对比了三款支持二次开发管理配置端且非低代码的开源 Agent 框架：LangGraph + LangServe、AgentScope 和 OpenAGI。LangGraph 基于 Python 生态，提供 LangServe Dashboard 管理后台，完美适配 SKILL.md 标准；AgentScope 由阿里云开源，支持多 Agent 协作与 Go/Python 双栈；OpenAGI 为清华开源项目，具备 Skill 市场功能。三者均支持通过代码扩展 Skill 加载器与管理 API。推荐优先选用 LangGraph + LangServe，因其 Python 生态成熟且管理后台可全量二次开发。
本文介绍三款支持二次开发管理配置端且非低代码的开源 Agent 框架，均具备代码级扩展能力并支持 SKILL.md/MCP 标准。涵盖核心特性、二次开发要点及部署步骤，适用于企业级或开发者友好型场景。
LangChain 官方推出的「Agent 编排 + 服务化」框架，自带可二次开发的 Skill/Tool 管理后台（LangServe Dashboard），纯代码开发、无低代码封装，是 Python 生态的最佳选择。
StructuredTool（对应 SKILL.md 标准），可通过代码/API 注册、禁用、版本管理；SKILL.md + scripts 格式的 Skill；# 安装核心依赖
pip install langgraph langserve langchain-openai fastapi uvicorn
# 启动带 Dashboard 的 LangServe 服务
langserve start --host 0.0.0.0 --port 8000 --dashboard
访问 http://localhost:8000/docs（API 管理）、http://localhost:8000/dashboard（可视化管理后台）。
from fastapi import FastAPI, APIRouter, Depends
from langserve import add_routes
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.tools import StructuredTool
from pydantic import BaseModel
import yaml
from pathlib import Path
# 1. 自定义 Skill 加载器（解析 SKILL.md）
def load_skill_from_dir(skill_dir: str) -> StructuredTool:
skill_path = Path(skill_dir)
# 解析 SKILL.md 的 YAML 头
with open(skill_path / "SKILL.md", "r", encoding="utf-8") as f:
yaml_head = f.read().split("---")[1].strip()
skill_meta = yaml.safe_load(yaml_head)
# 构建执行函数（调用 scripts 脚本）
def skill_executor(**kwargs):
import subprocess
cmd = ["python", str(skill_path / skill_meta["mcp"]["script_path"])]
for k, v in kwargs.items():
cmd += [f"--{k}", str(v)]
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
return result.stdout.strip()
# 构建 StructuredTool
param_fields = {p["name"]: (eval(p["type"]), ...) for p in skill_meta["parameters"]}
ParamModel = BaseModel(**param_fields)
return StructuredTool.from_function(
func=skill_executor,
name=skill_meta["name"],
description=skill_meta["description"],
args_schema=ParamModel
)
# 2. 扩展 Skill 管理 API（注册/删除/列表）
app = FastAPI(title="Agent Skill 管理平台")
skill_router = APIRouter(prefix="/admin/skills")
registered_skills = {}
@skill_router.post("/register")
def register_skill(skill_dir: str):
"""注册 SKILL.md 格式的 Skill"""
skill = load_skill_from_dir(skill_dir)
registered_skills[skill.name] = skill
# 添加到 LangServe 路由
add_routes(app, skill, path=f"/skills/{skill.name}")
return {"code": 0, "msg": f"Skill {skill.name} 注册成功"}
@skill_router.get("/list")
def list_skills():
"""获取所有已注册的 Skill"""
return {"code": 0, "data": [{"name": k, "description": v.description} for k, v in registered_skills.items()]}
app.include_router(skill_router)
# 3. 启动服务（集成自定义管理 API）
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
LangServe Dashboard 的前端源码在 langchain/langserve/dashboard，基于 React + TypeScript 开发：
src/components/SkillList.tsx 扩展 Skill 配置项；阿里云开源的 Agent 开发框架，自带「Agent 管理控制台」，支持 Skill 标准化注册/配置，纯代码开发、无低代码，适合多 Agent 协作场景。
Skill 抽象类，可直接映射 SKILL.md 标准（name/description/parameters）；# 安装
pip install agentscope
# 启动管理控制台
agentscope dashboard start --port 9000
# 注册 Skill（代码/控制台均可）
python -m agentscope skill register ./calculator-skill
访问 http://localhost:9000 即可进入管理后台，支持 Skill 配置、Agent 编排、调用日志查看。
清华大学开源的 Agent 框架，自带「Skill 管理平台」，纯代码开发，支持 SKILL.md/MCP 标准，适合复杂场景的二次开发。
SKILL.md 元数据）；# 克隆源码
git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git
cd OpenAGI
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动服务（含管理后台）
python run.py --web --port 7000
访问 http://localhost:7000 进入管理后台，可直接导入 SKILL.md 格式的 Skill，支持在线配置参数、测试调用。
| 框架 | 开发语言 | 管理后台 | Skill 标准支持 | 二次开发难度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| LangGraph + LangServe | Python | React + FastAPI（可全量二次开发） | 完美适配 SKILL.md/MCP | 低（Python 生态成熟） | 中小规模、Python 栈、快速扩展 |
| AgentScope | Python/Go | Go + React（API 开放） | 适配 SKILL.md/MCP | 中（双语言） | 多 Agent 协作、企业级部署 |
| OpenAGI | Python | Vue + FastAPI（源码开放） | 原生支持 SKILL.md | 中（功能丰富，需理解框架） | 复杂场景、Skill 市场、团队协作 |
SKILL.md + scripts 标准，无需低代码；SKILL.md YAML 头 → 构建标准 Tool/Skill 对象 → 注册到框架」的方式，无缝加载标准化 Skill。
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