🤖 AI Agent Framework 实战对比

深度体验 LangGraph、AutoGen、CrewAI、Swarm 四大主流框架

2025年生产环境部署指南

🚀 LangGraph

生产环境事实标准
✓ 生产就绪
  • ✅ 状态持久化 (Checkpoint)
  • ✅ 并行工具调用
  • ✅ 流式输出
  • ✅ 400+ 公司使用
👉 体验 Stock Portfolio Agent

🤖 AutoGen 0.4

Actor模型 · 快速原型
⚡ 快速开发
  • ✅ 分布式 Actor 模型
  • ✅ 异步消息传递
  • ✅ 多Agent协作
  • ✅ Microsoft 官方支持
👉 体验 Multi-Agent Chat

👥 CrewAI

角色系统 · 团队协作
✓ 生产就绪
  • ✅ 明确的角色分工
  • ✅ 任务编排 (Sequential/Hierarchical)
  • ✅ 依赖关系管理
  • ✅ 适合内容创作
🔜 即将上线

🐝 OpenAI Swarm

教学框架 · 轻量级
📚 学习用途
  • ✅ Agent 转交机制
  • ✅ 代码极简 (<500行)
  • ✅ 理解 Multi-Agent 原理
  • ⚠️ 不适合生产环境
🔜 即将上线

📊 技术选型建议

生产环境： 优先选择 LangGraph，完善的状态管理和Checkpoint机制，400+公司验证。

快速原型： 使用 AutoGen 0.4，从idea到demo只需30分钟，Actor模型支持分布式部署。

内容创作： 采用 CrewAI，角色系统清晰，任务编排直观，适合研究→写作→编辑流程。

学习研究： 体验 OpenAI Swarm，理解Agent转交机制和multi-agent协作原理。

🎯 Demo演示内容

LangGraph Demo: Stock Portfolio Agent - 演示状态持久化、Checkpoint机制、并行工具调用（Yahoo Finance API）、流式输出。刷新页面，对话历史和投资组合依然保留。

AutoGen Demo: Multi-Agent Brainstorming - 演示3个Agent（Researcher、Analyst、Writer）通过异步消息传递协作完成复杂任务，可视化展示Agent通信过程。