过去一年，Agent Framework 几乎进入了爆发阶段。

LangGraph、OpenAI Agents SDK、Anthropic Skills、MCP……

几乎每个月都会出现新的框架。

很多企业在做 Agent 时，第一件事情就是：

我们应该选择哪个 Framework？

但真正做过企业 Agent 后，我越来越觉得：

这个问题本身就问错了。

因为这些 Framework，其实解决的是 Agent 系统中完全不同层次的问题。

它们不是竞争关系，而是互补关系。

真正的企业 Agent，也不会只采用其中一种架构。

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假设一个企业客服 Agent。

用户说：

我的退款为什么还没有到账？

系统真正需要完成哪些事情？

第一步：

理解用户意图。

退款查询

第二步：

查询业务系统。

退款状态 订单状态 支付渠道

第三步：

决定应该处理什么业务。

例如：

退款未提交。

退款审核中。

银行处理中。

不同状态对应完全不同的处理流程。

第四步：

加载对应业务知识。

例如：

退款规则。

银行到账规则。

售后政策。

第五步：

调用真正的工具。

例如：

订单系统。

CRM。

支付系统。

最后才是：

组织自然语言回复。

整个过程，其实涉及了五类完全不同的问题。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

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