LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
Orchestrazione basata su grafi, ruoli o conversazioni: tre filosofie per gli agenti multi-step
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen è una lezione AI Agents gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.
I tre framework principali
Per i sistemi multi-step e multi-agente, dominano tre framework:
- LangGraph — grafo esplicito di nodi e archi
- CrewAI — team di agenti basati sui ruoli
- AutoGen — conversazione libera tra agenti
Lo stile di LangGraph
Macchina a stati: definisce nodi, archi e un oggetto di stato tipizzato. È la scelta migliore quando il flusso di controllo è esplicito.
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()Lo stile di CrewAI
Definisce agenti (con ruolo, obiettivo e contesto) e attività. Assegna le attività agli agenti, che le eseguono come un "equipaggio":
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()Lo stile di AutoGen
Basato sulla conversazione. Gli agenti si inviano messaggi e un gestore decide chi parla successivamente:
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')Quando utilizzare LangGraph
- Servono macchine a stati esplicite
- Sono presenti cicli, diramazioni o supervisione umana
- Si desiderano checkpoint per garantire la continuità
- L'affidabilità in produzione è una priorità
Quando utilizzare CrewAI
- Il modello mentale basato sui ruoli si adatta al team
- Sono presenti liste di attività sequenziali o gerarchiche
- Si desidera un'astrazione di alto livello
- Serve meno codice per i casi d'uso tipici
Quando utilizzare AutoGen
- Attività di ricerca basate sulla conversazione
- Generazione di codice con agenti di esecuzione
- Dibattito o critica tra più agenti
Confronto della maturità
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Manutentore | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Stabilità | Elevata | Media | Media |
| Osservabilità | LangSmith | Di base integrata | Personalizzata |
Prestazioni
I framework aggiungono overhead. Per gli agenti a bassa latenza, come le interfacce di chat, un codice minimale scritto manualmente spesso supera i framework. Per gli agenti complessi e multi-step, il framework fa risparmiare più tempo di sviluppo di quanto ne costi in overhead.
LangGraph offre il supporto più solido per la produzione
I checkpoint (Postgres, Sqlite), la supervisione umana, i tentativi, lo streaming e il time travel sono primitive di produzione di primo livello. Gli altri framework si affidano maggiormente al codice dell'utente.
CrewAI offre la migliore DX per i casi semplici
Definire alcuni agenti e attività è davvero più breve e dichiarativo con CrewAI che con LangGraph per equipaggi composti da 3-5 agenti.
AutoGen eccelle negli agenti per il codice
Microsoft utilizza internamente AutoGen per gli agenti di esecuzione del codice, in modo simile a GitHub Copilot Workspace. Il ciclo di esecuzione del codice è il migliore della categoria.
È possibile combinarli
Non è una scelta tutto o niente. Per esempio, utilizzi LangGraph per la macchina a stati esterna e AutoGen per un sub-agente interno di generazione del codice.
Non si fissi sui framework
Molti team investono eccessivamente nella scelta del framework quando il loro agente è abbastanza semplice da poter essere scritto manualmente in 100-200 righe. Inizi dalla soluzione più semplice e adotti un framework quando ne ha davvero bisogno.
Punti di forza dei framework
Quale framework offre il supporto più solido per la produzione?
Riepilogo
LangGraph per le macchine a stati esplicite e la produzione. CrewAI per gli equipaggi dichiarativi basati sui ruoli. AutoGen per gli agenti guidati dalla conversazione. Scelga in base allo stile del flusso di controllo.
Domande Frequenti
La lezione «LangGraph vs CrewAI vs AutoGen» è gratuita?
Sì — il testo completo di «LangGraph vs CrewAI vs AutoGen» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «LangGraph vs CrewAI vs AutoGen»?
Orchestrazione basata su grafi, ruoli o conversazioni: tre filosofie per gli agenti multi-step Eserciti AI Agents con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «LangGraph vs CrewAI vs AutoGen»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents?
Sì. Ogni lezione AI Agents include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (precedentemente MemGPT) per agenti longevi
- API Assistants e Threads di OpenAI
- Scegliere il framework giusto per ogni caso d’uso