LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
Grafik vs berbasis peran vs berbasis percakapan dalam orkestrasi — tiga filosofi agen multi-langkah.
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen adalah pelajaran AI Agents gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 1 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar AI Agents, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.
Tiga Kerangka Kerja Utama
Untuk sistem multi-langkah/multi-agen, tiga kerangka kerja mendominasi:
- LangGraph—graf eksplisit yang terdiri dari simpul dan sisi
- CrewAI—tim agen berbasis peran
- AutoGen—percakapan bebas antaragen
Gaya LangGraph
Mesin keadaan—Anda menentukan simpul, sisi, dan objek keadaan bertipe. Pilihan terbaik ketika alur kontrol bersifat eksplisit.
from langgraph.graph import StateGraph, END
g = StateGraph(State)
g.add_node('plan', plan_fn)
g.add_node('act', act_fn)
g.add_edge('plan', 'act')
g.add_conditional_edges('act', router, {'continue': 'plan', 'done': END})
app = g.compile()Gaya CrewAI
Anda menentukan agen (dengan peran, tujuan, dan latar belakang) serta tugas. Tetapkan tugas kepada agen; mereka menjalankannya sebagai sebuah "tim":
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(role='Researcher', goal='Find facts', backstory='...', tools=[search_tool])
writer = Agent(role='Writer', goal='Compose answers', backstory='...')
tasks = [
Task(description='Research X', agent=researcher),
Task(description='Write summary', agent=writer)
]
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=tasks)
result = crew.kickoff()Gaya AutoGen
Berbasis percakapan. Para agen saling mengirim pesan; seorang pengelola memutuskan siapa yang berbicara berikutnya:
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
assistant = AssistantAgent('coder', llm_config={'model': 'gpt-4o-mini'})
user = UserProxyAgent('user', code_execution_config={'work_dir': './work'})
user.initiate_chat(assistant, message='Write a fibonacci function')Kapan Menggunakan LangGraph
- Membutuhkan mesin keadaan yang eksplisit
- Perulangan, percabangan, dan manusia dalam siklus
- Menginginkan titik pemeriksaan untuk ketahanan
- Keandalan produksi menjadi prioritas
Kapan Menggunakan CrewAI
- Model mental berbasis peran sesuai dengan tim Anda
- Daftar tugas berurutan atau hierarkis
- Menginginkan abstraksi tingkat tinggi
- Lebih sedikit kode untuk kasus penggunaan umum
Kapan Menggunakan AutoGen
- Tugas berbasis percakapan untuk riset
- Pembuatan kode dengan agen eksekusi
- Debat/kritik multi-agen
Perbandingan Kematangan
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Pemelihara | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Stabilitas | Tinggi | Sedang | Sedang |
| Keteramatan | LangSmith | Bawaan dasar | Khusus |
Kinerja
Kerangka kerja menambahkan beban tambahan. Untuk agen berlatensi rendah (antarmuka obrolan), kode minimal yang dibuat sendiri sering kali mengungguli kerangka kerja. Untuk agen multi-langkah yang kompleks, kerangka kerja menghemat lebih banyak waktu pengembangan daripada beban tambahan yang ditimbulkannya.
LangGraph Memiliki Dukungan Produksi Terkuat
Pengelola titik pemeriksaan (Postgres, Sqlite), manusia dalam siklus, percobaan ulang, streaming, dan perjalanan waktu—primitif produksi menjadi fitur utama. Kerangka kerja lain lebih banyak bergantung pada kode pengguna.
CrewAI Memiliki DX Terbaik untuk Kasus Sederhana
Mendefinisikan beberapa agen dan tugas benar-benar lebih singkat dan lebih deklaratif daripada LangGraph untuk tim yang terdiri dari 3–5 agen.
AutoGen Unggul untuk Agen Kode
Microsoft menggunakan AutoGen secara internal untuk agen eksekusi kode (mirip dengan GitHub Copilot Workspace). Siklus eksekusi kodenya adalah yang terbaik di kelasnya.
Anda Dapat Menggabungkan
Ini bukan pilihan semuanya atau tidak sama sekali. Misalnya, gunakan LangGraph untuk mesin keadaan luar dan AutoGen untuk subagen pembuatan kode di dalamnya.
Jangan Terlalu Memikirkan Kerangka Kerja
Banyak tim berinvestasi berlebihan dalam memilih kerangka kerja, padahal agen mereka cukup sederhana untuk dibuat sendiri dalam 100–200 baris. Mulailah dari hal yang paling sederhana; gunakan kerangka kerja ketika Anda benar-benar membutuhkannya.
Keunggulan Kerangka Kerja
Kerangka kerja mana yang memiliki dukungan produksi terkuat?
Ringkasan
LangGraph untuk mesin keadaan yang eksplisit dan produksi. CrewAI untuk tim berbasis peran yang deklaratif. AutoGen untuk agen berbasis percakapan. Pilih berdasarkan gaya alur kontrol.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” gratis?
Ya — teks lengkap “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus AI Agents, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus AI Agents mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen”?
Grafik vs berbasis peran vs berbasis percakapan dalam orkestrasi — tiga filosofi agen multi-langkah. Kamu berlatih AI Agents dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai AI Agents?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. AI Agents di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 1 dari 4.
Berapa lama pelajaran “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran AI Agents ini?
Ya. Setiap pelajaran AI Agents menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (sebelumnya MemGPT) untuk Agen Berumur Panjang
- API Assistants dan Thread OpenAI
- Memilih Kerangka Kerja yang Tepat untuk Setiap Kasus Penggunaan