AI智能体中真正重要的

喧嚣

AI智能体领域发展迅猛。新框架。新产品。新范式。新理念。

随之而来的，自然是喧嚣。

在过去的几个月里，我们看到了关于什么才是“真正”的智能体框架的博客文章、并排比较和热门观点爆炸式增长。声明式 vs 命令式。图 vs 循环。抽象 vs 编排。

其中一些是经过深思熟虑的。很多是为了表演。所有这些都带有偏见——包括我们自己。

但问题是：当互联网在争论语法树和编排模型时，开发者们正在努力交付产品。工程师们正在连接工具。开发者们正在将原型投入生产。

团队们正在问：在关键时刻，我们能信任这个系统吗？
这才是我们关心的对话。

不是哪个框架在下一场推特大战中获胜——而是哪个框架真正帮助用户完成任务。

真相

用户不关心框架。
他们关心系统为他们做了什么。

无论你是一名周末独立开发人员，还是在各个业务部门推广AI的企业架构师——价值才是目标。

不是功能清单。
不是抽象的纯粹性。
不是某个东西是“工作流”还是“智能体”。

只是

• 它能解决问题吗？
• 我能相信它运行吗？
• 我能毫无障碍地在其上构建吗？
  

每个人都被赋予了做更多事情的能力，例如在物流方面 [感谢 CrewAI Enterprise]，我们可以在10分钟内实现一个承运商，这以前需要5天 [...] 我们对这个智能体未来将带我们走向何方感到非常兴奋。[Gelato 案例研究]

史蒂文
Gelato 产品副总裁

很容易沉迷于内部细节。
但从用户的角度来看，这些都是实现细节。
最终，价值胜出。每一次都如此。

陷阱

在快速发展的生态系统中，人们很容易专注于功能——将它们并排放置，仿佛这能解决任何问题。

但过于关注表面功能可能会让你陷入一个陷阱：将表面复杂性误认为是真正的能力。

优秀的工程设计从未改变。我们仍然会问

• 这个最简单的版本是什么？
• 单一事实来源在哪里？
• 如何使其可维护和可审计？
• 我能侥幸逃脱的最低限度是什么？

KISS 原则、组合优于继承、SOLID——这些原则对智能体的适用程度，一如它们对 Web 应用和 API 的适用程度。

重点不是要构建更复杂的智能体。
重点是构建更好的系统——可靠、可组合、可观察且易于调试的系统。

所以，当我们看到框架纯粹通过其内部结构来定义时——命令式 vs 声明式，图 vs 循环，抽象 vs 编排——区别在于：

你谈论的是工具。
我们思考的是系统。

机会

此刻的美妙之处在于我们仍处于早期阶段。
模式仍在形成中。最佳实践仍在撰写中。
这意味着有实验的空间——也有分歧的空间。

我们之前说过：构建智能体系统没有唯一的正确方法。

有些团队将受益于高度结构化的流程。
另一些团队将倾向于自主智能体。
大多数团队将同时使用两者——交织、动态组合，共同创造价值。（我们称之为 CrewAI Flows）

这不是问题。这是进步。
这个领域不需要更多的教条。
它需要能够为用户提供选择——而不是强迫他们站队——的框架。
它需要能够互操作的生态系统、能够组合的工具以及能够满足团队当前需求的系统。

更强的灵活性。更多的控制。更少的意识形态。更多的价值。

过去我们使用 RPA 完成某些任务，现在我们希望利用 CrewAI 智能体来完成这些任务 [...]

我们看到产品在过去一年中逐渐成熟 [...] [IBM 案例研究]

Narayanan Alavandar
IBM Consulting 杰出工程师兼首席架构师
在 IBM Consulting

真正的工作

构建 AI 智能体的难点不在于选择图还是循环。
也不在于你的编排语法是否足够声明式。

难点在于所有围绕大型语言模型发生的事情

• 确保它在正确的步骤中拥有正确的上下文。
• 优雅地处理故障、超时和边缘情况。
• 添加可观察性，以便进行调试、审计和改进。
• 构建护栏以确保安全。
• 在现实世界的风险要求时，支持人在循环中的工作流。
• 确保你的系统与堆栈的其余部分互操作。
• 赋予团队所需的治理和可见性，以便快速行动而不失控。

这些是当你超越原型时真正重要的事情。
这就是“演示成功”与“这在生产环境中运行”的区别。

在我带有偏见的观点中，CrewAI 及其企业套件正是在这里发挥作用的——不是通过理论，而是通过旨在处理复杂性的工具，让你能够专注于结果。

一旦我们将 CrewAI 智能体引入工作流，代码生成精度就从大约 10% 提高到 70% 以上。[普华永道案例研究]

雅各布·威尔逊
普华永道商业生成式人工智能首席技术官

CrewAI 之道

在 CrewAI，我们并不是为了赢得框架辩论。

我们是为了构建我们想要使用的平台——一个能够从周末项目扩展到任务关键型系统的平台。

这就是我们构建一个融合了多智能体协作（crews）与事件驱动编排（flows）的系统的原因，也是我们在 CrewAI Enterprise 产品中围绕它构建整个堆栈的原因。
在这里，智能体和流程并非相互排斥——而是干净、可组合地协同工作。
在这里，你可以从简单开始，发展到复杂，并且永远不会觉得被自己的工具所束缚。

我们相信抽象是强大的——当它们不碍事的时候。

这与极简演示或华丽的基准无关。
这关乎构建经久耐用的系统。

我们仍处于 AI 智能体发展的早期阶段。

思想仍在演变。工具正在成熟。标准尚未固定。这是一份礼物——因为它意味着我们有机会把它做好。

不是通过争论抽象。不是通过争夺“最正确”。
而是通过构建有效的系统。通过互相帮助，更快、更安全地交付更好的产品。

我们为 CrewAI 所取得的成就感到自豪。

为我们的用户——开源贡献者、独立开发者和企业团队——感到自豪，他们正在展示智能体在生产环境中的可能性。
我们才刚刚开始。

所以，致所有在这个领域建设的人

继续前进。继续交付。始终专注于价值。
真正的工作不在我们身后——它在前方。