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2026年最佳人工智能代理框架：全面比较
TL;DR
- 没有单一的“最佳”代理框架——正确的选择取决于您的项目实际需要多少编排控制、多代理深度和生产工具。 LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google的ADK、Microsoft Agent Framework、LlamaIndex和Pydantic AI以不同的权衡解决代理编排。
- LangGraph在适用于生产的代理比较中处于领先地位，因为其图形/状态机模型、持久执行和人机协作支持专为需要在失败中生存并恢复的长时间工作流程而设计，而不仅仅是一次性聊天响应。
- CrewAI拥有最大社区（56.9k GitHub明星）和最简单的按角色的多代理团队入门，将自主“团队”与确定性“流程”结合在一个MIT许可的框架中。
- OpenAI Agents SDK是提供商无关构建的最轻量级选项，内置了交接、护栏和跟踪，支持100多个超越OpenAI自身的LLM。
- Google的代理开发工具包（ADK）和Microsoft代理框架是两个由其自身云生态系统支持的供应商选项——ADK用于Google原生的代码优先Python开发，Microsoft Agent Framework则用于标准化Python和.NET的团队。
- LlamaIndex依然是在代理的核心工作是检索您自己的数据时最强的选择，因为其代理功能建立在使其成为RAG标准的相同数据连接器和索引层之上。
- Pydantic AI是七个框架中社区规模最新且最小的，但其类型安全的、类似FastAPI风格的设计对于希望对代理输入和输出保持编译时信心的团队来说是一个真正的差异化因素。
- 这些框架都不自行获取实时网络数据——它们都期望您接入一个工具来实现这一点，这是一个在下面的用例部分涉及的单独决策。
介绍：代理框架的实际作用
代理框架是一个代码库，处理大语言模型的编排层——决定下一个调用哪个工具，管理多步骤状态，协调多个代理，并从失败中恢复——以便开发人员不必从头编写控制循环。LLM仍然负责推理；框架决定如何将这种推理转化为行为、重试和代理或工具之间的交接。
本指南比较了开发人员在2026年最常评估的七个代理框架——LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google的代理开发工具包（ADK）、Microsoft代理框架、LlamaIndex和Pydantic AI——这些信息是核对每个项目的GitHub仓库和文档，而不是重复的功能列表。它按整体生产适应性进行排名，然后逐一查看并排的规格表和按实际对您的项目重要的内容组织的决策指南：编排模型、多代理深度、语言支持和生态系统支持。
快速浏览
此列表上的每个代理框架都可以调用网络数据工具，但没有一个框架自带此工具——Nstdata Crawl为任何代理提供一个单一的API调用，将URL转化为干净的、适用于LLM的内容。
一目了然的比较
| 1 | LangGraph | LangChain | MIT | 38.1k | 适用于生产的耐用、状态管理执行 |
| 2 | CrewAI | CrewAI Inc. | MIT | 56.9k | 最大社区、基于角色的团队 + 确定性流程 |
| 3 | OpenAI Agents SDK | OpenAI | MIT | 26.3k | 轻量级、无提供商限制、内置护栏 |
| 4 | Google ADK | Google | Apache 2.0 | 21.1k | 代码优先、基于图的工作流引擎 |
| 5 | Microsoft Agent Framework | Microsoft | MIT | 12.6k | 统一Python + .NET，企业/Azure集成 |
| 6 | LlamaIndex | LlamaIndex Inc. | MIT | 51.5k | 代理下的最深数据/RAG层 |
| 7 | Pydantic AI | Pydantic团队 | MIT | 17.5k | 类型安全的、FastAPI风格的开发体验 |
如何评估这些排名
排名反映了构建和交付代理系统的整体适应性，权重基于四个因素：框架如何处理长时间运行的、有状态的执行与单次调用的对比；其多代理编排的深度（路由、交接、并行和嵌套工作流程）；生态系统信号（社区规模、支持组织、集成广度）；以及语言/平台灵活性。每个条目的社区规模（GitHub 星标）被报告，但并不是唯一的排名因素 -- CrewAI 和 LlamaIndex 的社区规模都超过排名最高的 LangGraph，反映出更广泛的当前采用，但 LangGraph 的持久执行模型特别使其有资格被视为最强的生产选择。
1. LangGraph：最佳生产级有状态代理
LangGraph 是一个底层编排框架，由 LangChain 团队维护，旨在构建长时间运行的、有状态的代理，以节点和转移的图形形式呈现 -- 这一架构显然受到谷歌的 Pregel 和 Apache Beam 的启发。根据其 GitHub 仓库，该框架采用 MIT 许可证，拥有 38.1k 星标，其核心差异化因素是持久执行：代理在故障期间保持存在，并从中断的确切点恢复，而不是从头开始重新运行。它还支持在运行中进行人类的状态检查和修改、跨会话的短期和长期记忆，并与 LangSmith 集成以进行追踪和部署。
由于 LangGraph 是一个底层原语而不是一个有偏见的多代理框架，因此设置多代理系统所需的工作量比 CrewAI 这样的基于角色的工具更多 -- 图形模型提供了精确的控制，但代价是初始构建的 steep。
最佳适用于： 建立能够在任务中应对现实世界故障并干净地恢复，而不仅仅是回答一个单一提示的代理的团队。
2. CrewAI：最佳角色基多代理团队
CrewAI 是一个专门用于编排自主多代理系统的 Python 框架，根据其 GitHub 仓库，它在此比较中拥有最大的社区，达到 56.9k 星标，采用 MIT 许可。它围绕两个互补模型展开：“Crew”（具有不同角色和目标的专业代理团队，能够通过动态委派自主合作）和“Flows”（事件驱动的工作流程，具有对执行路径和状态的精确、确定性控制） -- 使团队能够在同一系统中将自主推理与明确的业务逻辑相结合。一个可选的 CrewAI AMP 套件在开源核心之上增加了控制平面、可观察性和企业支持。
最佳适用于： 希望快速实现具备命名角色（研究员、作家、评论员）的可工作多代理系统的团队，而无需手动构建图形。
3. OpenAI Agents SDK：最佳轻量级、提供商中立的构建
OpenAI Agents SDK 在其 GitHub 仓库 中自我描述为“一个轻量级而强大的多代理工作流程构建框架” -- 采用 MIT 许可证，拥有 26.3k 星标，并且明确支持提供商中立，支持 OpenAI 自身的模型以及 100 多个其他 LLM 通过像 LiteLLM 的集成。其核心原语包括代理（一个 LLM 加上指令、工具和护栏）、交接（将工作委派给其他代理）、用于验证输入和输出的内置护栏、自动会话/对话历史和集成追踪 -- 以及用于更长时间任务的隔离代理和实时语音启用的代理。
最佳适用于： 希望获得生产原语（护栏、追踪、交接）而无需承诺于单一模型提供商或重量级图形模型的团队。
4. Google ADK：最佳代码优先、Google 原生代理开发
谷歌的代理开发工具包（ADK）是一个开源的、代码优先的 Python 套件，采用 Apache 2.0 许可证，用于构建、评估和部署代理。根据其 GitHub 仓库，它拥有 21.1k 星标，围绕两个概念展开：代理（指令、工具、行为）和工作流程，通过支持路由、并行处理、循环和重试逻辑的基于图形的执行引擎进行编排。它提供了一个用于本地开发的交互式命令行界面和网络用户界面，以及一个用于代理之间委派的任务 API，并且是仅支持 Python（3.10 至 3.14）。
最佳适用于： 已在 Google Cloud 上构建的团队，希望获得一个代码优先（而非纯声明性）拥有确定性工作流程控制的代理工具包。
5. Microsoft Agent Framework：最佳统一 Python 和 .NET 商店
微软代理框架（MAF）是一个开源的多语言平台，获得MIT许可，用于在Python和.NET上构建和运行生产代理系统，并在每种语言中提供一致的API。根据其GitHub存储库，它有12600个星标，并包含多供应商LLM支持（Azure OpenAI，OpenAI，GitHub Copilot SDK，Microsoft Foundry），顺序/并发/协作编排模式，中间件系统，基于OpenTelemetry的可观察性，声明性YAML定义代理，以及Foundry托管的部署。它提供从AutoGen和Semantic Kernel的迁移指南，但根据其自身文档，这些仍然是独立项目，而不是MAF作为任何一方的正式继任者或合并。
最佳适用人群： 在Python和.NET代码库中标准化代理开发的团队，特别是在Azure/Microsoft Foundry生态系统内部。
6. LlamaIndex：最佳用于数据和RAG重型代理
LlamaIndex是一个开源数据框架，获得MIT许可，根据其存储库，拥有51500个GitHub星标，围绕摄取和结构化外部数据（API、PDF、SQL等，通过300多个LlamaHub集成包）而构建，以便LLM和代理可以进行查询。其代理功能——工作流和用于构建端到端文档代理的代理构建器，以及通过其配套的LlamaParse平台进行的文档代理和结构化提取——基于同一索引层，这使它与将数据检索视为另一种工具调用的框架有所区别。
最佳适用人群： 主要工作是回答大型、结构化或频繁更新的私有数据集问题的代理，而不是通用的任务自动化。
7. Pydantic AI：最佳用于类型安全、FastAPI风格的开发
Pydantic AI是一个Python代理框架，获得MIT许可，由Pydantic团队在Pydantic自己的验证层上构建——根据其GitHub存储库，其目的是将FastAPI的人性化开发体验带入代理开发。拥有17500个星标，它是七者中社区最小的，但其差异化特征非常明显：在Pydantic模型级别验证的类型安全代理输入和输出，无模型依赖支持（OpenAI，Anthropic，Gemini，DeepSeek等），工具的依赖注入，长时间运行的工作流的持久执行，以及与Pydantic Logfire的原生集成以实现可观察性。
最佳适用人群： 已经依赖于Pydantic和FastAPI的团队，并希望将相同的类型安全保证扩展到代理代码中，而不是采用单独的编排范式。
并排规格
| 框架 | 语言 | 编排模型 | 多代理支持 | 托管/企业选项 |
|---|
| LangGraph | Python, JS/TS | 图/状态机 | 是（通过图组合） | LangSmith部署/工作室 |
| CrewAI | Python | 基于角色的团队 + 事件驱动的流程 | 是（本地的，基于角色） | CrewAI AMP控制平面 |
| OpenAI Agents SDK | Python | 线性与交接 | 是（代理交接） | OpenAI平台追踪 |
| Google ADK | Python | 基于图的工作流引擎 | 是（任务API委托） | Google Cloud / Vertex部署 |
| Microsoft Agent Framework | Python, .NET | 顺序/并发编排 | 是（本地模式） | Microsoft Foundry托管 |
| LlamaIndex | Python, TS | 工作流 + 代理构建器 | 是（通过工作流） | LlamaParse / LlamaCloud |
| Pydantic AI | Python | 类型安全代理 + 依赖注入 | 有限（单一/简单多代理） | Pydantic Logfire |
选择指南
- 您需要容忍故障并在任务中恢复的代理： 选择LangGraph。
- 您想要命名的、基于角色的代理，并以最少的设置进行协作： 选择CrewAI。
- 您想要一个轻量级、供应商无关的SDK，其内置保护措施： 选择OpenAI Agents SDK。
- 您在Google Cloud上构建并希望代码优先控制： 选择Google ADK。
- 您需要在Python和.NET之间保持一致的框架： 选择Microsoft Agent Framework。
- 您代理的真正工作是回答有关您自己数据的问题： 选择LlamaIndex。
- 您想在Pydantic/FastAPI风格的代码库中拥有类型安全的代理代码： 选择Pydantic AI。
额外提示。通过Nstdata将任何网址转换为干净的内容。
代理框架解决了编排问题——路由、状态、重试、多代理的切换——但上述七个框架中的每一个都期望开发人员提供代理调用的实际工具：计算器、代码解释器、数据库查询函数或读取实时网页的方法。这些框架都没有自带自己的网络数据收集层；LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK 以及其他所有框架都将“工具”定义为您注册的函数，而不是内置的能力。
这就是 Nstdata Crawl 作为这些框架内的工具而构建的空白：给定一个 URL，它返回干净的 Markdown、清理过的 HTML 或结构化数据（完整输出模式请参见 Crawl API 文档），且 JavaScript 渲染和 Nstdata 自有的代理网络会自动处理，因此代理可以在一次函数调用中获得可直接使用的网页内容，而不是开发人员分别连接无头浏览器、代理池和 HTML 清理器。这是一个数据层，而不是一个竞争性的编排框架——不论上面七个框架中的哪一个在进行路由，它都作为注册工具插入其中。
- 一次函数调用而非抓取堆栈——从单个 URL 获取 Markdown、清理的 HTML、原始页面数据、链接、屏幕截图或 PDF，因此框架的工具调用代理可以获得结构化内容，而无需单独的渲染或清理步骤。
- 针对代理默认 HTTP 客户端无法读取的页面进行 JavaScript 渲染——在提取动态内容之前，使用真实浏览器进行渲染，适用于需要读取客户端渲染网站的代理。
- 多页面研究任务的网站级爬取——当代理的任务需要网站的多个页面（文档、更新日志、产品目录）时，Crawl 可以直接按可配置的深度和范围规则访问网站，而不是每个页面一次工具调用。
定价采取按需付费，免费计划下每千个成功抓取请求为 1.20 美元，79 美元/月的入门级降至 1.00 美元，249 美元/月的成长级降至 0.80 美元，699 美元/月的规模级降至 0.60 美元，随包含的每月积分增加而降低——仅对实际抓取的页面收费。跨多个代理或项目协调此类数据获取的团队还可以阅读 Nstdata 的代理管理器如何大规模支持 AI 代理和 RAG 数据管道。
快速浏览
无论您使用此列表中的哪个框架，Nstdata Crawl 都可以作为一个工具调用，将任何 URL 转换为干净的、适合代理的内容。
结论
LangGraph 在这次比较中处于领先，因为耐用的、有状态的执行是将生产代理与演示分开的特征，而 CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK 和 Microsoft Agent Framework 各自满足更具体的需求——最快的多代理入门、轻量级的提供商无关构建、Google 原生的代码优先控制，以及统一的 Python/.NET 开发。LlamaIndex 仍然是当代理的工作主要关于您自己的数据时的最佳选择，而如果类型安全对您的团队比社区规模更重要，则 Pydantic AI 是值得关注的工具。这些并没有改变这里每个框架将网络数据访问视为您必须自己提供的工具的独立事实——选择哪个工具来完成这项工作是与哪个框架负责编排的决策无关的。
常见问题
代理框架是一个代码库，它处理围绕 LLM 的编排层——工具之间的路由、多步骤状态的管理、多个代理的协调以及故障恢复——这样开发人员就无需为每个项目从零构建控制循环。
问：我应该选择哪个代理框架用于生产系统？
LangGraph 是生产中最强大的默认选择，因为它的耐久执行模型，但正确的选择取决于你的优先事项——CrewAI 适合最快的基于角色的多代理设置，OpenAI Agents SDK 适合轻量级无特定提供方的构建，或者如果你需要一个跨 Python 和 .NET 的框架，就选择 Microsoft Agent Framework。
问：我需要 LangChain 才能使用 LangGraph 吗？
不需要——LangGraph 是一个独立的低级编排库；虽然可以使用 LangChain 集成和 LangSmith 跟踪/部署，但这不是构建和运行 LangGraph 代理的必要条件。
问：我可以将代理框架与 RAG 或向量数据库设置结合使用吗？
可以——此比较中的所有七个框架都支持注册自定义工具或数据连接器，因此将一个框架与用于检索的向量数据库或特别用于其本地数据索引层的 LlamaIndex 配对，是标准模式而不是例外。
是的——LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Microsoft Agent Framework、LlamaIndex 和 Pydantic AI 都是开源的（MIT 或 Apache 2.0）且免费使用；其中一些还提供可选的付费托管平台（LangSmith、CrewAI AMP、Microsoft Foundry 主机）用于部署、可观察性或企业支持。
问：使用这些框架构建的代理如何从网络获取实时数据？
这七个框架中没有一个具备内置的网络浏览或抓取能力——每个框架都希望开发者注册一个工具，通常是用于查找页面的搜索 API 和一个像 Nstdata Crawl 这样的独立提取工具，用于将找到的 URL 转换为代理可以处理的干净、结构化的内容。
Lena Zhou
Sep. 2nd 2026
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