Agent 框架横向对比
Agent 框架横向对比
本文对比当前主流 Agent 框架：LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、smolagents、OpenAI Swarm 和 OpenManus，给出定位、特性、适用场景与选型建议，帮助快速做技术决策。
1. LangChain
定位：通用 LLM 应用开发框架，模块化封装 Prompt、Memory、Tools 与 Agent。
优势：生态成熟、工具丰富、快速原型。
局限：复杂流程编排需要额外控制逻辑，多步骤可控性一般。
适合：单智能体为主、需要快速接入工具与数据源的场景。
2. LangGraph
定位：图结构 Agent 编排框架，强调状态管理与可控流程。
优势：支持分支/循环、人机协作、可观测与恢复。
局限：学习曲线更高，自主性相对有限。
适合：流程复杂、需明确控制路径的 Agent 工作流。
3. AutoGen
定位：微软开源的多智能体对话编排框架，强调对话驱动的协作。
优势：多 Agent 原生支持、对话式协作、可扩展。
局限：调试成本高，生态成熟度仍在增长。
适合：多角色协作、研究与探索类任务。
4. CrewAI
定位：类团队协作的多 Agent 编排框架。
优势：角色分工清晰、YAML 配置友好、集成工具多。
局限：复杂场景仍需手动补齐工具与流程。
适合：任务协作、流程明确的多 Agent 场景。
5. smolagents
定位：极简框架，强调 “Code as Actions”。
优势：轻量、上手快、直接让模型写代码调用工具。
局限：生态相对小，复杂流程需自行搭建。
适合：快速实验、教学与轻量项目。
6. OpenAI Swarm
定位：轻量级多 Agent 协作框架，强调清晰的角色分工与交接。
优势：结构简单、适合快速构建多 Agent 协作流程。
局限：功能范围较窄，复杂流程需扩展。
适合：轻量多 Agent 协作与 PoC。
7. OpenManus
定位：面向工程化的 Agent 框架，偏系统性落地。
优势：覆盖多角色、多步骤与运行时治理。
局限：上手成本较高，需要一定工程基础。
适合：企业级 Agent 工程化落地。
8. 关键维度对比（速览）
| 维度 | LangChain | LangGraph | AutoGen | CrewAI | smolagents | OpenAI Swarm | OpenManus |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 学习成本 | 低-中 | 中-高 | 高 | 中 | 低 | 低 | 中-高 |
| 可控性 | 中 | 高 | 中 | 中 | 低 | 中 | 高 |
| 自主性 | 中 | 中 | 高 | 中 | 中 | 中 | 中 |
| 多 Agent | 中 | 高 | 高 | 高 | 低 | 中 | 高 |
| 生态成熟度 | 高 | 中 | 中 | 中 | 低 | 低 | 中 |
| 适用规模 | 中 | 中-大 | 中-大 | 中 | 小 | 小-中 | 大 |
提示：如果你更在意可控与可观测，优先 LangGraph；更在意生态与快速上线，优先 LangChain。
9. 选型建议
| 目标 | 推荐框架 |
|---|---|
| 快速上手、生态成熟 | LangChain |
| 流程复杂、可控性优先 | LangGraph |
| 多 Agent 对话协作 | AutoGen |
| 角色分工与协作流程 | CrewAI |
| 极简实验与教学 | smolagents |
| 轻量多 Agent 协作 | OpenAI Swarm |
| 工程化落地 | OpenManus |
10. 何时该用 Agent
- 问题路径无法穷举，需要动态决策。
- 任务跨系统、需多工具协作。
- 对话中需要澄清、协商与执行闭环。
满足以上条件时，优先考虑 Agent 框架；否则 Workflow 更稳更省。
11. 选型流程（简化版）
- 路径是否可穷举？ 能 → Workflow；不能 → 进入 Agent。
- 是否需要强可控与审计？ 是 → LangGraph / OpenManus。
- 是否多角色协作？ 是 → AutoGen / CrewAI / LangGraph。
- 是否快速原型？ 是 → LangChain / smolagents / Swarm。
12. 常见误区
- 一上来就多 Agent：多 Agent 成本高，先做单 Agent 验证价值。
- 只追求“自治”：缺乏可控性会导致线上事故，必须加审计和限流。
- 忽略数据与工具质量：Agent 质量=模型 × 数据 × 工具质量，模型只是其中一环。
13. 落地建议（AI Engineer 视角）
- 先 Workflow 后 Agent：能确定流程的先固化，缩小不可控面。
- 工具层先稳定：API 可靠、权限最小化、异常可重试。
- 加观测与回放：记录决策、工具调用和关键输入输出。
- 人机协作兜底：关键步骤加入人工确认或回滚策略。