一图看懂搭建 AI Agent 的 7 步流程与 9 大框架对比
mdancho84 · x · 2026-11-06
一份来自 The Product Compass Newsletter 的信息图,梳理构建 AI Agent 的完整流程:
- System prompt:定义目标、角色与指令
- LLM:选择基础模型与参数
- Tools:本地工具、API/应用/数据、MCP server、把 agent 当工具
- Memory:情景记忆、工作记忆、向量库、SQL 数据库、文件存储
- Orchestration:路由工作流、触发器、参数、消息队列、agent 间协作
- UI:交互界面
- AI Evals:分析、测量、迭代改进
下半部分对比了主流 agentic 框架的 LLM 绑定、MCP 支持与编排方式:OpenAI Agents API、Google Vertex AI、Anthropic Agents API、Microsoft AutoGen、Autogen Studio、LangGraph、LangChain、CrewAI、n8n、Make,逐项标注是否代码优先、MCP 本地/远程支持、工具与编排模式(如图结构流、DAG 流、角色编排、工作流/子工作流等)。
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