LangChain / LangGraph / AutoGPT / CrewAI / AutoGen 五大框架对比

最新推荐文章于 2025-11-23 20:03:02 发布

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#langchain #python #经验分享 #笔记 #Agent

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当前主流多智能体（Multi-Agent）与自主 AI 框架涵盖 LangChain / LangGraph / AutoGPT / CrewAI / AutoGen 五大框架。以下是总结和对比分析。

一. 总览对比

在这里插入图片描述

二、详细分析

1. LangChain

“LLM 应用的瑞士军刀”

优点：
    生态最成熟，文档丰富
    支持 100+ 工具、记忆、RAG、Agent
    与 LangSmith 调试平台无缝集成
缺点：
    不是专为多 Agent 设计，复杂协作需手动编排
    Agent 循环控制较弱（易陷入死循环）

典型用法：

from langchain.agents import create_tool_calling_agent
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

适合：单 Agent + 工具调用、RAG 应用
不适合：多 Agent 协作、复杂状态管理

2. LangGraph

“LangChain 的多 Agent 升级版”

优点：
    基于 有向图（Graph） + 状态（State），精确控制流程
    支持 循环、条件跳转、并行节点
    原生支持 人类-in-the-loop（人工审核节点）
    与 LangChain 工具/记忆完全兼容
缺点：
    需要理解状态机概念
    代码稍显冗长（需定义节点、边、状态）

典型结构：

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("planner", planner)
graph.add_node("executor", executor)
graph.add_edge("planner", "executor")
graph.set_entry_point("planner")

适合：复杂业务流程（如审批流、故障诊断）

MCP 支持：可通过 @tool 装饰器直接集成 MCP 工具

3. AutoGPT

“第一个爆火的自主 Agent”

优点：
    强调 长期目标分解（Long-term Goal → Subtasks）
    内置 记忆（VectorDB） + 文件操作 + 网络搜索
    社区插件丰富（如 Twitter、Email）
缺点：
    稳定性差：易陷入无限循环或无效操作
    资源消耗大：每个 step 都调用 LLM
    架构较重，调试困难
现状：v0.4 后转向 AutoGPT Core + Plugins，更模块化

适合：探索性任务（如“写一篇关于量子计算的博客”）

不适合：生产环境、确定性流程

4. CrewAI

“为业务团队而生的多 Agent 框架”

优点：
    极简 API：Agent + Task + Crew 三要素
    内置 角色扮演、委托机制、记忆
    支持 顺序/层级/共识 三种协作模式
    与 LangChain 工具完全兼容
缺点：
    流程控制能力弱于 LangGraph（无法自定义循环逻辑）
    社区生态较小

典型代码：

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task],
    process=Process.sequential
)

适合：企业自动化（市场分析、报告生成、招聘）

MCP 支持：通过封装 BaseTool 轻松集成

5. AutoGen (by Microsoft)

“科研级多 Agent 对话框架”

优点：
    群聊（GroupChat）机制：多个 Agent 自由对话
    支持 代码执行、函数调用、人类反馈
    可模拟 辩论、结对编程、教学场景
    性能优化好（缓存、异步）
缺点：
    配置复杂（需定义 GroupChatManager）
    业务场景抽象不足（更像“实验室工具”）
典型用法：

groupchat = GroupChat(agents=[coder, reviewer, pm], messages=[], max_round=10)
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
user.initiate_chat(manager, message="Build a todo app")

适合：代码生成、教育、多视角决策

✅ MCP 支持：可通过 register_function 注册 MCP 工具（实验性）

三、MCP（Model Context Protocol）支持情况

在这里插入图片描述
推荐：若以 MCP 为核心工具体系，优先选择 LangGraph 或 LangChain。

四、选型建议（按场景）

在这里插入图片描述

五、一句话概括

LangChain：LLM 应用的“基础库”
LangGraph：LangChain 的“多 Agent 升级包”
AutoGPT：自主 Agent 的“概念验证者”
CrewAI：业务团队的“生产力工具”
AutoGen：科研场景的“多 Agent 实验室”