2025 年 AI Agent 技术趋势：工具、框架和未来展望

AI agent（人工智能代理）正迅速从原型走向生产，重塑企业自动化、规模化和客户互动的方式。从工作流程编排到多模态助手，“agentic AI”不再是实验室实验，而是新型企业基础设施的基石。

为了了解企业真正正在构建什么，我们分析了 Upwork 平台上的 542 个AI Agent 开发项目——这为我们了解企业的实际投资方向提供了一个宝贵的视角。数据揭示了哪些工具正在成为行业默认选项，开源框架如何演变，以及下一波创新浪潮将在哪里涌现。

什么是 AI agent？

AI agent 是能够感知上下文、推理和行动的自主系统。与传统聊天机器人不同，它们结合了多个层级：

推理引擎（通常是LLM或混合架构）
内存（向量数据库或知识库）
工具使用和API集成
编排框架（LangChain、CrewAI、Autogen）
文本、语音或多模态界面

对企业而言，向智能体人工智能的转型意味着更高的自动化程度和情境智能——从客户支持到内部运营，无所不包。挑战不再是让 AI 说话，而是让它做出负责任的决策并执行。

用于 AI agent 开发的编程语言

在我们分析的项目中，超过半数（52%）的项目都以 Python 为核心进行智能体开发。其强大的生态系统包括 TensorFlow、PyTorch、LangChain 和 Hugging Face 使其成为推理和编排的默认环境。

但生产环境部署通常会将 Python 与其他语言结合使用。Node.js (17%) 和 Go (12%) 也经常出现，用于处理大规模的实时 API 和并发任务。在客户端，JavaScript (10%) 和 TypeScript (6%) 则充当连接器，将代理嵌入到仪表盘、应用程序和 Web 界面中。

从仅使用 Python 的原型开发到多语言技术栈的转变，反映了企业将 AI 投入实际应用的方式。Python 在创新领域占据主导地位，但生产成功越来越依赖于将其与速度更快、并发性更高的后端系统相结合。对于技术领导者而言，这意味着智能体项目需要跨学科团队，如数据科学家、后端工程师和运维工程师，而不是孤立的机器学习单元。

AI agent 开发框架

如果说 Python 是智能体开发的操作系统，那么框架就是它的神经系统。LangChain (55.6%) 占据了技术栈的主导地位，它充当了 LLM、向量数据库和外部工具之间的粘合剂。但新的竞争者正在不断突破界限：CrewAI (9.5%) 和 Autogen (5.6%) 支持多智能体协作，多个智能体可以像微服务团队一样协同工作。LlamaIndex (7.1%) 则专注于数据检索，为智能体提供对企业数据的结构化访问。

框架之争揭示了从快速工程到系统编排的转变。对于企业而言，关键在于治理：随着 LangChain 或 CrewAI 等框架实现多智能体协作，维护控制、可观测性和可审计性变得至关重要。首席信息官们应该将编排框架视为核心基础设施，而非实验性库。

LLM 推动 AI agent 技术趋势

每个智能体都需要一个“大脑”，而到 2025 年，OpenAI 仍将是默认选择，在近73.6%的项目中得到应用。Claude（16.6%）在重视安全性和一致性的企业中占据了相当大的份额。谷歌的Gemini（3.9%）和Meta的Llama（2.8%）的使用率较低，但却是重要的挑战者。Hugging Face上的开源生态系统持续发展壮大，通过赋予团队控制权和成本节约，为可持续人工智能开发的实验提供了支持。

目前正在形成的是一种多模型现实。许多重要的项目并不依赖于单一供应商：OpenAI 用于通用推理，Claude 用于敏感数据处理，Llama 用于经济高效的批量任务。

向多模型堆栈的转变反映了 AI 领域多云思维的兴起。企业正在通过多元化布局来平衡能力、成本和合规性。高管应规划LLM供应商的敏捷性，设计能够在不中断工作流程的情况下切换模型的系统，并将采购与数据治理和风险策略保持一致。

面向 AI agent 的向量数据库和内存工具

记忆力是区分智能聊天机器人和实用智能代理的关键所在。在提及记忆力的 133 个项目中，Pinecone（22.6%）作为托管的“云记忆库”领先。Weaviate（16.5%）、Qdrant（4.5%）和 Milvus（4.5%）等开源方案也越来越受欢迎，尤其受到那些希望控制成本和数据的团队的青睐。与此同时，Postgres 与 pgvector 的结合（18.8%）展现了传统系统如何适应人工智能时代，而 Redis（8.3%）和 MongoDB（4.5%）则通过添加向量搜索功能实现了这一目标。

内存已成为 AI 架构中新的竞争关键层。能够高效管理Pinecone、Weaviate或Postgres-pgvector等平台上数据的企业，将获得速度更快、更具上下文感知能力的决策引擎。然而，这也引发了关于数据驻留、成本可预测性和模型数据漂移等问题，这些问题如今应纳入董事会层面的 AI 风险讨论。

无代码 AI agent 开发工具正在兴起

近一半的项目（542 个项目中的 247 个）提到了无代码或低代码工具。n8n (38.1%)、Zapier (27.9%) 和 Make (15%) 是最常见的工具，它们通常与 Airtable (10.5%) 或 Notion (4%) 等轻量级数据库搭配使用。

无代码 AI 工具的兴起表明自动化正在普及智能体创建，但也对IT治理提出了挑战。企业必须为这些工具制定清晰的集成和安全策略，确保快速实验不会导致基础设施碎片化。短期内，预计无代码原型设计和企业级部署流程将趋于融合。

面向 AI agent 的语音技术工具

在542个职位中，有181个提及语音、语音或音频。Twilio（23.2%）提供电话基础设施，而Vapi（16.6%）和Retell（13.3%）则作为低延迟交互的对话引擎脱颖而出。Whisper（12.2%）是转录的首选，而ElevenLabs（14.4%）则为逼真的合成语音树立了标杆。

语音正迅速成为信任的界面。随着面向客户的 AI 从文本转向语音，医疗保健和金融等行业将使用对话式代理进行实时、高风险的互动。企业应尽早投资于延迟优化、多语言准确性和合规性审计——这些因素将决定语音 AI 的可用性，避免其带来声誉风险。

要点总结：AI agent 技术的未来发展趋势

AI agent 正从实验原型走向可用于生产的基础设施。我们对 542 个 AI agent 开发项目的分析表明，技术栈正在快速成熟——围绕通用语言、框架和工具不断整合，同时也带来了治理、可扩展性和合规性方面的新挑战。随着企业竞相实现流程自动化和增强决策能力，关注点正从构建智能聊天机器人转向构建能够大规模安全地进行推理、行动和学习的自主多模态系统。

纵观整个堆栈，可以发现几个突出的模式：