốc, dựa trên vai trò)
Máy điều khiển CrewAI AMP
OpenAI Agents SDK
Python
Tuyến tính với chuyển giao
Có (chuyển giao tác nhân)
Theo dõi nền tảng OpenAI
Google ADK
Python
Động cơ quy trình làm việc dựa trên đồ thị
Có (ủy quyền API Task)
Triển khai Google Cloud / Vertex
Microsoft Agent Framework
Python, .NET
Điều phối tuần tự/đồng thời
Có (mô hình gốc)
Lưu trữ Microsoft Foundry
LlamaIndex
Python, TS
Quy trình làm việc + Công cụ Tác nhân
Có (thông qua Quy trình làm việc)
LlamaParse / LlamaCloud
Pydantic AI
Python
Tác nhân an toàn kiểu + tiêm phụ thuộc
Hạn chế (đơn giản/đa tác nhân đơn)
Pydantic Logfire
Hướng dẫn Lựa chọn
Bạn cần các tác nhân chịu đựng thất bại và tiếp tục giữa nhiệm vụ: hãy chọn LangGraph.
Bạn muốn các tác nhân có tên, dựa trên vai trò hợp tác với ít thiết lập nhất: hãy chọn CrewAI.
Bạn muốn một SDK nhẹ, không phụ thuộc vào nhà cung cấp với các giới hạn tích hợp sẵn: hãy chọn OpenAI Agents SDK.
Bạn đang xây dựng trên Google Cloud và muốn kiểm soát từ mã: hãy chọn Google ADK.
Bạn cần một khung nhất quán trên cả Python và .NET: hãy chọn Microsoft Agent Framework.
Nhiệm vụ thực sự của tác nhân của bạn là trả lời các câu hỏi từ dữ liệu của chính bạn: hãy chọn LlamaIndex.
Bạn muốn mã tác nhân an toàn kiểu trong một mã nguồn theo kiểu Pydantic/FastAPI: hãy chọn Pydantic AI.
Mẹo Thêm. Biến bất kỳ Url nào thành nội dung sạch thông qua Nstproxy.
Các khung tác nhân giải quyết vấn đề phối hợp - định tuyến, trạng thái, thử lại, chuyển giao đa tác nhân - nhưng mỗi một trong bảy khung trên đều mong đợi nhà phát triển cung cấp các công cụ thực tế mà tác nhân gọi: một máy tính, một trình biên dịch mã, một chức năng truy vấn cơ sở dữ liệu, hoặc một cách để đọc web trực tiếp. Không có khung nào trong số này cung cấp lớp thu thập dữ liệu web riêng của họ; LangGraph, CrewAI, SDK Tác nhân OpenAI, Google ADK và những cái còn lại đều định nghĩa "công cụ" là một hàm bạn đăng ký, không phải là một khả năng tích hợp sẵn.
Đó là khoảng trống mà Nstproxy Crawl được xây dựng để lấp đầy như một công cụ bên trong bất kỳ khung nào trong số này: khi có một URL, nó trả về Markdown sạch, HTML đã được làm sạch, hoặc dữ liệu có cấu trúc (lược đồ đầu ra đầy đủ trong tài liệu API Crawl) với việc kết xuất JavaScript và mạng proxy của riêng Nstproxy được xử lý tự động, vì vậy một tác nhân có được nội dung trang sẵn sàng sử dụng chỉ trong một cuộc gọi hàm thay vì nhà phát triển phải kết nối một trình duyệt không giao diện, một dãy proxy, và một bộ làm sạch HTML một cách riêng biệt. Đây là một lớp dữ liệu, không phải là một khung phối hợp cạnh tranh - nó được cài đặt như một công cụ đã đăng ký bất kể khung nào trong bảy khung trên đang thực hiện định tuyến.
Một cuộc gọi hàm thay vì một chồng thu thập dữ liệu - Markdown, HTML đã làm sạch, dữ liệu trang thô, liên kết, ảnh chụp màn hình, hoặc PDF từ một URL duy nhất, vì vậy tác nhân gọi công cụ của khung nhận được nội dung có cấu trúc mà không cần bước kết xuất hoặc làm sạch riêng.
Kết xuất JavaScript cho các trang mà HTTP client mặc định của tác nhân không thể đọc - kết xuất nội dung động trong một trình duyệt thực trước khi trích xuất, liên quan đến bất kỳ tác nhân nào mà công cụ của họ cần đọc một trang web được kết xuất ở phía client.
Quét ở cấp độ trang web cho các nhiệm vụ nghiên cứu đa trang - khi nhiệm vụ của tác nhân cần nhiều hơn một trang từ một trang web (tài liệu, nhật ký thay đổi, danh mục sản phẩm), Crawl có thể đi bộ trực tiếp trên trang web với các quy tắc độ sâu và phạm vi có thể cấu hình thay vì một cuộc gọi công cụ cho mỗi trang.
Giá cả chạy theo hình thức trả theo từng lượt sử dụng từ 1,20 đô la cho 1.000 yêu cầu được thu thập thành công trên gói miễn phí, giảm còn 1,00 đô la trên gói khởi đầu 79 đô la/tháng, 0,80 đô la trên gói phát triển 249 đô la/tháng, và 0,60 đô la trên gói quy mô 699 đô la/tháng khi tín dụng hàng tháng tăng lên - chỉ tính phí cho các trang thực sự được truy cập. Các đội nhóm điều phối việc thu nhận này trên nhiều tác nhân hoặc dự án cũng có thể đọc cách mà Trình quản lý Proxy của Nstproxy hỗ trợ các đường dẫn dữ liệu tác nhân AI và RAG quy mô lớn.
Xem Lướt Qua
Dù bạn xây dựng với khung nào trong danh sách này, Nstproxy Crawl sẽ cắm vào như một cuộc gọi công cụ duy nhất biến bất kỳ URL nào thành nội dung sạch, sẵn sàng cho tác nhân.
LangGraph dẫn đầu so sánh này bởi vì việc thực thi bền vững, có trạng thái là tính năng phân tách nhất một tác nhân sản xuất khỏi một cuộc trình diễn, và CrewAI, SDK Tác nhân OpenAI, Google ADK, và Microsoft Agent Framework lần lượt đáp ứng một nhu cầu cụ thể hơn - onboarding đa tác nhân nhanh nhất, xây dựng nhẹ nhàng độc lập với nhà cung cấp, điều khiển mã Google-native đầu tiên, và phát triển Python/.NET thống nhất. LlamaIndex vẫn là sự lựa chọn mạnh nhất khi công việc của một tác nhân cơ bản liên quan đến dữ liệu của riêng bạn, và Pydantic AI là người đáng chú ý nếu tính an toàn kiểu quan trọng hơn với nhóm bạn so với kích thước cộng đồng. Không có điều gì trong số đó thay đổi thực tế riêng biệt rằng mỗi khung ở đây coi truy cập dữ liệu web như một công cụ bạn phải tự cung cấp - công cụ nào mà bạn cắm vào cho công việc đó là quyết định được đưa ra độc lập với khung nào đang thực hiện việc phối hợp.
Khung tác nhân là một thư viện mã mà xử lý lớp phối hợp xung quanh một LLM - định tuyến giữa các công cụ, quản lý trạng thái đa bước, phối hợp nhiều tác nhân, và phục hồi từ các lỗi - vì vậy nhà phát triển không phải xây dựng vòng lặp kiểm soát đó từ đầu cho mỗi dự án.
Q: Tôi nên chọn khung tác nhân nào cho hệ thống sản xuất?
LangGraph là lựa chọn mạnh mẽ nhất cho sản xuất nhờ vào mô hình thực thi bền vững của nó, nhưng sự lựa chọn đúng đắn phụ thuộc vào ưu tiên của bạn -- CrewAI cho thiết lập đa tác nhân theo vai trò nhanh nhất, OpenAI Agents SDK cho một phiên bản nhẹ nhàng và không phụ thuộc vào nhà cung cấp, hoặc Microsoft Agent Framework nếu bạn cần một khung công tác duy nhất cho cả Python và .NET.
Q: Tôi có cần LangChain để sử dụng LangGraph không?
Không -- LangGraph là thư viện điều phối độc lập, cấp thấp; việc tích hợp LangChain và theo dõi/triển khai LangSmith có sẵn nhưng không bắt buộc để xây dựng và chạy một tác nhân LangGraph.
Q: Tôi có thể kết hợp một khung tác nhân với thiết lập RAG hoặc cơ sở dữ liệu vector không?
Có -- tất cả bảy khung trong so sánh này đều hỗ trợ đăng ký các công cụ hoặc kết nối dữ liệu tùy chỉnh, do đó việc kết hợp một khung với cơ sở dữ liệu vector để truy xuất thông tin, hoặc với LlamaIndex cụ thể cho lớp lập chỉ mục dữ liệu nguyên bản của nó, là một mẫu tiêu chuẩn chứ không phải là một ngoại lệ.
Q: Các khung tác nhân này có miễn phí sử dụng không?
Có -- LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Microsoft Agent Framework, LlamaIndex, và Pydantic AI đều là mã nguồn mở (MIT hoặc Apache 2.0) và miễn phí sử dụng; một số cũng cung cấp các nền tảng quản lý trả phí tùy chọn (LangSmith, CrewAI AMP, Microsoft Foundry hosting) cho việc triển khai, giám sát hoặc hỗ trợ doanh nghiệp.
Q: Các tác nhân được xây dựng với các khung này lấy dữ liệu trực tiếp từ web như thế nào?
Không khung nào trong bảy khung này có khả năng duyệt web hoặc thu thập dữ liệu tích hợp sẵn -- mỗi khung đều mong đợi nhà phát triển đăng ký một công cụ cho chức năng đó, thường là một API tìm kiếm để tìm các trang và một công cụ trích xuất riêng biệt như Nstproxy Crawl để biến một URL tìm thấy thành nội dung sạch sẽ, có cấu trúc mà tác nhân có thể suy luận.
Xu hướng AI agent năm 2026 đang chuyển hướng sang quy trình làm việc có giới hạn với bối cảnh đáng tin cậy, công cụ được quản lý, đánh giá và các điểm phê duyệt của con người.
Marcus Chen
Aug. 13th 2026
110M+ IP that voi ti le truy cap thanh cong 99.9%
Phan hoi trung binh ~0.5s cho tac vu dong thoi cao
Chi tu $0.1/GB
Truy cap ngay cac pool proxy residential, datacenter, IPv6 va ISP cao cap.
