AI Agent Development Frameworks 对决 — 2026年4月6日

1

ScreenAgent

开源视觉语言模型代理，通过鼠标/键盘规划和执行控制计算机GUI。

4.4 (5)

免费增值

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ScreenAgent 是一个开源的视觉语言模型（VLM）代理，旨在通过鼠标和键盘操作控制计算机GUI。它启用了与实时计算机屏幕的交互，通过观察截图并执行操作。该项目包括了规划-执行-反思的流程，指导代理完成多步任务。它是为了解决教会代理使用计算机的挑战而创建的，需要能力如任务规划、图像理解和可视定位。 ScreenAgent 数据集，这个涵盖了各种每日计算机任务的数据集，是手动注释的，以支持代理的学习。 项目由用于控制桌面、数据集、模型工人进行推理、以及培训代码组成。 它支持基础鼠标和键盘操作，并且可以应用于不同的桌面操作系统和应用。 ScreenAgent 的方法是通用的，并且不依赖具体的 API，使其具有多样性。

• 鼠标和键盘操作执行
• 规划-执行-反思流程完成任务
• 支持多种桌面操作系统和应用
• 手动注释ScreenAgent数据集支持多种任务
• VLM代理用于GUI交互

2

Google Agent Development Kit

一个模块化框架，用于在各种工作流中构建、部署和管理 AI 代理。

4.4 (5)

免费

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Google Agent Development Kit（ADK）是一个开源框架，用于在多种工作流中构建、部署和管理 AI 代理。它帮助开发者在企业级规模下创建可靠的 AI 代理，支持多种编程语言，包括 Python、TypeScript、Go、Java 和 Kotlin。ADK 提供了模块化的架构来构建代理，使开发者可以从简单的提示和工具调用开始，逐步扩展到多代理编排和基于图的工作流。 ADK 旨在同时供人类和 AI 使用，开发者可以借助自己喜爱的编码助手在几秒钟内生成代理。该框架提供对包括 Gemini 在内的多种 AI 模型的便捷访问，并支持与现有应用和服务的集成。ADK 还配备了强大的 CLI 工具 Agents CLI，帮助开发者快速搭建、构建、测试、评估和部署代理。 ADK 的核心特性之一是其基于图的工作流架构，允许开发者通过结构化且可预测的执行路径来编排复杂任务。这使得开发者能够创建可靠且智能的代理，能够推理并适应变化的环境。ADK 还为开发者提供了一系列工具和资源，包括全面的培训、视频以及社区支持。 ADK是一个不断壮大的开源工具和服务生态系统的一部分，用于构建和部署 AI 代理。该框架设计为可扩展且可定制，允许开发者根据需要添加新功能和能力。借助 ADK，开发者可以创建可投入生产的 AI 代理，并能在大规模下部署，这使其成为企业和组织利用 AI 能力的强大工具。 ADK 社区活跃且不断壮大，面向开发者提供了丰富的资源，包括指南、教程以及社区支持。框架也在持续迭代，定期加入新功能和新能力。总体而言，ADK 是一个强大且灵活的框架，用于构建和部署 AI 代理，非常适合希望大规模创建可靠且智能代理的开发者。 ADK 具有多项优势，包括模块化架构、支持多种编程语言以及使用简便。但它也存在一些局限，如需要大量的开发专业知识和资源才能实现大规模部署。此外，ADK 仍是相对较新的框架，因此其成熟度和稳定性可能不及那些更为成熟的框架。 与其他框架相比，ADK 兼具灵活性、可扩展性和易用性。其基于图的工作流架构以及对多种 AI 模型的支持，使其非常适合复杂且动态的应用场景。不过，对于简单或琐碎的应用来说，它可能不是最佳选择，使用更轻量的框架会更合适。 总体而言，ADK 是一个功能强大且灵活的框架，用于构建和部署 AI 代理，非常适合希望大规模创建可靠且智能代理的开发者。凭借其模块化架构、对多种编程语言的支持以及易用性，ADK 成为企业和组织利用 AI 能力的有吸引力的选择。 ADK 有许多潜在的使用场景，包括客服、语言翻译和数据分析。它能够与现有的应用和服务集成，使其成为适用于广泛应用的多功能工具。此外，它对多种 AI 模型的支持以及基于图的工作流架构，使其非常适合复杂且动态的应用。 总之，ADK 是一个强大且灵活的框架，用于构建和部署 AI 代理。其模块化架构、对多种编程语言的支持以及易用性，使其成为开发者在大规模创建可靠且智能的代理时的有吸引力的选择。虽然它有一些限制，例如需要大量的开发专业知识和资源才能实现大规模部署，但它提供了灵活性、可扩展性和易用性的独特组合，非常适合广泛的应用场景。 ADK 正在不断演进，持续加入新功能和新能力。该框架设计为可扩展且可定制，开发者可以根据需求添加新功能和新能力。凭借活跃且日益壮大的社区、完善的培训与资源以及强大的 CLI 工具，ADK 成为企业和组织利用 AI 能力的强大工具。 ADK 生态系统也在不断壮大，提供了一系列开源工具和服务，帮助构建和部署 AI 代理。该框架设计为开放且可扩展，开发者可以根据需求添加新功能和能力。凭借对多种 AI 模型的支持、基于图的工作流架构以及易用性，ADK 非常适合从简单聊天机器人到复杂动态系统的各种应用场景。 总体而言，ADK 是一个强大且灵活的框架，可用于构建和部署 AI 代理，特别适合希望大规模创建可靠且智能代理的开发者。它在灵活性、可扩展性和易用性方面的独特组合，使其成为企业和组织利用 AI 能力的有吸引力的选择。

• 基于图的工作流架构
• 支持多种 AI 模型
• 模块化架构
• Agents CLI
• 与现有应用和服务集成
• 完备的培训和资源

3

Claude MCP Agents

基于 Anthropic 的 MCP 构建的 AI 代理，实现工具和数据的无缝集成。

4.4 (5)

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Claude MCP Agents 是利用 Anthropic 的 Model Context Protocol（MCP）与各种外部数据源、API 和开发者工具连接的 AI 代理。通过标准化 Claude 与外部系统之间的上下文流，这些代理能够读取文件、查询数据库、调用服务，并在实时信息上执行操作，而无需为每个来源单独进行定制集成。 该方案面向构建自动化、研究助理和工作流代理的开发者和团队，这些代理需要可靠访问企业或个人数据。MCP 的开放规范意味着同一代理可以随新工具的连接器出现而即插即用，降低锁定风险和集成开销。

• Model Context Protocol 集成
• 可连接文件、API 和数据库
• 可通过自定义 MCP 服务器扩展
• 支持代理式多步骤工作流
• 兼容 Claude 系列模型
• 开放标准，确保互操作性

4

Agent S

开源图形用户界面代理框架，让大型语言模型（LLM）通过 Agent-Computer 接口像人类一样使用计算机。

4.6 (5)

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Agent S 是一个开源的 GUI 代理框架，使大语言模型（LLMs）能够通过 Agent-Computer Interface 像人类一样与计算机交互。该框架让 LLMs 能够从过去的经验中学习，并在计算机上自主执行复杂任务。Agent S 设计用于单屏幕显示，支持 Linux、Mac 和 Windows 平台。 该框架在多个基准测试上实现了最先进的表现，包括 OSWorld、WindowsAgentArena 和 AndroidWorld。最新版本 Agent S3 在 OSWorld 上的得分已突破人类水平，达到 72.60%。它同样展示了强大的 zero-shot 泛化能力。 Agent S 提供了灵活且模块化的架构，用于构建 GUI 代理。该框架包含一个名为 gui-agents 的库，用户可以轻松将 Agent S 与自己的应用集成。该库支持多平台，并提供简便的安装过程。 Agent S 的开发聚焦于提升自主 GUI 代理的能力。该框架有望用于包括自动化、AI 研究和计算机视觉在内的多种应用。不过，用户在运行 Agent S 时应保持谨慎，因为它通过运行 Python 代码来控制计算机。

• 自主与计算机交互
• Agent-Computer 接口
• 支持 Linux、Mac 和 Windows
• 基于 Python 的代码控制
• 行为最佳性能增强
• GUI-agents 库

5

BabyBeeAGI

BabyAGI 的高级版本，具有增强的任务管理和功能。

4.6 (5)

免费

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BabyBeeAGI 是一个用于构建自我构建的自主代理的实验性框架。它是 2023 年 3 月原始 BabyAGI 的演进版本，引入了自主代理的任务规划。该框架围绕一个新的函数框架 'functionz' 构建，该框架存储、管理和执行数据库中的函数。它具有基于图的导入、依赖函数和身份验证机密跟踪结构，以及自动加载和全面的日志记录功能。该框架还包括一个用于管理功能、运行更新和查看日志的仪表板。它的设计简单，旨在激发开发人员的讨论，而不是用于生产环境。核心思想是构建可以自我构建的最简单事物，使其成为开发自主代理的一个有趣的方法。

• 功能注册和元数据管理
• 依赖跟踪和关键依赖
• 自动加载和日志记录
• 用于功能管理和日志查看的仪表板