2025年用于机器学习工作流程的7个AI代理框架

2025年用于机器学习工作流程的7个AI代理框架
图片作者 | ChatGPT

引言

机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练管道、数据质量检查和实验跟踪。虽然这些运营职责至关重要，但它们通常占用了团队 60%-80% 的时间，很少有时间用于创新和模型改进。

传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流，但它们难以应对机器学习运营所需的动态决策。何时应根据性能漂移重新训练模型？当数据分布改变时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够就复杂的权衡进行推理并适应不断变化条件的智能系统——这正是 AI 代理框架提供的。

什么是 AI 代理？

AI 代理是能够感知其环境、做出智能决策并采取行动以实现特定目标的软件，而无需持续的人类监督。与遵循严格的 if-then 规则的自动化工具不同，AI 代理可以分析复杂情况、推理权衡并根据不断变化的情况调整其行为。

在机器学习环境中，这意味着代理可以评估模型性能指标，检测数据质量问题中的细微模式，决定何时以及如何重新训练模型，甚至根据结果修改自己的流程。它们处理传统自动化难以应对的机器学习工作流的动态、以决策为主的方面——将您的被动运营转化为主动、智能的系统。

探索框架选项：找到您的完美匹配

AI 代理生态系统已涌现出大量选项，每个选项都旨在解决工作流自动化的不同方面。从视觉拖放生成器到代码密集型研究平台，其多样性可能会令人不知所措。与其声称一个框架包办一切，不如现实更实际：不同的团队需要不同的工具，这取决于他们的技术专长、组织限制和具体用例。

此处介绍的七个框架代表了跨越不同方法和复杂级别的精选选择。有些在视觉工作流设计方面表现出色，有些则优先考虑企业集成，还有一些则专注于尖端研究能力。这种多样性不是错误，而是一项功能，让您可以根据团队的实际需求匹配工具，而不是强迫您的工作流适应“一刀切”的解决方案。

数据管道自动化

1. n8n – 具有代码灵活性的视觉工作流生成器

n8n 作为一个混合平台脱颖而出，它结合了视觉工作流设计和在需要时编写自定义代码的能力。对于机器学习从业者来说，当自动化需要标准集成和自定义逻辑的数据管道时，这种灵活性是无价的。

机器学习用例

• 来自多个来源的自动化数据摄取，带有验证规则
• 通过 Slack 或电子邮件触发警报的模型监控仪表板
• 基于数据质量指标自动调整的自动化特征工程管道
• 机器学习平台（MLflow、Weights & Biases）与业务系统之间的集成

n8n 的优势在于其 400 多个预构建集成，以及在需要自定义功能时编写 JavaScript 或 Python 的能力。您可以直观地设计一个工作流，该工作流从您的数据库中提取数据，通过自定义特征工程脚本进行处理，并自动更新您的模型注册表——所有这些都无需管理基础设施。

最适合：希望具备快速原型设计能力，同时需要处理复杂机器学习特定逻辑灵活性的团队。

2. Semantic Kernel – 企业集成框架

Microsoft 的 Semantic Kernel 在将 AI 功能集成到现有企业应用程序方面表现出色。对于在大型组织中工作的机器学习团队来说，该框架提供了生产部署所需的企业级安全和合规性功能。

机器学习用例

• 将机器学习模型集成到现有业务应用程序中
• 模型治理的自动化合规性报告
• 用于多模型推理管道的安全 API 编排
• 跨平台部署（C#、Python、Java），适用于各种技术堆栈

Semantic Kernel 的模块化架构允许您将 AI 代理嵌入遗留系统，而无需进行完全的改造。这对于需要将新功能集成到现有企业工作流中的机器学习团队来说尤其有价值。

最适合：需要强大安全性、合规性和与现有系统集成能力的企业机器学习团队。

模型开发与实验

3. LangChain/LangGraph – 最受欢迎的编程框架

LangChain 已成为构建 LLM 驱动应用程序的实际标准，而 LangGraph 将此功能扩展到复杂的有状态工作流。对于机器学习从业者来说，这个生态系统为实验性工作流提供了无与伦比的灵活性。

机器学习用例

• 具有智能搜索策略的自动化超参数调优
• 评估不同方法的多个模型比较管道
• 理解上下文和关系的智能实验跟踪
• 可以分析论文并建议实验修改的研究助手

LangGraph 的基于图的架构对于需要条件逻辑的机器学习工作流特别强大——例如，根据数据特性自动选择不同的预处理步骤，或根据性能指标动态调整模型架构。

最适合：希望获得最大灵活性且不介意编写 Python 代码的机器学习研究员和工程师。

4. AutoGen – Microsoft 的多代理 Python 框架

AutoGen 专注于创建协作代理系统，其中多个 AI 代理协同处理复杂任务。对于机器学习团队来说，这使得复杂的实验设计成为可能，其中不同的代理处理机器学习管道的不同方面。

机器学习用例

• 协作模型开发，代理处理数据准备、训练和评估
• 代理管理不同实验条件的自动化 A/B 测试框架
• 多目标优化，代理专注于不同的指标（准确性、延迟、公平性）
• 代理可以争论模型方法的协作研究系统

AutoGen 的基于角色的架构反映了机器学习团队的实际工作方式，使得从业者可以直观地设计反映其现有流程的代理工作流。

最适合：构建复杂的、多步骤机器学习实验，并从中受益于协作代理方法的团队。

RAG 与知识系统

5. LlamaIndex – 专注于数据/RAG 的框架

LlamaIndex 是为需要处理大型知识库和复杂数据关系的应用程序而专门构建的。对于机器学习从业者来说，这转化为强大的功能，用于围绕您的模型文档、实验结果和领域知识构建智能系统。

机器学习用例

• 可以回答有关模型行为问题的智能文档系统
• 跟进机器学习研究最新进展的自动化文献综述
• 利用领域专业知识的知识增强特征工程
• 基于历史性能数据的智能模型选择

LlamaIndex 的优势在于其先进的数据摄取和检索功能。它可以理解不同类型机器学习工件（数据集、模型、实验、论文）之间的复杂关系，并利用这种理解提供智能建议。

最适合：拥有大量需要被其工作流访问的文档、研究或领域知识的机器学习团队。

6. Flowise – 视觉无代码构建器

Flowise 提供了一个完全可视化的界面来构建 AI 工作流，这使得那些更喜欢拖放设计而非编码的机器学习从业者能够轻松使用。尽管它是无代码的，但它对于机器学习应用程序非常有效。

机器学习用例

• 用于利益相关者演示的机器学习工作流的快速原型设计
• 非技术团队成员可以修改的数据质量监控仪表板
• 具有自定义业务逻辑的简单模型服务接口
• 通过视觉工作流教授机器学习概念的教育工具

Flowise 在弥合技术机器学习团队和业务利益相关者之间的差距方面表现出色。您可以快速构建功能性原型，演示机器学习功能，而无需所有团队成员都具备编程知识。

最适合：需要快速原型化机器学习解决方案或希望让非技术利益相关者参与工作流设计的团队。

轻量级/研究

7. SmolAgents – 极简 Python 框架

SmolAgents 采取了故意极简的方法，提供了代理开发所需的唯一基本组件。对于希望以最小的开销获得最大控制权的机器学习研究员和从业者来说，该框架提供了一个清晰的起点。

机器学习用例

• 标准框架会增加不必要复杂性的自定义研究实验
• 用于边缘部署的轻量级模型推理代理
• 用于理解代理基础知识的教育项目
• 您需要了解每个组件的原型开发

SmolAgents 的核心代理逻辑大约有 1000 行代码，这使其非常适合希望确切了解其代理如何工作或需要修改核心行为以进行特定机器学习应用程序的团队。

最适合：需要轻量级、可定制代理解决方案的机器学习研究员、教育者和团队。

选择合适的框架

为机器学习工作流选择 AI 代理框架的关键在于将框架的优势与团队的具体需求相匹配。截至 2025 年，此处介绍的所有框架都处于积极维护状态，可确保持续支持和开发。

• 用于快速迭代和视觉开发： n8n 或 Flowise
• 用于复杂、代码密集型实验： LangChain/LangGraph 或 AutoGen
• 用于知识密集型应用： LlamaIndex
• 用于企业部署： Semantic Kernel
• 用于研究和教育： SmolAgents

从一个简单的开始工作流——也许是自动化的模型监控或实验跟踪——然后在此基础上扩展。目标不是立即自动化所有内容，而是通过可以随着团队不断增长的专业知识而发展的代理工作流来建立信心。

结论

AI 代理代表了我们如何处理机器学习运营的转变。这些框架不是取代人类专业知识，而是通过处理消耗我们大量时间的重复性决策来增强人类专业知识。这里介绍的框架提供了实现这一目标的不同途径，从使自动化民主化的视觉工作流生成器到实现尖端实验的复杂研究平台。

最适合您团队的框架不一定是最新或最受欢迎的——而是最适合您当前能力并为您提供成长空间的框架。从小处着手，尝试集中的用例，并让您的经验指导您代理驱动的工作流的演变。随着您的需求和这些技术的发展，您将为更智能、更具适应性的机器学习运营奠定基础。