2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架

介绍

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、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队 60% 到 80% 的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。

传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂权衡并适应不断变化的条件的智能系统——这正是 AI 代理框架所提供的。

什么是 AI 代理？

AI 代理是一种能够感知周围环境、做出智能决策并采取行动实现特定目标的软件，无需人工持续监督。与遵循严格“如果-那么”规则的基本自动化工具不同，AI 代理能够分析复杂情况、进行权衡利弊推理，并根据不断变化的条件调整自身行为。

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身流程。它们能够处理传统自动化难以应对的机器学习工作流程中动态且决策繁重的部分，从而将您的被动操作转变为主动的智能系统。

探索框架选项：找到完美匹配

AI代理生态系统中涌现出大量选项，每个选项都旨在解决工作流自动化的不同方面。从可视化拖放构建器到代码密集型研究平台，种类繁多，令人眼花缭乱。与其说一个框架可以统治一切，不如说现实情况更实际：不同的团队需要根据其技术专长、组织约束和具体用例选择不同的工具。

这里介绍的七个框架是精心挑选的，涵盖了不同的方法和复杂程度。有些框架擅长可视化工作流设计，有些则侧重于企业集成，还有一些专注于尖端研究能力。这种多样性并非缺陷，而是一种特性，它能让您根据团队的实际需求匹配工具，而不是强制您的工作流程采用一刀切的解决方案。

数据管道自动化

1. n8n – 具有代码灵活性的可视化工作流构建器

n8n 是一个出色的混合平台，它结合了可视化工作流设计与按需编写自定义代码的功能。对于机器学习从业者而言，这种灵活性在自动化需要标准集成和自定义逻辑的数据管道时至关重要。

机器学习用例：

• 使用验证规则自动从多个来源获取数据
• 通过 Slack 或电子邮件触发警报的模型监控仪表板
• 根据数据质量指标进行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。您可以直观地设计工作流程，从数据库中提取数据，通过自定义特征工程脚本进行处理，并自动更新模型注册表——所有这些都无需管理基础架构。

适用于：需要快速原型设计能力但需要灵活处理复杂机器学习特定逻辑的团队。

2. 语义内核——企业集成框架

微软的语义内核擅长将 AI 功能集成到现有的企业应用程序中。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性和合规性功能。

机器学习用例：

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

Semantic Kernel 的模块化架构允许您将 AI 代理嵌入到旧系统中，而无需进行彻底改造。这对于需要将新功能集成到现有企业工作流程中的机器学习团队尤其有用。

适用于：需要强大的安全性、合规性和与现有系统集成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 应用的事实上的标准，而 LangGraph 则将此功能扩展到复杂的、有状态的工作流。对于机器学习从业者而言，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：

• 利用智能搜索策略自动调整超参数
• 评估不同方法的多模型比较流程
• 了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理

LangGraph 基于图的架构对于需要条件逻辑的机器学习工作流程特别强大——例如根据数据特征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。

适用于：追求最大灵活性并且不介意编写 Python 代码的机器学习研究人员和工程师。

4. AutoGen – 微软的多代理 Python 框架

AutoGen 专注于创建协作代理系统，让多个 AI 代理协同处理复杂任务。对于机器学习团队而言，这可以实现复杂的实验设计，让不同的代理处理机器学习流程的不同方面。

机器学习用例：

• 协作模型开发，其中代理处理数据准备、训练和评估
• 自动化 A/B 测试框架，其中代理管理不同的实验条件
• 多目标优化，其中代理关注不同的指标（准确性、延迟、公平性）
• 研究代理可以讨论模型方法的协作系统

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

适用于：构建复杂、多步骤机器学习实验的团队，这些实验可受益于协作代理方法。

RAG 与知识系统

5. LlamaIndex – 以数据/RAG为中心的框架

LlamaIndex 专为需要处理大型知识库和复杂数据关系的应用程序而构建。对于机器学习从业者而言，这意味着它能够围绕模型文档、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的问题的智能文档系统
• 与机器学习研究保持同步的自动化文献综述
• 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提取和检索能力。它能够理解不同类型的机器学习成果（数据集、模型、实验、论文）之间的复杂关系，并利用这些理解提供智能推荐。

适用于：拥有大量文档、研究或领域知识且需要在工作流程中访问的机器学习团队。

6. Flowise – 可视化无代码构建器

Flowise 提供了一个完全可视化的界面来构建 AI 工作流，方便那些喜欢拖放式设计而非编码的机器学习从业者使用。尽管无需代码，但它对于机器学习应用程序而言却出奇地有效。

机器学习用例：

• 为利益相关者演示快速制作机器学习工作流程原型
• 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
• 通过可视化工作流程教授机器学习概念的教育工具

Flowise 擅长弥合机器学习技术团队与业务利益相关者之间的差距。您可以快速构建功能原型来展示机器学习能力，而无需所有团队成员都具备编程知识。

适用于：需要快速制作机器学习解决方案原型或希望让非技术利益相关者参与工作流程设计的团队。

轻量级/研究

7. SmolAgents – 极简 Python 框架

SmolAgents 刻意追求极简主义，仅提供代理开发所需的基本组件。对于希望以最小开销实现最大控制的机器学习研究人员和从业者来说，该框架提供了一个清晰的起点。

机器学习用例：

• 定制研究实验，其中标准框架增加了不必要的复杂性
• 用于边缘部署的轻量级模型推理代理
• 理解代理基础知识的教育项目
• 原型开发需要了解每个组件

SmolAgents 的核心代理逻辑​​大约有 1,000 行代码，非常适合那些想要准确了解其代理如何工作或需要修改专门机器学习应用程序的核心行为的团队。

适用于：需要轻量级、可定制代理解决方案的机器学习研究人员、教育工作者和团队。

选择正确的框架

为机器学习工作流程选择 AI 代理框架的关键在于，框架的优势应与团队的具体需求相匹配。本文涵盖的所有框架自 2025 年起均处于积极维护状态，确保持续的支持和开发。

框架	使用难易度	Coding	团队规模	关键优势	License
n8n	简单的	低/中等	小/中	可视化工作流程和代码灵活性	可持续利用
语义内核	中间的	缓和	大的	企业集成	MIT
LangChain/Graph	先进的	高的	中/大	实验灵活性	MIT/Apache 2.0
自动生成	先进的	高的	中/大	协作代理系统	MIT
骆驼指数	中间的	中等/高	中等的	数据和知识系统	MIT
弗洛维斯	简单的	没有任何	小/中	无代码可视化界面	MIT
SmolAgents	中间的	高的	小的	极简轻量	MIT

• 对于快速迭代和视觉开发： n8n 或 Flowise
• 对于复杂、较重的编码： LangChain/LangGraph 或 AutoGen
• 对于以知识库为主的应用程序： LlamaIndex
• 对于企业部署：Semantic Kernel
• 用于研究和教育： SmolAgents

从一个简单的工作流程开始——比如自动化模型监控或实验跟踪——然后在此基础上扩展。目标并非立即实现所有自动化，而是建立对基于代理的工作流程的信心，这些工作流程可以随着团队专业知识的不断增长而不断发展。

结论

人工智能代理代表着我们处理机器学习操作方式的转变。这些框架并非取代人类的专业知识，而是通过处理耗费我们大量时间的重复性决策来增强人类专业知识。本文探讨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可视化工作流构建器，到支持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先进或最流行的——它应该是既符合您当前能力，又能提供发展空间的框架。从小处着手，尝试一些有针对性的用例，并让您的经验指导您的代理驱动工作流程的演进。随着您的需求和技术的不断发展，您将为更智能、更具适应性的机器学习运营奠定基础。