背景介绍
过去的项目涉及 RAG 比较多，在 2024 年整理过 来自工业界的开源知识库 RAG 项目最全细节对比，得到了不少工程师比较好的反馈。最近新项目使用的多 Agent 的技术方案，实际对多 Agent 框架进行了详细了调研，结合最近的项目的具体实践，整理相关内容分享在这边，期望对其他人的框架选型有一些帮助。
在这篇文章中主要对比目前相对成熟或好评较多的多 Agent 框架，主要对比的框架包括 CrewAI、AutoGen、LangGraph、Agno、OpenAI Agents、Pydantic AI、MetaGPT。
如果只关心技术选型结论，可以直接跳到最后结论部分
项目基本情况
框架概览与基础对比
项目基本情况
下表展示了各框架的基础指标对比：
| 框架 | GitHub Stars | 持续维护性 | 社区活跃度 | 上手门槛 | 主要应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 36.2k | ⭐️⭐⭐️️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️ | 通用多智能体协作 |
| AutoGen | 49.2k | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | 对话式协作、代码生成 |
| LangGraph | 17.8k | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | 复杂工作流编排 |
| Agno | 32.4k | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️ | 知识密集型应用 |
| OpenAI Agents | 14k | ⭐️⭐️️⭐️️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️ | OpenAI生态集成 |
| Pydantic AI | 11.9k | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | ⭐️⭐️️ | 结构化输出应用 |
| MetaGPT | 58.1k | ⭐️⭐️️ | ⭐️⭐⭐️ | ⭐️⭐️⭐️ | 软件开发专用 |
初步筛选分析
项目热度评估：经过筛选，本文涉及的框架都具有较高的社区关注度，Star数量最少也有近12k，表明这些框架都具备一定的成熟度。
维护性分析：
- MetaGPT虽然Star数量最多，但更新频率明显下降，存在后续维护风险
- 其他框架仍在持续高频迭代，维护性相对有保障
上手门槛对比：
- CrewAI和Agno：门槛较低，适合快速上手
- LangGraph：基于图抽象，概念相对复杂
- AutoGen：涉及概念较多，学习曲线较陡
- OpenAI Agents和Pydantic AI：门槛适中
应用场景匹配：
- MetaGPT：专为软件开发场景设计
- 其他框架：面向通用场景，适应性更强
⚠️ 选型建议：除非专门针对软件开发领域，否则可以优先排除MetaGPT。在通用场景下，建议根据团队技术水平和项目复杂度来选择合适的上手门槛。
核心能力深度对比
为了全面评估各框架的适用性，我们从以下七个关键维度进行深入分析：
1. Agent建模能力
Agent建模能力是框架的核心基础，决定了智能体的行为模式和协作方式。
| 框架 | 核心建模理念 | 推理/规划支持 | 自定义灵活性 |
|---|---|---|---|
| CrewAI | 角色驱动，预制团队协作模式 | 内置分层规划（Hierarchical Planning） | 中高（角色、目标、工具易定义） |
| AutoGen | 对话驱动，智能体通过自然语言交谈协作 | 通过多轮对话自然涌现，支持Reflection和自我修正 |
高（可精细控制对话流程、工具使用、人类干预点） |
| LangGraph | 图状态机，将工作流抽象为有向图 | 极灵活（需手动构建所有推理步骤和状态迁移） | 极高（近乎无限，但需自行实现很多底层逻辑） |
| Agno | 开发者友好，强调简单直观的API设计 | 依赖模型能力，框架提供基础构建块 | 中（易于上手，但深层定制可能受限） |
| OpenAI Agents | 基于Assistants API，OpenAI提供的结构化Agent框架 | 通过Assistants API和Threads实现状态管理，支持工具调用和文件处理 | 中（可通过配置和工具定义控制行为，但受限于OpenAI生态） |
| Pydantic AI | 模型验证驱动，集成Pydantic用于数据校验 | 依赖模型自身能力，框架侧重于结构化输入输出 | 中（通过Pydantic Model定义行为边界） |
2. 协调与通信能力
智能体间的协调机制决定了系统的协作效率和复杂度。
| 框架 | 核心协调模式 | 典型通信机制 |
|---|---|---|
| CrewAI | 结构化角色分工，顺序/层级协作 | 通过任务输出传递 |
| AutoGen | 多Agent对话与协作，支持动态交互 | 消息传递（聊天模型） |
| LangGraph | 有向状态图（DAG），支持循环与条件分支 | 通过共享状态 |
| Agno | 通过Team类和团队领导者协调多个Agent的任务分配与顺序执行 | 利用共享上下文和消息传递实现Agent间交互 |
| OpenAI Agents | 通过一个主控Agent（Conductor）来协调任务分解、分配与结果整合，采用集中式的指挥与控制模式。 | 通过HandOff机制实现代理间的控制转移，将消息历史或特定输出从一个代理传递到另一个， |
| Pydantic AI | 关注数据流与验证，协调能力非核心重点 | 通过结构化数据 |
3. 会话与状态管理能力
状态管理能力直接影响系统的可扩展性和可靠性。
| 框架 | 核心记忆机制 | 状态持久化能力 | 上下文共享/传递 | 独特优势 |
|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 短期记忆（上下文窗口）、向量数据库（长期） | 支持外部数据库集成，状态可持久化 | SharedContext实现智能体间状态共享 |
智能体作为原子单位，统一接口，生命周期封装完善 |
| AutoGen | 智能体内部状态（对话历史、模型上下文） | 支持状态的保存与加载（save_state/load_state） |
通过群聊管理器（GroupChat）协调多智能体对话 |
状态序列化能力强大，适合复杂、可恢复的多轮协作 |
| LangGraph | 分层记忆架构（短期线程记忆+长期记忆存储） | 检查点（Checkpointer）机制自动持久化状态 | 状态（State）在整个图中流转 | 图状态机模型，持久化与可观测性生产级支持最好 |
| Agno | 短期记忆（SQLite/Redis）、长期记忆（向量数据库） | Mem0记忆管理工具包（存储、检索、分类、时效控制） | 通过Team组建专业化团队 |
高性能、低延迟，人机协作流程控制是其亮点 |
| Pydantic-AI | 模型状态、会话状态 | 内置状态序列化/反序列化，支持多种后端 | -（更侧重于单一智能体的状态安全） | 类型安全的状态管理，与Pydantic模型深度集成 |
| OpenAI Agents | 基于Assistants API的有状态设计，通过Threads维护对话历史和上下文 | 通过Assistants API自动管理状态持久化 | 通过Threads和Messages在代理间共享和传递状态 | 提供Assistants API，内置线程（Thread）概念 |
4. 工具生态与集成能力
工具集成能力决定了系统的功能边界和扩展性。
| 框架 | 工具调用方式 | 自定义工具难度 | 内置工具丰富度 | 特色工具集成能力 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 灵活的@tool装饰器，支持result_as_answer参数控制输出 |
低 | 中等 | 强大的自定义Agent适配器，可集成不同来源的Agent和工具 | 异构Agent集成，适合混合技术栈 |
| AutoGen | 声明式HTTP工具（通过JSON Schema定义），MCP服务器集成 | 中等 | 丰富 | 原生支持多模型后端，可通过Semantic Kernel桥接扩展 | 企业级API集成与多模型支持 |
| LangGraph | 作为状态图节点集成，工具调用是工作流的一部分 | 中到高 | 依赖LangChain生态 | 可构建多Agent协作工具流，支持复杂条件逻辑与循环 | 复杂、可编排的工具工作流 |
| Agno | 工具集参数传入，支持异步执行和结果验证 | 低 | 丰富（20+知识连接器） | 多模态工具，混合搜索，预置DuckDuckGo搜索、YFinance等工具 | 开箱即用的工具链，知识管理能力强 |
| OpenAI Agents | 通过Function Calling和Code Interpreter集成工具 | 低 | 内置工具支持 | 支持自定义函数和代码执行，与OpenAI生态系统无缝集成 | 轻量级，与OpenAI生态系统无缝集成 |
| Pydantic AI | 主要关注模型调用与结构化输出 | - | - | 强调通过Pydantic模型定义和验证工具的输出 | 类型安全的工具输出处理 |
5. LLM兼容性
模型兼容性直接影响系统的灵活性和成本控制。
| 框架 | 核心LLM支持特点 | 官方明确支持的模型/API | 切换便捷性 | 配置灵活性 |
|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 原生支持多模型，设计友好 | OpenAI, Anthropic, Ollama, 通义千问, 文心一言等 | 高，代码配置简单 | 高，支持每个Agent独立配置模型 |
| AutoGen | 围绕API设计，需配置模型列表 | 所有提供OpenAI API兼容接口的模型 | 中高，需统一接口，配置稍复杂 | 中，Group内Agent通常需同源模型 |
| LangGraph | 极度灵活，模型作为图中的一个组件 | 任意模型（通过LangChain或自定义集成） | 高，但需自行实现集成 | 极高，每个节点可使用不同模型 |
| Agno | 采用模型无关（Model-agnostic）的设计理念，能灵活适配多种大语言模型 | 明确支持 OpenAI (如 GPT-4o)、Anthropic Claude、Google Gemini 等超过23个模型提供者 | 高, 在统一接口下切换不同模型提供商便捷，无需修改核心业务逻辑 | 提供高度灵活的配置选项 |
| OpenAI Agents | 兼容 OpenAI 的 Responses 和 Chat Completions API，同时通过 LiteLLM 集成支持超过 100 种其他 LLM | 优先支持OpenAI自家模型 | 在工作流中可为不同Agent指定不同的模型（如小模型分类，大模型复杂任务），或通过提供 base_url 方式兼容支持OpenAI API格式的其他提供商模型 | 提供了如 ModelSettings 来配置模型的调优参数（如 temperature, top_p 等），允许针对每个Agent进行模型行为调整 |
| Pydantic AI | 具有模型无关性 (Model-agnostic) 的设计理念 | 明确支持OpenAI、Anthropic、Gemini、Deepseek、Ollama、Groq、Cohere和Mistral等模型/API | 通过统一的接口和抽象的Agent类，能够在不同模型间轻松切换 | 提供细粒度的模型参数配置（如Temperature）、额外的请求头支持以及可自定义的系统提示和依赖注入，适应多样化的集成场景 |
6. 可观测性
可观测性是生产环境部署的重要保障。
| 框架 | 可观测性支持 | 集成工具 | 核心功能 |
|---|---|---|---|
| CrewAI | ✅ 全面支持 | Langfuse、W&B Weave、Datadog、Phoenix、Maxim AI | 代理性能跟踪、瓶颈识别、生产环境问题定位 |
| AutoGen | ✅ 良好支持 | AgentOps、Langfuse、MLflow | LLM调用监控、成本分析、延迟跟踪、多代理交互分析 |
| LangGraph | ✅ 内置支持 | LangSmith | 工作流可视化、跟踪和评估、人类干预和质量控制 |
| Agno | ✅ 全面支持 | Langtrace、Langfuse、Portkey、AgentOps | 代理推理观测、工具使用监控、知识检索分析 |
| OpenAI Agents | ✅ 内置支持 | Datadog、Dynatrace | 可视化代理流、工具调用监控、模型交互分析 |
| Pydantic AI | ✅ 内置支持 | Pydantic Logfire、Langfuse、Arize | 输入/输出消息监控、工具使用跟踪、结构化输出验证 |
7. 可靠性与容错机制
容错机制是系统稳定性的关键保障。
| 框架 | 核心可靠性设计理念 | 大模型调用容错 | 核心组件容错 | 典型适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 通过集中式任务编排降低不确定性 | 支持重试，但降级策略需自定义 | 任务级容错，部分上下文保持 | 目标明确的多步骤复杂任务协作 |
| AutoGen | 对话驱动的多Agent协作，依赖冗余和重试 | ✅ 重试机制、✅ 降级策略、✅ 超时控制 | ✅ 错误处理、✅ 沙箱执行 | 代码生成、数据分析等需多轮对话的场景 |
| LangGraph | 状态机与持久化保障，通过检查点实现状态回溯和恢复 | 需结合外部工具实现 | ✅ 状态持久化、✅ 时间旅行、✅ 错误恢复 | 高可靠性的长周期、复杂状态工作流 |
| Agno | 强调组件化与边界条件处理 | 基础重试，其他机制需自定义 | ✅ 组件初始化检查 | 组件化要求高、需精细控制Agent行为的场景 |
| OpenAI Agents | 依赖Pydantic验证输出，通过验证驱动重试 | ✅ 重试机制、降级和超时需自定义 | ✅ 输出验证 | 需严格保证输出格式和业务逻辑正确的场景 |
| Pydantic-AI | 强制结构化输出作为核心容错策略 | ✅ 闭环重试、降级和超时需自定义 | ✅ 输出可靠性、✅ 数据验证 | 对输出格式和数据类型有严格要求的场景 |
选型决策结论
基于项目目标的选型建议
🎯 快速原型验证
- 推荐框架：CrewAI
- 理由：上手门槛低，角色定义清晰，适合快速搭建和验证想法
🤖 智能体协作对话
- 推荐框架：AutoGen
- 理由：对话驱动设计，支持多智能体自然语言交互，适合复杂问题解决
🏗️ 生产级复杂系统
- 推荐框架：LangGraph 或 OpenAI Agents SDK
- 理由：LangGraph提供图状态机模型，支持复杂工作流；OpenAI Agents提供企业级稳定性
📊 结构化数据应用
- 推荐框架：Pydantic AI
- 理由：强制结构化输出，类型安全，适合对数据格式有严格要求的场景
基于团队技术能力的选型建议
🚀 技术能力强，追求极致控制
- 推荐框架：LangGraph
- 理由：提供近乎无限的灵活性，但需要较强的技术能力来驾驭
⚡ 快速上手，降低开发门槛
- 推荐框架：CrewAI、OpenAI Agents SDK
- 理由：API设计友好，文档完善，学习曲线平缓
💰 预算和计算资源敏感
- 注意事项：需谨慎评估AutoGen的Token消耗，考虑成本效益
基于项目复杂度的选型建议
📝 简单任务或节点数<20的工作流
- 推荐框架：CrewAI
- 理由：效率更高，配置简单
🔗 复杂长链任务或节点数>50的有状态工作流
- 推荐框架：LangGraph
- 理由：在失败率和延迟控制上表现更优，支持复杂状态管理
