使用场景

按工作流选择 AI Agent 工具

面向真实 Agent 工作流的 programmatic SEO hub,覆盖客服 Agent、内部知识助手、研究 Agent、开发者工具 Agent、工作流自动化和 Agent 创业项目。

热门工具

客服 Agent 的 AI Agent 工具选型

用检索处理政策和产品事实,用 memory 处理账号偏好,在给 Agent 写权限前先做 eval。

Mem0, Zep, LlamaIndex, LangSmith

打开场景

热门工具

内部知识助手的 AI Agent 工具选型

先用 RAG 做底层能力,把权限放进 metadata filters,再用窄 MCP 边界暴露操作型工具。

LlamaIndex, Qdrant, Pinecone, Model Context Protocol

打开场景

热门工具

研究 Agent 的 AI Agent 工具选型

当 Agent 必须搜索、判断证据并决定是否继续时,把检索和显式状态控制组合起来。

LlamaIndex, LangGraph, OpenAI Agents SDK, LangSmith

打开场景

热门工具

开发者工具 Agent 的 AI Agent 工具选型

保持工具访问面窄,让每条写路径可审计;只有工具需要跨 client 复用时才引入 MCP。

Model Context Protocol, OpenAI Agents SDK, LangGraph, LangSmith

打开场景

热门工具

业务自动化 Agent 的 AI Agent 工具选型

当重试和审批重要时使用显式状态,把自主步骤放在 eval 和日志之后。

LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Model Context Protocol

打开场景

热门工具

Agent 创业项目的 AI Agent 工具选型

先用最小编排层证明任务闭环,再在增加自主性前补 tracing 和 eval。

OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, LangSmith

打开场景