AI Agent 框架实测：AutoGen、CrewAI、LangGraph 有何不同？

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 2025 年，AI 从「聊天」走向「行动」，智能体（Agent）成为新的爆点。
但在众多 Agent 框架中，哪一款更适合你？我实际体验了 AutoGen、CrewAI、LangGraph 三大热门框架，本文带你一次看懂它们的差异与适用场景。

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一、什么是 Agent 框架？

简单来说，AI Agent 框架是让大语言模型（LLM）能自主执行任务、调用工具、分工协作的中间层。

相比直接调用 GPT API，它能让 AI：

• 像人一样“记得目标”；

• 拆解任务，协调多个智能体；

• 调用外部工具或 API；

• 甚至在后台持续运行、状态追踪。

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二、三大框架概况

框架	主打方向	开源方	特点
AutoGen	多智能体对话与协作	Microsoft Research	快速原型、灵活性强
CrewAI	团队式智能体协作与流程自动化	CrewAI Inc.	企业级流程、配置驱动
LangGraph	图结构、有状态 Agent 系统	LangChain 团队	生产级部署、复杂流程支持

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三、实测体验对比

我统一设计了一个测试任务👇

输入主题：“AI 在医疗行业的应用”
输出：① 研究要点 ② 博客提纲 ③ 简短总结

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🧩 1. AutoGen —— 快速搭建多 Agent 对话

特点：轻量、灵活，适合快速原型。

安装

pip install pyautogen openai

示例代码

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

assistant = AssistantAgent(name="Researcher")
user = UserProxyAgent(name="User", human_input_mode="NEVER")

response = assistant.step(
    user, 
    "请调研‘AI 在医疗行业的应用’，总结 5 个关键点。"
)
print(response)

实测感受

• ✅ 上手最快，十几行即可跑通。

• ✅ Agent 对话机制自然，可扩展为多角色协作。

• ❌ 状态持久化弱，长流程容易“忘”。

• ✅ 适合做研究型或原型验证类项目。

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🧠 2. CrewAI —— 团队协作式多 Agent 框架

特点：更像一个“AI 团队”，适合流程型任务。

安装

pip install crewai

YAML 定义示例

crew:
  agents:
    - name: researcher
      role: 医疗AI分析师
      goal: 负责资料调研
    - name: writer
      role: 技术写作专家
      goal: 整理内容成博客
  tasks:
    - name: research_task
      agent: researcher
      input: "AI 在医疗行业的应用"
    - name: write_task
      agent: writer
      depends_on: [research_task]

运行示例

from crewai import Crew

crew = Crew.from_file("crew_config.yaml")
crew.run()

实测感受

• ✅ 支持清晰的任务流与角色定义。

• ✅ 适合多步骤、可配置的自动化流程。

• ❌ 对小任务稍显笨重。

• ✅ 非常适合企业内部流程自动化，如内容生产线、报表生成。

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🔗 3. LangGraph —— 图结构、可控性最强

特点：面向复杂流程与生产化部署。

安装

pip install langgraph langchain openai

最小示例

from langgraph.graph import Graph

def research_node(inputs):
    return {"data": "AI 医疗应用五大方向：影像分析、药物研发、辅助诊断..."}

def write_node(inputs):
    return {"blog": f"主题总结：{inputs['data']} 的未来趋势..."}

graph = Graph()
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("write", write_node)
graph.add_edge("research", "write")

result = graph.invoke()
print(result["write"]["blog"])

实测感受

• ✅ 可视化、状态追踪、循环与分支都能轻松实现。

• ✅ 非常适合复杂流程与持续运行的 Agent 系统。

• ❌ 入门门槛最高，概念多、设计思维偏架构。

• ✅ 推荐给做产品化、部署型 Agent 平台的开发者。

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四、总结对比表

对比维度	AutoGen	CrewAI	LangGraph
定位	多智能体对话原型	团队式任务编排	图结构+状态管理
学习曲线	⭐（最易）	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
配置复杂度	低	中	高
生产部署能力	中	高	极高
适用场景	快速验证 / 学术研究	流程自动化 / 内容管线	长流程 / SaaS Agent 系统
推荐人群	个人开发者	中小团队 / 企业	架构师 / 平台开发者

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五、选型建议

• 🧪 AutoGen → 适合想快速搭建 AI 对话系统或多智能体 Demo 的个人开发者。

• 🧭 CrewAI → 适合中小团队做「自动化业务流程」或多 Agent 内容生成。

• 🏗️ LangGraph → 适合产品化、长期运行、具备技术团队的项目。

简单总结一句话：
AutoGen 快、CrewAI 稳、LangGraph 强。

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六、结语

AI Agent 的世界正在快速进化：从简单的“单体智能”走向“群体协作”，从 Prompt 级实验走向生产级系统。如果你正准备搭建自己的 AI 助手、内容引擎或自动化系统，以上三款框架中一定有一个适合你。