本人刚入行AI应用开发半年，之前都是拿现成模型调参，现在想系统学一个框架做Agent相关的项目（比如工具调用、记忆机制这类）。目前PyTorch用的多一点，但看很多工业部署案例都是TensorFlow + TF Serving，而且Keras上手确实快。主要纠结是：PyTorch的动态图写研究原型很舒服，但真到上线时转ONNX或TorchScript总觉得有点绕；TensorFlow的静态图部署链路成熟，但调试时那个graph模式真的让我心态爆炸。想请教各位，如果目标是大模型时代做Agent应用（不是纯训练大模型），两个框架的实际差距有多大？有必要为了部署生态去补TensorFlow吗？还是说现在ONNX、vLLM这些中间层已经能抹平差异了？求过来人指点一下，不想再反复横跳了。