作为AI产品经理，我见过太多团队因框架选型不当而付出代价。

最近不少人问我：既然要往AI架构师方向发展，市面上这么多Agent框架，到底选哪个？今天就从实战角度，拆解三款主流框架的核心差异、适用场景和落地考量。

一、Agent框架的本质：从"单次调用"到"自主决策"

Agent框架的价值在于：将LLM从被动的单次调用工具，升级为能够自主感知、规划、行动和反思的智能体。

一个完整的Agent循环包括：

• 感知（Perception）：接收输入，理解目标
• 规划（Planning）：将复杂目标分解为可执行子任务
• 行动（Action）：调用工具执行任务
• 反思（Reflection）：评估结果，修正规划，形成闭环

根据对"流程控制"和"多Agent协作"的侧重不同，主流框架可分为三大类：

二、三大框架深度对比与选型决策

1. LangGraph：流程控制之王

核心理念：将Agent的执行过程视为有向图（State Graph），每个节点是Agent或工具调用，边是状态转换条件。

核心优势：

• 极度可控：精确控制每一步执行，避免Agent"发散"或无限循环
• 状态持久化：天然支持长时间运行任务的中断恢复
• 人机协作（HITL）：可在任何节点设置人工介入点
• 可观测性强：清晰的执行流程便于调试和审计

适用场景：任何需要强流程、高合规、可追溯的业务。例如：银行贷款审批、制造业故障诊断、保险理赔流程。

学习成本：中等（需要理解图的概念和状态机）

2. CrewAI：团队协作专家

核心理念：模拟人类团队协作，通过角色（Role）、任务（Task）和流程（Process）驱动Agent协作。

核心优势：

• 高抽象度：定义角色和任务即可快速构建，代码量最少
• 协作效率高：Agent间可互相提问、传递信息，共同完成任务
• 快速原型：极适合验证多Agent协作的可行性
• 易于扩展：增加新角色只需增加新Agent，不改现有结构

适用场景：需要创意、分析、多视角的场景。如内容创作团队、市场分析、竞品研究、战略规划。

学习成本：低（最友好的抽象层次）

3. AutoGen：动态对话与研究

核心理念：通过可定制的、可对话的Agent网络，实现Agent间的自由交流和问题解决。

核心优势：

• 动态性强：Agent间对话和工具调用是动态发生的，更接近人类讨论过程
• 代码执行能力：内置强大的代码生成和验证能力
• 试错友好：特别适合需要反复验证的场景
• 灵活的通信模式：支持多种Agent通信拓扑

适用场景：代码生成、数据分析、科学研究等需要Agent间反复讨论、试错和验证的场景。

学习成本：中等（需理解Agent通信机制）

三、框架选型决策框架

请按以下逻辑顺序进行评估：

第一步：评估业务流程的确定性

• 流程明确、步骤固定、有明确的分支条件 → 选LangGraph
• 流程开放、需要多角色协作、允许灵活互动 → 选CrewAI或AutoGen

第二步：评估Agent间的交互模式

• 单向信息传递、分工协作 → CrewAI
• 多向对话、动态决策 → AutoGen

第三步：评估复杂度与成本约束

• 简单场景、快速验证 → OpenAI Assistants API或Swarm
• 中等复杂度、成本敏感 → CrewAI
• 高复杂度、对成本容忍度高 → LangGraph

四、实战案例：制造业智能工单分派系统

业务背景：某制造企业的设备故障报修流程，需要自动判断故障类型、紧急程度，并根据工程师排班、备件库存进行分派。传统模式耗时长、人工判断不一致。

为什么选LangGraph：

• 流程固定：意图分类 → 紧急度评估 → 条件路由 → 分派执行
• 需要人工介入点：高紧急工单需人工确认
• 需要追溯审计：每一步都要记录，便于后续优化

核心流程设计：

• 节点A（Intent Classifier）：识别报修文本是"故障报修"还是"咨询"
• 节点B（Urgency Assessor）：查询设备历史故障率、停机损失，评估紧急度（高/中/低）
• 路由（Conditional Edge）：根据紧急度分派到不同节点
• 节点C（Emergency Dispatch）：高紧急度，立即通知值班工程师
• 节点D（Normal Dispatch）：中/低紧急度，加入排队队列

核心代码示例：

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated, List
import operator

# 1. 定义状态
class WorkOrderState(TypedDict):
    """工单状态，跨节点传递信息"""
    request: str
    urgency_score: float
    dispatch_status: str
    history: Annotated[List[str], operator.add]

# 2. 定义节点
def classify_intent(state: WorkOrderState):
    """意图分类节点"""
    if "故障" in state["request"]:
        return {"urgency_score": 0.6, "history": ["意图分类: 故障报修"]}
    return {"urgency_score": 0.1, "history": ["意图分类: 咨询"]}

def assess_urgency(state: WorkOrderState):
    """紧急度评估节点"""
    score = state["urgency_score"] * 1.2
    return {"urgency_score": score, "history": [f"紧急度评估: {score:.2f}"]}

# 3. 定义路由逻辑
def route_work_order(state: WorkOrderState):
    """条件路由：根据紧急度分配"""
    if state["urgency_score"] > 0.75:
        return "emergency_dispatch"
    elif state["urgency_score"] > 0.4:
        return "normal_dispatch"
    else:
        return "knowledge_base"

# 4. 构建图
workflow = StateGraph(WorkOrderState)
workflow.add_node("classify", classify_intent)
workflow.add_node("assess", assess_urgency)
workflow.add_node("emergency_dispatch", 
                  lambda s: {"dispatch_status": "紧急分派完成"})
workflow.add_node("normal_dispatch", 
                  lambda s: {"dispatch_status": "普通分派完成"})
workflow.add_node("knowledge_base", 
                  lambda s: {"dispatch_status": "知识库回复"})

# 5. 设置执行流
workflow.set_entry_point("classify")
workflow.add_edge("classify", "assess")
workflow.add_conditional_edges(
    "assess",
    route_work_order,
    {
        "emergency_dispatch": "emergency_dispatch",
        "normal_dispatch": "normal_dispatch",
        "knowledge_base": "knowledge_base",
    },
)
workflow.add_edge("emergency_dispatch", END)
workflow.add_edge("normal_dispatch", END)
workflow.add_edge("knowledge_base", END)

app = workflow.compile()

# 测试
result = app.invoke({
    "request": "设备A的电机突然冒烟了，急需处理！",
    "urgency_score": 0.0,
    "history": []
})

五、选型黄金法则

作为AI产品经理，做框架选型时，请记住这三条原则：

1. 业务驱动优先于技术热度

不要被社区声量所迷惑。评估流程复杂度、需要的可控性、合规需求，而非跟风选择"最新"或"最热"的框架。

2. 全面评估实施成本

• 开发成本：从0到可用的时间投入
• 运营成本：LLM API调用量、服务器资源
• 学习成本：团队掌握所需时间
• 维护成本：框架更新频率、社区支持

3. 保留迁移通道

始终在工具调用层和Agent定义层建立抽象层，确保未来可以平滑切换或混合使用不同框架，避免被框架绑定。

六、总结

没有"最好"的框架，只有"最匹配业务"的选择。

快速决策清单：

• 需要精确流程控制和审计追溯 → LangGraph
• 需要多Agent快速协作和快速原型 → CrewAI
• 需要Agent间动态交互和代码生成 → AutoGen

一次正确的框架选型，能让项目效率提升300%；一次错误的选型，则可能让你在技术债上付出惨重代价。希望这份指南能成为你AI产品选型路上的参考。