1. 何时使用 Agent 框架

在围绕 LLM 构建应用程序时，不总是需要 Agent 框架。它们确实能在工作流中提供灵活性，以高效地解决特定任务，但不总是必要的。

有时预定义的工作流足以满足用户需求，实际上不需要 Agent 框架。如果构建 Agent 的方式很简单，比如只是一连串的提示词，那么使用普通代码就足够。这样做的好处是，开发者可以完全掌控，并且理解他们的系统，而不需要任何抽象层。

然而，当工作流变得更加复杂时，比如让 LLM 调用函数或者使用多个 Agent，这些抽象层开始变得有用。

基于这些考虑，我们已经可以确定如下特性需要 Agent 框架：

• 为系统提供支撑的 LLM 引擎。

• Agent 可以访问的一系列工具。

• 与解析器同步的系统提示词。

• 一个记忆系统。

• 控制 LLM 错误的错误记录和重试机制。

2. 常用的 Agent 框架