同一个Agent用Python、Clojure、Elixir各写一遍：三种技术栈的落地实战复盘

📅 2026-08-14 · 茗尚说Ai · 应用案例

大多数Agent工具链是Python优先的——LangChain、AutoGen、CrewAI、LangGraph，几乎清一色面向Python。这对已经用Python的团队很友好，但对那些跑在JVM基础设施或Erlang/OTP系统上的组织来说，却是一个绕不开的选择题：是把Agent迁到Python，还是在自己熟悉的运行时里从头搭建？

SD Times 在8月13日发表的一篇实战复盘，把这个问题摊开讲透了。作者 Artem Barmin 和他的团队，用同一个分析型Agent（查询数据库返回统计、按需生成图表），分别在 Python、Clojure、Elixir 三种语言里各实现了一遍，逐项对比它们在生产级Agent系统里的表现。

1. 案例背景：一个会跑工具的Agent

先明确主角——所谓 LLM Agent，就是一个"会调用函数的大模型"。它的核心循环叫 ReAct（推理 + 行动）：模型先看对话和可用工具，决定是调用工具还是直接回答；调了工具就把结果喂回对话，循环往复，直到给出最终答案或达到步数上限。

Anthropic 曾把 Agent 细分成两类：workflow（工作流）是 LLM 沿着预设代码路径被编排，agent 则是 LLM 动态决定自己的流程和工具使用。但两者共享同一个底层循环，区别只在于LLM 对流程的控制程度。真正拉开语言差距的，是如何表达"工具、状态、循环"这三件事。

2. Python：框架最省事，但状态有坑

Python 有现成框架可用，一条 initialize_agent 就能把循环跑起来。但团队刻意也写了"不依赖框架"的版本——用字典存工具、用字典存状态，控制流完全可见。

问题出在 Python 的可变数据结构上：一个工具函数可以通过引用修改 state，而这种修改不会出现在 trace 里。作者的评价很克制："有人认为这是语言缺陷，我们则认为这只是一个需要管理的属性。"言下之意——框架帮你省了事，但也把状态追踪的透明度藏了起来。

3. Clojure：把Agent当成"纯数据变换"

Clojure 的思路截然不同：Agent 就是对不可变 map 的一系列数据变换。工具是 map，参数 schema 用 Malli 定义——schema 本身也是数据，而不是类或装饰器，因此可以编程式生成、序列化、转换，天然适合转成 LLM API 要的 JSON 格式。

更妙的是状态处理。每一轮迭代都"取一个旧状态、返回一个新状态"，旧状态保持不变。这意味着你可以对两个状态做 diff，看清某一步到底改了什么；可以把完整状态序列化成 EDN 存下来、之后重放；开发时还能在 REPL 里手动单步执行 run-agent-once。测试时也无需 mock 库——没有框架内部实现可 mock，因为根本没有隐藏的内部状态。

4. Elixir：把Agent当成一个进程

Elixir 走的是第三条路：用 Actor 模型，把每个 Agent 都建模成一个进程。进程轻量到只有几 KB 内存，靠消息传递通信，并由监督树负责故障恢复。用 GenServer 包裹的 Agent，其"消息传递"模型和标准 Agent 工作流模式天然对应——提示链就是进程间传消息，路由就是分类器进程分发，编排器进程负责 spawn 和管理 worker。

最亮眼的是它的故障自愈：

"如果一个 agent 进程因为糟糕的 LLM 输出、API 超时或格式错误的工具结果而崩溃，监督者会重启它，其它 agent 进程不受影响。Erlang/OTP 从 1980 年代起就是这么处理进程失败的，搬到 LLM Agent 上几乎不用改。"

而多个 agent 进程"默认并发运行"，因为它本来就是 Elixir 的核心能力。

5. 生产需求下的三方对比

• Python
  ：用 asyncio/线程/多进程，但 GIL 限制了 CPU 密集型并行；I/O 密集的 LLM 调用 asyncio 够用，大规模并发还得上 Ray、Celery 等外部工具。
• Clojure
  ：自带 atoms、refs、agents、core.async 等并发原语，跑在 JVM 上。
• Elixir
  ：并发是内建的，无需额外引入。

💡 复盘结论：没有"最好"的语言，只有"最匹配你现有栈"的语言。如果你已经在 JVM 或 Erlang/OTP 上跑生产系统，硬把 Agent 迁到 Python，可能是在引入一套新的运行时复杂度；反过来，Clojure 的不可变状态和 Elixir 的进程监督，恰恰为"可追踪、可恢复"的 Agent 提供了 Python 框架默认不暴露的能力。

这篇复盘最有价值的地方，不在于推荐你选哪门语言，而在于提醒了一个容易被忽略的事实：Agent 的可靠性，最终由你的运行时决定——状态的可见性、故障的隔离、并发的成本，都是语言生态里早就写好的"默认答案"。下次纠结技术栈时，不妨先问一句：你要的到底是"写起来最快"，还是"崩溃了能自己爬起来"。下期见。

参考来源：

 SD Times — "Elixir, Clojure, or Python for LLM Agents? Our Experience with All Three"（Artem Barmin，2026-08-13） Hacker News — 该文的社区讨论串 

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