Agently AI应用开发框架
Agently AI应用开发框架是面向开发者的开源大模型应用开发工具，核心定位是降低AI Agent原生应用的构建门槛，帮助开发者聚焦业务逻辑实现
Agently AI应用开发框架是面向开发者的开源大模型应用开发工具，核心定位是降低AI Agent原生应用的构建门槛，帮助开发者聚焦业务逻辑实现。核心功能包括多模型统一适配接口、Agent工作流编排工具、插件化扩展体系、上下文持久化管理能力，支持Python、JavaScript等多语言接入。目标用户覆盖AI应用开发者、企业技术团队、科研人员、独立开发者等群体，可应用于智能客服系统搭建、企业内部AI助理开发、行业知识问答机器人构建、自动化工作流AI赋能等多种场景，适配从个人原型验证到企业级生产部署的不同需求。
- 适用对象
- AI应用开发者(快速搭建AI Agent原型)
- 主要功能
- 多模型适配、工作流编排
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- API
- 已收录
- 2026.06.14（140 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#1070
分类内排名
#36 / 542
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2
近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Agently AI应用开发框架是什么，怎么使用？
约 4 分钟Agently AI应用开发框架是面向开发者的开源大模型应用开发工具，核心定位是降低AI Agent原生应用的构建门槛，帮助开发者聚焦业务逻辑实现。核心功能包括多模型统一适配接口、Agent工作流编排工具、插件化扩展体系、上下文持久化管理能力，支持Python、JavaScript等多语言接入。目标用户覆盖AI应用开发者、企业技术团队、科研人员、独立开发者等群体，可应用于智能客服系统搭建、企业内部AI助理开发、行业知识问答机器人构建、自动化工作流AI赋能等多种场景，适配从个人原型验证到企业级生产部署的不同需求。
主要功能
- 多模型适配：框架内置OpenAI、Claude、通义千问、文心一言、 Llama等主流大模型的对接适配模块，开发者无需针对不同模型单独编写请求逻辑，只需在配置项中选择对应模型名称、填入密钥参数，即可快速切换调用不同模型的能力，适配不同场景下的成本、性能、合规性需求。
- 工作流编排：提供可视化及代码化两种工作流编排方式，支持开发者通过拖拽节点或者链式调用的方式，设计包含提示词管理、工具调用、分支判断、结果校验等环节的完整Agent执行链路，每一步执行状态可追溯，出错时支持断点重跑，无需重新执行全流程，提升调试效率。
- 插件扩展体系：内置丰富的官方插件库，覆盖网页搜索、文件解析、数据库连接、代码执行等常用工具能力，同时支持开发者自定义开发插件，只需按照规范实现插件接口，即可将自有业务系统、第三方服务快速接入Agent的能力体系中，满足个性化业务需求。
- 上下文管理：提供结构化的上下文持久化管理能力，支持内存、本地文件、Redis、MySQL等多种存储后端，自动维护会话历史、Agent状态、工具调用记录等信息，开发者可根据需求自定义上下文的修剪规则、过期策略，避免上下文窗口溢出，同时保证会话逻辑的连贯性。
- 多语言支持：同时提供Python、JavaScript/TypeScript两种主流开发语言的SDK，适配后端服务开发、前端应用嵌入等不同技术栈场景，SDK接口设计保持统一，开发者掌握其中一种语言的使用方式后，可快速迁移到另一种语言的开发场景中，降低学习成本。
- 调试观测面板：内置本地调试观测面板，启动调试模式后可实时查看每一轮请求的提示词内容、模型返回结果、工具调用参数、执行耗时等完整数据，支持对比不同模型、不同提示词的返回效果，帮助开发者快速定位问题、优化Agent的执行效果。
怎么使用
- 1. 打开Agently AI应用开发框架官网，进入文档中心页面，根据自身使用的开发语言，选择对应的SDK安装指引，通过pip或者npm命令完成SDK的本地安装。2. 参考快速开始教程，在代码中初始化Agently客户端，根据需要使用的大模型，填入对应平台的API密钥，完成基础配置工作。3. 按照业务需求设计Agent的执行逻辑，可通过链式调用方式编排提示词规则、工具调用需求、结果处理逻辑，也可使用可视化编排工具生成代码。4. 开启调试模式运行代码，在观测面板中查看每一步的执行数据，根据返回结果调整提示词、逻辑分支规则，逐步优化Agent的执行效果。5. 完成调试后，参考部署文档将开发完成的Agent应用集成到自有业务系统中，可根据并发需求选择对应的部署方案，上线后通过监控接口查看运行状态。
适合什么人群
- AI应用开发者(快速搭建AI Agent原型)
- 企业技术团队(落地企业级智能应用)
- 科研人员(大模型应用相关研究实验)
- 独立开发者(开发AI类SaaS产品)
- 全栈工程师(为现有产品添加AI能力)
- 高校计算机专业学生(学习大模型应用开发)
总结
这是一款专注于AI Agent开发的开源框架，和同类工具相比，它最突出的特点是对多模型的兼容能力和极低的上手门槛，即使是刚接触大模型应用开发的开发者，也能通过清晰的文档和简洁的接口，在短时间内跑通第一个Agent应用。它的插件体系设计非常灵活，不管是调用公共工具还是对接内部业务系统，都不需要做太多适配工作，能有效减少重复开发的工作量。同时它兼顾了原型开发和生产部署的需求，小到个人的小工具开发，大到企业级的高并发智能客服系统，都可以基于这个框架实现。框架的开源社区活跃度较高，遇到问题可以在社区寻求帮助，官方也会定期更新功能、适配新的模型和工具，适合长期作为大模型应用开发的基础工具使用。
价格与免费额度
Agently AI应用开发框架核心代码完全开源，所有基础功能均可免费使用，没有调用次数、用户数量的限制，适合个人开发者、小团队以及预算有限的项目使用。官方提供付费技术支持服务，包含定制化开发指导、专属问题答疑、部署方案设计等内容，价格根据需求复杂度面议，适合有企业级生产部署需求、需要官方技术保障的团队使用。此外框架本身不收取模型调用费用，开发者使用时只需向对应的大模型服务商支付相关的API调用费用即可。
优点与不足
优点
- 支持市面上绝大多数主流大模型，无需单独适配不同模型的接口，切换成本低
- 插件体系完善，既有丰富的官方工具插件，也支持自定义扩展，适配个性化需求
- 提供多语言SDK，适配不同技术栈的开发场景，接口设计统一，学习成本低
- 内置调试观测面板，可直观查看每一步执行数据，方便开发者定位优化问题
- 开源免费，代码可自主修改，没有使用限制，适合各种规模的项目使用
不足
- 可视化编排功能相对简单，复杂工作流的编排还是需要依赖代码实现
- 官方文档部分场景的示例不够丰富，部分小众功能需要查阅源码才能了解使用方式
- 目前没有提供云托管服务，企业级部署需要自行准备服务器资源、搭建运维体系
- 社区多为中文内容，英文文档和教程覆盖不够全面，海外开发者使用有一定门槛
能帮你做的 8 件事
- 01多模型适配
- 02工作流编排
- 03插件扩展体系
- 04上下文管理
- 05AI开发框架场景的常用方案
- 06Agent开发场景的常用方案
- 07AI应用开发者(快速搭建AI Agent原型)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Agently AI应用开发框架 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
Agently支持哪些编程语言的开发？
目前Agently官方提供了Python和JavaScript/TypeScript两种编程语言的SDK，覆盖了绝大多数大模型应用开发的技术栈场景。Python SDK适合后端服务开发、数据处理相关的AI应用场景，JavaScript/TypeScript SDK适合前端应用嵌入、Node.js后端开发等场景。两种SDK的接口设计保持一致，开发者掌握其中一种的使用方法后，可以快速迁移到另一种语言的开发中。如果有其他编程语言的使用需求，也可以参考官方接口文档自行开发对应语言的SDK，框架的核心接口规范是完全开放的。
使用Agently需要掌握大模型的底层技术吗？
使用Agently开发AI应用不需要深入掌握大模型的底层训练、微调技术，开发者只需要了解基本的提示词编写方法、业务逻辑梳理能力即可。框架已经封装了大模型调用、上下文管理、工具调用等复杂逻辑，开发者只需要按照文档调用对应的接口、配置相关参数即可实现对应的功能。如果有特殊的性能优化、定制化需求，再去了解相关的底层知识也完全可以，框架本身的设计目标就是降低大模型应用的开发门槛，让更多开发者可以参与到AI应用的开发中来。
Agently可以用于企业级生产环境吗？
Agently完全可以用于企业级生产环境，框架本身已经经过了大量企业项目的验证，支持高并发场景下的稳定运行，同时提供了完善的日志、监控接口，方便企业运维团队进行管理。针对企业级需求，框架支持私有化部署，所有代码都可以在内部环境运行，无需担心数据外泄的问题。同时官方提供付费的企业级技术支持服务，可以帮助企业完成部署方案设计、性能优化、定制化功能开发等工作，保障生产环境的稳定运行。如果企业有特殊的合规需求，也可以基于开源代码进行二次修改，适配自身的合规要求。
如何给Agently添加自定义的工具能力？
给Agently添加自定义工具能力非常简单，只需要按照官方的插件开发规范，实现对应的接口即可。首先需要定义工具的名称、描述、参数格式，这些信息会被框架自动转化为大模型可以理解的工具调用描述，然后编写工具的具体执行逻辑，接收大模型传递的参数，执行对应的操作后将结果返回给框架即可。开发完成的插件可以直接在项目中引入使用，也可以提交到官方插件库供其他开发者使用。不管是对接内部的业务系统、数据库，还是集成第三方的服务API，都可以通过这种方式快速实现，不需要修改框架的核心代码。
Agently和LangChain有什么区别？
Agently和LangChain都是大模型应用开发框架，但是二者的设计侧重有所不同。Agently的设计更加侧重AI Agent原生应用的开发，在工作流编排、上下文管理、工具调用的逻辑设计上更加贴合Agent的开发需求，接口设计更加简洁，上手门槛更低，对国内开发者更加友好，文档和社区都以中文为主，同时适配了大量国内的大模型和服务。LangChain的功能覆盖更加广泛，但是相对来说复杂度更高，上手难度更大，对国内模型和服务的适配相对滞后。开发者可以根据自己的项目需求、技术栈和熟悉程度选择合适的框架，如果是开发Agent类应用，尤其是面向国内场景的应用，Agently的适配性会更好。
使用Agently开发的应用可以商用吗？
使用Agently开发的应用完全可以商用，框架采用的是宽松的开源协议，允许使用者免费修改、分发、商用基于框架开发的应用，不需要支付任何费用，也没有强制开源的要求。开发者只需要遵守对应开源协议的相关规定即可，核心要求是保留原框架的版权声明。需要注意的是，商用过程中使用的大模型、第三方插件和服务，需要遵守对应服务商的相关协议和规定，相关的费用也由开发者自行承担，框架本身不会收取任何额外的商用费用。
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