两大主流 AI Agent 框架的终极对决：集成平台与开发者框架的范式之争。
这张雷达图直观地展示了两个框架在六个关键维度上的核心差异。FastGPT 在易用性和知识库集成上表现卓越，而 agno-agi 则在性能和灵活性上遥遥领先。
编排是 Agent 框架的灵魂。FastGPT 通过拖拽式“Flow”降低门槛，而 agno-agi 则通过纯 Python 代码赋予开发者极致的控制力，这从根本上决定了它们的不同路径。
# 定义智能体
researcher = Agent("研究员")
writer = Agent("写手")
# 组建团队
blog_team = Team(
agents=[researcher, writer],
workflow="自动博客撰写"
)
# 执行任务
blog_team.run("分析AI框架趋势")
两个框架解决了不同维度的性能问题。FastGPT 关注通过云原生架构支持高并发用户访问，而 agno-agi 则痴迷于框架层面的微观优化，以支持大规模智能体的高效计算。
通过基础设施扩展
∞
高并发 & 动态扩缩容 (依赖Sealos等平台)
框架级微观优化
~3μs
智能体实例化
~6.5KiB
内存占用
你的项目目标和团队构成，决定了哪个框架是你的最佳选择。是快速构建企业知识应用，还是打造前沿的自治AI系统？
适合需要快速交付、拥有完善UI、以知识库为核心的企业级应用。目标用户是应用开发者和业务团队。
为构建性能至上、需要深度控制和灵活性的复杂自治系统而生。目标用户是AI工程师和研究人员。
跟随这个简单的流程图，根据你的核心需求，找到最适合你的框架。
项目核心目标是什么？
基于知识库的问答应用
构建复杂的自治系统