本章小结
本章全面介绍了智能体开发框架生态，从开源框架到平台级产品，帮助开发者根据场景选择合适的工具。
核心要点回顾
框架生态的主要分层
流程编排（图/状态机）：强调可控性、可追踪与可回放，适合复杂业务流与生产治理。
多智能体协作（对话/角色/任务流）：强调分工、交接与验证机制，适合复杂任务的分解与并行。
数据/RAG 驱动：强调索引、检索与上下文组装，适合知识密集型场景。
企业级 SDK/连接器：强调与身份、权限、审计、数据源集成，适合在既有系统中落地。
平台级接口：强调托管能力与低门槛，适合快速验证与平台化落地。
选型时优先问的问题
需要多强的控制流（分支/循环/检查点/回滚）？
工具体系是否复杂（是否需要按需加载、沙箱、权限策略）？
数据侧是否是主矛盾（索引/检索/权限隔离/后处理）？
需要怎样的可观测性、评估与合规审计能力？
场景
推荐形态
核心理由
企业核心业务流
图编排/状态机
状态可控、支持人工介入、容错强
代码生成/数据分析
生成-执行闭环
可运行、可验证、可修复
内容创作/快速 Demo
角色任务编排
上手快、交付形态清晰
数据检索/RAG 应用
数据/RAG 驱动
索引与检索能力强、多格式支持
企业现有系统集成
企业级 SDK/连接器
权限、审计与连接器生态完善
下一步
写出代码只是第一步，让智能体在生产环境中稳定运行才是真正的挑战。下一章将探讨 系统架构与工程化，解决鲁棒性、成本与性能问题。
下一节: 第九章：AgentOps 与生产化落地
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