AI 智能体的潜力在 AI 领域掀起了一波波热潮。用户可以指示这些智能体感知环境、做出决策，并采取行动以实现特定目标。Google 的 Gemini 模型具备先进的推理、多模态和函数调用功能，为构建 AI 智能体提供了坚实的基础。再加上充满活力的开源框架生态系统，如今开发者已经拥有了打造复杂代理式应用所需的工具包。
本文将帮助您了解，如何结合热门开源框架（包括 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 或 Composio），使用 Google Gemini 模型构建 AI 智能体。我们将说明如何在不同场景中，充分利用每种框架的优势。
在智能体开发方面，Gemini 模型（包括最新的 Gemini 2.5）具备以下几项优势：
框架的选择往往取决于智能体的具体需求或使用情形。以下是一些热门选项，每种选项都提供不同的优势和智能体开发方法。
LangGraph 是 LangChain 的扩展，允许您以图示方式表示工作流程，从而构建有状态的多角色应用。图中的每个节点表示一个步骤（如大语言模型 [LLM] 调用或工具执行），而边则定义了控制流程。LangGraph 非常适合复杂、有状态的工作流程，在这些工作流程中，对智能体推理流程的可见性和控制至关重要。如果将 Google Gemini 模型与 LangGraph 结合使用，在每个步骤您都可以通过高级推理和函数调用功能获益，达到迭代反思和利用工具的目的。开始使用 LangChain 或 LangGraph。
CrewAI 专为编排自主 AI 智能体而设计，使多个智能体能够协同工作，共同完成复杂目标。它通过为每个智能体定义具体的角色、目标和背景故事，并为其分配任务，简化了多智能体系统的开发流程。CrewAI 与 Google Gemini 模型无缝集成。有了 Gemini 模型的加持，每个 CrewAI 智能体都将具备强大的推理和语言理解能力，从而更好地发挥自身作用，更有效地进行协作和执行任务。开始使用 CrewAI。
LlamaIndex 是专为构建知识型智能体设计的框架，它通过 LLM 连接您的数据。该框架擅长数据提取、编制索引和提供检索功能，能够帮助开发者打造多智能体工作流程，来自动执行不同类型的知识工作。LlamaIndex 可直接与 Gemini 模型集成，支持嵌入生成、高级检索策略以及基于私密数据给出回答。这对于打造具备以下能力的智能体至关重要：能够基于 LLM 一般训练数据中不可见的信息进行推理和回答。LlamaIndex 同时支持纯文本和多模态 Gemini 模型，使您能够对文字和图像进行检索增强生成 (RAG)。开始使用 LlamaIndex。
Composio 是专注于简化外部工具和 API 与 AI 智能体集成过程的框架。它提供了一个托管层，用于管理各种预构建工具的身份验证和执行，可有效充当智能体的通用连接器。这使开发者无需逐一管理 API 身份验证，或构建自定义工具封装容器，便能快速让其智能体与 GitHub、Slack、Google Workspace、Notion 等服务交互。如果将 Composio 与 Google Gemini 模型结合使用，则可以通过 Gemini 的函数调用功能来智能选择和利用这些工具，让智能体执行大量实际任务。开始使用 Composio。
准备好立即开始使用 Google Gemini 模型构建 AI 智能体了吗？下面介绍具体方法：
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