想搭自己的 AI 智能体？Coze、Dify、OpenClaw 怎么选
智能体框架，是帮你"搭智能体"的开发脚手架。它把规划、记忆、工具调用、循环这些脏活封装好，你只填业务逻辑。新手别一上来手搓，先借框架跑通一个再说。
它们帮你省了啥
一个智能体要管：怎么拆任务、怎么记上下文、怎么调工具、怎么循环重试。框架把这些做成现成模块，你像搭积木一样拼。否则光"让模型循环调用工具"这一条，自己写就够喝一壶。框架还管错误兜底、限流、日志，省下大量边角工程。
选框架的三条原则
① 看社区热度——出问题能搜到答案；② 看是否贴合你的语言/平台（Python 生态最成熟）；③ 看是要"单智能体"还是"多智能体协作"，后者 CrewAI / AutoGen 更顺。别被"功能多"晃晕，先看自己要干啥。
别过度设计
很多场景一个 Prompt + 几次工具调用就够，硬上框架反而绕。先问"这活需不需要循环和记忆"，不需要就别上框架。小型自动化用 WorkBuddy 这类平台拖拽更省事，别为了"显得专业"上重框架。
推荐起步路线
纯玩票先用 WorkBuddy / Coze 这类零代码平台感受"闭环"；真要写代码，从 LangChain 或 CrewAI 的官方示例改起，别从空白项目搭。改懂一个例子，比读十篇文档快。
主流框架怎么选
轻量派如 LangChain，灵活、组件多，适合程序员深度定制；全栈派如 Dify、Coze，拖拽就能搭，非技术也能上手；多智能体协作派如 CrewAI、AutoGen，专门处理"好几个 agent 分工干活"。选哪个看团队构成：有开发就 LangChain 自由发挥，要快速出活就 Dify/Coze。
还有一类"自主运行"框架（AutoGPT 那路），让 agent 自己定目标自己跑，听着酷但容易跑偏烧 token。生产环境里，多数团队反而偏爱"人在环（human-in-the-loop）"的半自动框架，关键节点人工确认，稳得多。
自研还是用框架
需求简单（就一个固定流程）时，直接调模型 API 加几十行代码比引入整套框架更轻；需求复杂、要管状态/记忆/工具路由，框架能省你重写一堆基础设施。判断标准就一句：你的 agent 逻辑能不能用"几行 if-else"说清，能就别上框架。
另一个隐性成本是可维护性。框架升级、API 变更你要跟着改；自研则全在自己手里。小团队先拿框架验证想法，等业务定型、痛点明确，再评估哪些模块值得抽出来自研，这是比较稳的演进路径。
