四大框架的技術架構和典型應用案例，通過結構化拆解讓選型邏輯更貼合實際開發場景，同時優化決策樹的實用性和參考價值。

智能體開發框架選型決策樹

各框架核心信息補充説明

1. LlamaIndex
   • 架構亮點：核心優勢在索引優化，提供Llama Parse組件支持複雜文檔解析，Workflows引擎可編排多步驟異步流程，索引層支持增量更新和量化壓縮，兼顧精度與性能。
   • 案例特點：均圍繞文檔密集型場景，依託其高精度檢索能力，解決專業領域的知識問答與結構化提取需求。
2. LangChain
   • 架構亮點：組件生態極豐富，通過LCEL表達式支持流式處理和異步調用，搭配LangSmith可實現全鏈路監控與調試，適配從原型到生產的全流程開發。
   • 案例特點：覆蓋多場景工具集成與流程串聯，尤其擅長需要跨組件協作的複合任務，適合快速適配多樣化業務需求。
3. AutoGen
   • 架構亮點：聚焦對話協作，無需複雜配置即可實現多代理動態交互，支持人類介入對話調整方向，0.4版本後已支持視覺LLM，可處理圖像/視頻相關協作任務。
   • 案例特點：側重輕量化協作場景，代碼簡潔易上手，適合快速驗證多代理協作邏輯，尤其適配代碼開發、數據分析等需要頻繁交互的任務。
4. CrewAI
   • 架構亮點：角色與任務綁定緊密，任務調度層支持依賴關係管理，內置沙箱執行環境和審計追蹤，適配企業級安全與合規需求。
   • 案例特點：偏向標準化企業級應用，通過流程管控提升任務輸出穩定性，案例多集中在代碼生成、zhuanye服務等對精度和流程要求高的場景。