本文把目前主流 agent 框架进行快速对比，关注它们各自的：

  • 基本思想
  • 技术风格
  • 定位
  • 成熟度与
  • 关注度（含业界背书）

涉及的 agent 框架：

  1. LangGraph,
  2. PydanticAI,
  3. Semantic Kernel,
  4. AutoGen,
  5. CrewAI,
  6. Langroid,
  7. CAMEL,
  8. smolagents,
  9. Swarm,
  10. LlamaIndex Agents,
  11. Haystack Agents,
  12. AutoGPT,
  13. SuperAGI,
  14. AGiXT,
  15. BabyAGI,
  16. MetaGPT, A
  17. gentVerse

一、先给选型结论

  • 要可控、可观测、可上线：首推 LangGraph（编排/持久化/调试/人-在-环），可与 PydanticAI（强类型与校验）组合；如果你在微软生态，Semantic Kernel Agent Framework 也很稳。
  • 要多智能体“团队协作/对话式协同”：看 AutoGen（微软系、多智能体会话、生态工具齐全）、CrewAI（“crew/role/task”范式，上手快，社区活跃）、Langroid（学术派、Actor 风格消息传递）。
  • 要做“角色扮演/仿真/社会学或行为研究”：CAMEL（角色扮演与“缩放定律”社区）与 AgentVerse/MetaGPT（多角色 SOP/仿真）更合适。
  • 要极简原型/教学或小巧可嵌：smolagents（Hugging Face，千行左右代码，简单直接）、OpenAI Swarm（教育性质的多 Agent 交接范式），若需持久化可看 DurableSwarm。
  • 老牌“自主代理”与平台：AutoGPT / SuperAGI / AGiXT 提供持续运行与插件/工具生态，但生产稳定性与工程化支持相对弱于上面几家编排框架。
  • RAG/检索 + Agent 统一：做文档/知识工作流优先时，LlamaIndex Agents 或 Haystack Agents 更顺手。
  • 官方 API 侧的“Agent 能力”：OpenAI Responses API + Agents SDK 新一代官方路径（逐步替代 Assistants API），适合作为底座/工具层与上面编排框架组合。

二、核心理念与技术风格（通俗版）

1) “编排/状态机”派：把 Agent 当流程来建

  • LangGraph：用有向图（Graph）建可恢复、可回放、可插人类反馈的长流程；强调可控性与可观测性。适合你把 Agent 视为业务编排而非“神秘黑箱”。
  • Semantic Kernel Agent Framework：在 SK 生态里提供 Agent/Planner 能力，承接 .NET/JS/Python 企业开发的工程化需求。
  • PydanticAI：把 “强类型+验证/Guardrails” 的 Pydantic 思想带入 Agent，输入输出都“可验可断言”，工程师体验像写 FastAPI。可与任何编排（如 LangGraph）搭配。

2) “多智能体对话/团队”派：把 Agent 当角色来搭

  • AutoGen：一切围绕多智能体对话（Agent 彼此聊），从对话模式就能表达协作/评审/循环改进；配套 AutoGen Studio/Bench。
  • CrewAI：把系统抽象为 “Crew（团队）-Role（角色）-Task（任务）”，YAML/CLI 体验友好，上手极快。AWS 也写了选型指南。
  • Langroid：学术派，多 Agent 消息传递范式（Actor 思想），代码简洁可控。
  • CAMEL：**角色扮演（role-playing）**与“社会化”研究起家，适合仿真/数据合成/行为研究。

3) “极简/实验”派：把 Agent 当可插积木

  • smolagents：千来行的极简库，强调“写代码即推理”（actions in code），很好嵌入现有工程。
  • OpenAI Swarm / DurableSwarm：面向模式探索/教育的多 Agent 交接与“轻编排”，Durable 版补上持久/重试。

4) “RAG+Agent 合一”

  • LlamaIndex Agents 与 Haystack Agents 均把检索/索引/评估与 Agent 循环打通，适合保险理赔、知识抽取、问答流等文档流程。 (

5) “持续自主”与平台

  • AutoGPT / SuperAGI / AGiXT：强调“持续运行”与插件/工具生态，擅长自动化脚本、看板与可视化，但流程确定性与调试体验相对不足。

三、逐一点评（含定位、成熟度、关注度）

注：关注度以GitHub/论文/大厂背书/官方文档等综合评估，非单一指标。

LangGraph（LangChain 团队）

  • 定位：面向生产的状态化编排框架；Python/JS 双栈，Studio/Server/Platform 一体。
  • 技术风格：图/DAG 控制流 + 可恢复执行 + 人-在-环；LangChain 新代理栈已全面基于 LangGraph。
  • 成熟度：文档完善、企业采纳（页面列举 Klarna、Replit、Elastic 等）；配套可视化 IDE、部署与观测。
  • 关注/推崇：社区将其视作“可靠 Agent 的地基”。

AutoGen（Microsoft）

  • 定位：多智能体会话与协作的“通用底座”。
  • 技术风格：Agent 以对话对象呈现；支持人类参与、工具调用、事件驱动 0.4 架构；配 AutoGen Studio/Bench。
  • 成熟度：学术论文、教程/样例完整，活跃维护。
  • 关注/推崇：微软系强背书，研究/工业两端都有大量示例与引用。

PydanticAI（Pydantic 官方）

  • 定位：强类型/可验证的 Agent 运行时，“像写 FastAPI 一样写 Agent”。
  • 技术风格：模型/工具/上下文全部类型标注，自带测试/假模型等；与 Logfire 生态衔接。
  • 成熟度：发布后增长迅速，API 与文档清晰。
  • 关注/推崇：Python 工程师友好度高，与 LangGraph 组合可同时拿到“强类型 + 编排”。

Agno

  • 定位：高性能多智能体运行时（会话管理、记忆、知识、MCP、团队协作）。
  • 技术风格：主打性能与云部署，配套 Agent UI 与模板。
  • 成熟度：快速演进中，生态（模板/示例）在扩充。
  • 关注/推崇：近月 Stars/讨论热度攀升，开发者使用案例增多。

CrewAI

  • 定位：“crew/role/task” 的团队自动化框架；上手容易。
  • 技术风格：YAML/CLI + 工具库，多 Agent 协作流程清晰。
  • 成熟度：文档/工具生态齐全；有 AWS 指南背书。
  • 关注/推崇：教程/案例多、社区活跃（Studio/awesome 列表等）。

CAMEL（社区/研究）

  • 定位：角色扮演、多智能体社会研究与数据生成。
  • 技术风格：以“role-playing + inception prompting”驱动多 Agent 协作；同时运营社区与产品（如 Eigent）。
  • 成熟度：论文/开源/网站三位一体，长期维护。
  • 关注/推崇：NeurIPS 收录、学界引用广；在仿真/评测/数据合成受欢迎。 (arXiv)

Langroid

  • 定位：轻量/原则先行的多智能体编程框架（CMU & UW 学术背景）。
  • 技术风格：Actor/消息传递范式；文档、样例齐全。
  • 成熟度：持续更新，适合科研到工程的过渡。
  • 关注/推崇：在学术/工程交叉圈有口碑。

LlamaIndex Agents

  • 定位：文档/RAG 工作流里的 Agent（FunctionAgent/ReActAgent）。
  • 技术风格：索引/检索/工作流与 Agent 一体；适合保单理赔等结构化抽取场景。
  • 成熟度：商业案例与博客示例丰富。
  • 关注/推崇：做知识密集任务的团队偏爱。

Haystack Agents（deepset）

  • 定位：生产级 RAG 管线 + 循环式 Agent 组件。
  • 技术风格：工具选择/状态校验/退出条件明确；提供 Provider 无关的 ChatModel 支持。
  • 成熟度：多版本迭代、企业生产落地多。
  • 关注/推崇：在检索与问答系统圈层口碑稳定。

Semantic Kernel Agent Framework（Microsoft）

  • 定位：微软 SK 生态里的 Agent 平台；Planner/Function-calling 统一。
  • 技术风格：靠近企业栈（.NET/TS），示例多，学习成本低。
  • 成熟度：官方文档与社区文章完整。
  • 关注/推崇：微软开发者社区与 .NET 阵营推崇。

smolagents（Hugging Face）

  • 定位：极简 Agent 库，便于内嵌到现有工程。
  • 技术风格：强调“代码即推理动作”，课程/教程体系完善。
  • 成熟度：轻量但文档、课程齐全。
  • 关注/推崇：教育/快速实验领域受欢迎。

OpenAI Swarm / DurableSwarm

  • 定位：教育/范式探索的轻量多 Agent 模式；DurableSwarm 补齐长程与可靠性。
  • 技术风格：极简、可手搓 Agent 交接/路由模式。
  • 成熟度：官方定位为“教育性”；Durable 扩展适配生产刚需。
  • 关注/推崇：开发者圈用于理解与对比多 Agent 模式。

AutoGPT / SuperAGI / AGiXT（持续自主 & 可视化）

  • 定位：长时间运行的自主代理平台，自带插件/工具/仪表盘。
  • 技术风格：强调自动化与持续执行，早期爆红，但确定性与成本控制是常见痛点。
  • 成熟度：社区大、分支多；工程化闭环需自行加固。
  • 关注/推崇：大众传播度高（AutoGPT），但企业生产常转向 LangGraph/AutoGen 等。

MetaGPT / AgentVerse（仿真/多角色 SOP）

  • 定位：把“软件公司 SOP”或“多角色协作”固化为流程与代码。
  • 技术风格：角色明确、文档与论文（ICLR 2024）背书。
  • 成熟度：持续更新，适合研究/教学/原型与流程自动化结合。
  • 关注/推崇：研究与开源圈热度高。

四、怎么选：结合你的常见需求

  • 你要做可控的“生产”和可追溯的科学实验：LangGraph（编排/回放/中断恢复/多 Agent 图）+ PydanticAI（强类型与校验）是当前工程最佳实践组合；在 Azure/.NET 体系可叠 Semantic Kernel。
  • 你要“多角色协作 + 人在环 + 智能体互评迭代”：选 AutoGen 或 CrewAI，前者研究/企业两头强，后者上手快、生态丰富。
  • 你要“仿真/行为研究/合成数据”：CAMEL/AgentVerse/MetaGPT。
  • 你要“知识工作流/文档自动化”：LlamaIndex Agents 或 Haystack Agents 优先。
  • 想快速打样/教学：smolagents 或 OpenAI Swarm；要稳一点的长程执行可看 DurableSwarm。
  • 只用官方 API 构建：走 OpenAI Responses API + Agents SDK 路线，必要时在外层再接 LangGraph/PydanticAI。

五、注意的坑与趋势

  • 可靠性与成本：早期“全自治”代理（如 AutoGPT）常循环/幻觉/高费用；工程化落地更偏向**“可控编排 + 适度自治 + 明确退出条件”**。
  • 平台级趋势：OpenAI 正以 Responses API + Agents SDK 强化一站式“搜索/电脑操作/文档检索”等能力，Assistants API 逐步淘汰；可作为底座能力与上层编排结合。
  • 生态与背书：LangGraph/AutoGen/CrewAI/PydanticAI 都有强势文档与案例；微软/开源社区/云厂商的教程与工具链在加速完善。

六、参考来源

LangGraph

AutoGen（Microsoft）

PydanticAI

Agno

CrewAI

CAMEL

Langroid

  • GitHub 与文档/示例：(GitHub)

LlamaIndex Agents

Haystack Agents

Semantic Kernel Agent Framework

smolagents（HF）

  • GitHub/文档/博客/课程与示例：(GitHub)

OpenAI Swarm / DurableSwarm / Agents SDK & Responses API

AutoGPT / SuperAGI / AGiXT（与早期 BabyAGI/演进）

MetaGPT / AgentVerse / 相关汇总

补充（行业动态/多模型支持）

  • GitHub Copilot 多模型/代理趋势、微软引入 Anthropic 代理到 GitHub（新闻）：(The Verge)

七、“落地组合”建议（面向产研一体）

  • 研究/产品一体化（需要严谨评估、可回放与人-在-环）： 选 LangGraph（编排）+ PydanticAI（强类型/校验）+ LlamaIndex/Haystack（RAG）；底层调用 OpenAI Responses/Agents SDK 或你偏好的模型供应商。
  • 多智能体任务分工（评审/迭代/问答-工具混合）： 用 AutoGen 组织团队 + LangGraph 把“关键环节/回退/超时/对齐”固化为图，形成“会话协作 + 编排保底”的双层结构。
  • 快速试错/教学 Demo： smolagents / Swarm 起步，通了思路后再迁到 LangGraph 或 PydanticAI 以提高鲁棒性。

（文章结束）