一项包含 107 个多样化任务的基准测试显示，AutoGen 在成功率、延迟和 Token 成本方面均优于 LangGraph 和 CrewAI，它实现了 90% 的完成率，平均耗时 10.2 秒，且每次运行仅消耗 10,700 个 Token。构建生产级 AI 流水线的开发者对此非常关注，因为这些数据揭示了那些演示 Demo 永远不会展示的隐藏成本。
为什么现实世界的测试至关重要
大多数智能体框架（Agent Frameworks）的公开演示仅停留在单步用例上——例如 PDF 对话、简单的销售机器人或基础的数据获取。这些示例掩盖了当工作负载扩展到数十个步骤、条件分支和大型 Prompt 上下文时，系统的实际表现。这项新的基准测试通过一系列广泛的场景对每个框架进行了压力测试，涵盖了状态共享、并行执行和 Token 效率，让开发者得以窥见生产环境中的挑战。
正面对决数据
| 框架 | 成功率 | 平均延迟 | 平均 Token 使用量 |
|---|---|---|---|
| AutoGen | 90 % | 10.2 s | 10,700 |
| LangGraph | 85 % | 12.9 s | 11,900 |
| CrewAI | 78 % | 19.1 s | 14,350 |
成功率衡量最终输出是否符合任务的正确性标准。延迟是指从开始到结束的实际耗时，而 Token 使用量则记录了模型处理的 Prompt 总长度，可作为成本的衡量指标。
框架深度解析
AutoGen – 速度与效率兼备，但调试起来令人头疼
AutoGen 的架构在整个流水线中共享状态，从而无需向每个步骤重复发送相同的上下文。内置的异步执行机制允许独立的逻辑分支并行运行，从而实现了最低的延迟和 Token 消耗。其代价是可见性：由于工作流存在于一个单一的、单体式的链条中，追踪故障通常需要逐步检查整个运行过程，而无法直接隔离单个节点。
LangGraph – 显式控制，但条件分支需要额外代码
LangGraph 要求开发者将工作流声明为节点图，从而实现对执行顺序和状态转换的细粒度控制。它在状态处理方面优于 CrewAI，避免了上下文重复的问题。然而，当分支必须根据 LLM 的输出进行转向时，开发者需要编写额外的管道代码（plumbing code），这可能会削弱其清晰度优势并增加维护开销。
CrewAI – 隔离的智能体，Token 膨胀
CrewAI 采用了“智能体-角色”的比喻：每个角色都作为一个独立的单元运行，拥有自己的 Prompt 和指令。这种隔离对于由专业化机器人组成的小型团队非常有用，但在规模化应用时，它会迫使系统为每个智能体重复发送相同的上下文。其结果是最高的 Token 消耗和最慢的运行速度。状态共享能力也较弱，导致在下游需要某个智能体的输出时，偶尔会出现数据缺失错误。
总结： 如果你需要一个能够串联多个步骤、快速且 Token 高效的流水线，尽管 AutoGen 较难调试，但它仍是务实的选择。当你必须强制执行严格的执行图并愿意编写更多胶水代码时，请选择 LangGraph。将 CrewAI 留给任务范围紧凑、智能体数量较少的场景，在这些场景中，隔离性是一项特性而非负担。
Source: https://dev.to/priyesh_dave_cb8759cdeca4/agent-frameworks-in-the-real-world-107-task-bakeoff-of-langgraph-crewai-and-autogen-445g Community discussion: https://t.me/GyaanSetuAi