LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
Grafos vs. agentes baseados em funções vs. agentes baseados em conversas — três filosofias de orquestração de agentes em várias etapas.
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
Três grandes estruturas
Para sistemas com várias etapas ou vários agentes, três estruturas dominam:
- LangGraph — grafo explícito de nós e arestas
- CrewAI — equipes de agentes baseadas em funções
- AutoGen — conversa livre entre agentes
Estilo do LangGraph
Máquina de estados — você define nós, arestas e um objeto de estado tipado. É BEST quando o fluxo de controle é explícito.
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()Estilo do CrewAI
Você define agentes (com função, objetivo e histórico) e tarefas. Atribua tarefas aos agentes; eles as executam como uma "equipe":
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()Estilo do AutoGen
Orientado por conversas. Os agentes enviam mensagens uns aos outros; um gerente decide quem fala em seguida:
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 usar LangGraph
- Você precisa de máquinas de estados explícitas
- Há ciclos, ramificações ou participação humana
- Você quer pontos de verificação para garantir a durabilidade
- A confiabilidade em produção é uma prioridade
Quando usar CrewAI
- O modelo mental baseado em funções se adapta à sua equipe
- Listas de tarefas sequenciais ou hierárquicas
- Você quer uma abstração de alto nível
- Menos código para casos de uso típicos
Quando usar AutoGen
- Tarefas de pesquisa orientadas por conversas
- Geração de código com agentes de execução
- Debate ou crítica entre vários agentes
Comparação de maturidade
| LangGraph | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Mantenedor | LangChain | CrewAI Inc | Microsoft |
| Estabilidade | Alta | Média | Média |
| Observabilidade | LangSmith | Básica integrada | Personalizada |
Desempenho
As estruturas adicionam sobrecarga. Para agentes de baixa latência (interfaces de conversa), um código mínimo escrito manualmente frequentemente supera as estruturas. Para agentes complexos com várias etapas, a estrutura economiza mais tempo de desenvolvimento do que custa em sobrecarga.
LangGraph tem a história mais sólida em produção
Pontos de verificação (Postgres, Sqlite), participação humana, novas tentativas, transmissão contínua e viagem no tempo — os recursos fundamentais de produção são elementos de primeira classe. As outras estruturas dependem mais do código do usuário.
CrewAI oferece a melhor experiência do desenvolvedor para casos simples
Definir alguns agentes e tarefas é genuinamente mais curto e mais declarativo do que no LangGraph para equipes de 3–5 agentes.
AutoGen se destaca em agentes de código
A Microsoft usa AutoGen internamente para agentes de execução de código (semelhantes ao GitHub Copilot Workspace). O ciclo de execução de código é o melhor da categoria.
Você pode combiná-las
Não é uma escolha entre tudo ou nada. Use LangGraph para a máquina de estados externa e AutoGen para um subagente interno de geração de código, por exemplo.
Não escolha estruturas sem necessidade
Muitas equipes investem demais na escolha da estrutura quando o agente é simples o bastante para ser implementado manualmente em 100–200 linhas. Comece pela solução mais simples; adote uma estrutura quando realmente precisar dela.
Pontos fortes das estruturas
Qual estrutura tem a história mais sólida em produção?
Recapitulação
LangGraph para máquinas de estados explícitas e produção. CrewAI para equipes declarativas baseadas em funções. AutoGen para agentes orientados por conversas. Escolha de acordo com o estilo do fluxo de controle.
Perguntas Frequentes
A aula “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” é grátis?
Sim — o texto completo de “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen”?
Grafos vs. agentes baseados em funções vs. agentes baseados em conversas — três filosofias de orquestração de agentes em várias etapas. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.
Quanto tempo leva a aula “LangGraph vs CrewAI vs AutoGen”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?
Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (anteriormente MemGPT) para agentes de longa duração
- API de Assistants e Threads da OpenAI
- Escolhendo a estrutura certa para cada caso de uso