LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
Grafy, role i konwersacje — trzy podejścia do orkiestracji agentów wykonujących wiele kroków.
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen to bezpłatna lekcja AI Agents na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej AI Agents, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.
Trzy główne frameworki
W przypadku systemów wieloetapowych i wieloagentowych dominują trzy frameworki:
- LangGraph — jawny graf węzłów i krawędzi
- CrewAI — zespoły agentów oparte na rolach
- AutoGen — swobodna konwersacja między agentami
Styl LangGraph
Maszyna stanów — definiuje się węzły, krawędzie i typowany obiekt stanu. Najlepiej sprawdza się, gdy przepływ sterowania jest jawny.
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()Styl CrewAI
Definiuje się agentów (z rolą, celem i historią) oraz zadania. Zadania przypisuje się agentom; wykonują je jako „załoga”:
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()Styl AutoGen
System oparty na konwersacji. Agenci wysyłają sobie nawzajem wiadomości, a menedżer decyduje, kto przemówi jako następny:
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')Kiedy używać LangGraph
- Potrzebne są jawne maszyny stanów
- Wymagane są pętle, rozgałęzienia lub udział człowieka w pętli
- Potrzebne są checkpointy zapewniające trwałość
- Niezawodność na produkcji jest priorytetem
Kiedy używać CrewAI
- Model mentalny oparty na rolach pasuje do zespołu
- Występują sekwencyjne lub hierarchiczne listy zadań
- Potrzebna jest abstrakcja wysokiego poziomu
- W typowych przypadkach potrzebna jest mniejsza ilość kodu
Kiedy używać AutoGen
- Zadania badawcze oparte na konwersacji
- Generowanie kodu z agentami wykonującymi kod
- Debaty i krytyka między wieloma agentami
Porównanie dojrzałości
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Opiekun | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Stabilność | Wysoka | Średnia | Średnia |
| Obserwowalność | LangSmith | Podstawowa wbudowana | Niestandardowa |
Wydajność
Frameworki wprowadzają narzut. W przypadku agentów o małych opóźnieniach (interfejsów czatu) minimalny kod napisany samodzielnie często przewyższa frameworki. W przypadku złożonych agentów wieloetapowych framework oszczędza więcej czasu programistycznego, niż kosztuje jego narzut.
LangGraph ma najlepsze zaplecze produkcyjne
Checkpointery (Postgres, Sqlite), udział człowieka w pętli, ponowienia, strumieniowanie i podróże w czasie — prymitywy produkcyjne są obsługiwane jako podstawowe funkcje. Pozostałe frameworki w większym stopniu polegają na kodzie użytkownika.
CrewAI ma najlepsze DX w prostych przypadkach
Definiowanie kilku agentów i zadań jest rzeczywiście krótsze i bardziej deklaratywne niż w LangGraph w przypadku zespołów składających się z 3–5 agentów.
AutoGen doskonale sprawdza się w przypadku agentów kodujących
Microsoft korzysta wewnętrznie z AutoGen do obsługi agentów wykonujących kod (podobnie jak GitHub Copilot Workspace). Pętla wykonywania kodu jest najlepsza w swojej klasie.
Można je łączyć
Nie trzeba wybierać jednego rozwiązania. Można na przykład użyć LangGraph jako zewnętrznej maszyny stanów, a AutoGen jako wewnętrznego podagenta generującego kod.
Nie wybieraj frameworka na siłę
Wiele zespołów nadmiernie angażuje się w wybór frameworka, mimo że ich agenta można napisać samodzielnie w 100–200 wierszach. Należy zacząć od najprostszego rozwiązania i przyjąć framework dopiero wtedy, gdy jest rzeczywiście potrzebny.
Mocne strony frameworków
Który framework ma najlepsze zaplecze produkcyjne?
Podsumowanie
LangGraph służy do jawnych maszyn stanów i zastosowań produkcyjnych. CrewAI sprawdza się w deklaratywnych zespołach opartych na rolach. AutoGen jest przeznaczony dla agentów sterowanych konwersacją. Należy wybrać framework zgodnie ze stylem przepływu sterowania.
Ucz się AI Agents dzięki korepetycjom AI — za darmo
Pisz i uruchamiaj kod w przeglądarce, otrzymuj natychmiastową pomoc od korepetytora AI dostępnego 24/7 i kontynuuj naukę w sieci lub w aplikacji.
- Kursy
- 60
- Lekcje
- 239
Często zadawane pytania
Czy lekcja „LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu AI Agents, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „LangGraph vs CrewAI vs AutoGen”?
Grafy, role i konwersacje — trzy podejścia do orkiestracji agentów wykonujących wiele kroków. Ćwiczysz AI Agents z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć AI Agents?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. AI Agents w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „LangGraph vs CrewAI vs AutoGen”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji AI Agents?
Tak. Każda lekcja AI Agents zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (dawniej MemGPT) dla długowiecznych agentów
- OpenAI Assistants API i wątki
- Wybór odpowiedniego frameworka do przypadku użycia