Agent AI框架对比: LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Agents SDK vs Claude Agent SDK

AI Agent已经从研究演示发展为生产系统。预计到2026年，超过60%的企业AI应用将包含Agent组件。但从零开始构建Agent - 管理工具循环、状态、内存、错误处理和多Agent协调 - 是非常复杂的。这就是框架发挥作用的地方。

2026年有四个框架占据主导地位: LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK 和 Claude Agent SDK。每个框架对同一个问题采取了根本不同的方法: 赋予LLM推理、规划、使用工具和协作的能力。

总览

方面	LangGraph	CrewAI	OpenAI Agents SDK	Claude Agent SDK
开发方	LangChain	CrewAI Inc.	OpenAI	Anthropic
架构	基于图	基于角色	基于交接	自主循环
理念	最大控制力	团队协作	最少抽象	给Agent一台电脑
语言	Python, TypeScript	Python	Python	Python, TypeScript
模型支持	任意 (OpenAI, Claude, 本地)	任意	任意 (不顾其名称)	仅限Claude
GitHub stars	~29k	~40k	~21k	~6k
最适合	复杂的有状态工作流	多Agent专业化	路由和分流	编码和文件密集型任务

LangGraph: 图构建器

LangGraph将Agent工作流建模为有向循环图。你定义节点(执行工作的函数)和边(节点之间的转换，可以是条件性的)。状态在图中流动，并通过检查点实现持久化。

这是最显式、最可控的框架 - 每一步都由你自己连接。

核心概念

StateGraph: 带类型化状态的图定义
Nodes: 转换状态的Python函数
Edges: 节点之间的连接，可以是条件性的
Checkpointing: 用于长时间运行工作流的内置持久化

代码示例

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

def call_agent(state: MessagesState):
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}

def should_continue(state: MessagesState):
    last = state["messages"][-1]
    if last.tool_calls:
        return "tools"
    return END

def call_tools(state: MessagesState):
    # Execute tool calls and return results
    results = []
    for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
        result = execute_tool(tool_call)
        results.append(result)
    return {"messages": results}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node("agent", call_agent)
graph.add_node("tools", call_tools)
graph.add_edge(START, "agent")
graph.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"tools": "tools", END: END})
graph.add_edge("tools", "agent")

app = graph.compile()
result = app.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather?"}]})

优势

对每个步骤和转换进行细粒度控制
内置检查点和human-in-the-loop
TypeScript完全支持
兼容任何LLM提供商
最适合具有条件分支和循环的复杂工作流

劣势

学习曲线陡峭 - 需要理解图论概念
对于简单用例过于冗长 - 基本Agent需要比其他框架更多的模板代码
没有LangSmith的情况下调试图流程可能很困难

定价

开源 (MIT)。LangSmith (托管可观测性平台) 提供生产监控的付费层级。

CrewAI: 团队组装器

CrewAI采用人类隐喻: 你组建一个由专业Agent组成的团队，每个Agent都有角色、目标和背景故事。Agent使用工具在任务上协作，由流程 (顺序、层级或共识) 进行协调。

可以把它想象成雇佣一个团队，每个成员都有特定的职位和专长。

核心概念

Agent: 具有角色、目标、背景故事和工具的角色
Task: 具有描述、预期输出和指定Agent的任务分配
Crew: 协同工作的Agent组
Process: 执行策略 (顺序、层级、共识)
Flow: 用于连接多个团队的事件驱动编排层

代码示例

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Find comprehensive data about the given topic",
    backstory="You have 10 years of experience in technology research. "
              "You are thorough and always verify facts from multiple sources.",
    tools=[web_search_tool],
    verbose=True,
)

writer = Agent(
    role="Technical Writer",
    goal="Create clear, engaging technical content",
    backstory="You write for a developer audience. "
              "Your articles are practical and include code examples.",
    tools=[file_tool],
    verbose=True,
)

research_task = Task(
    description="Research the latest developments in WebAssembly in 2026. "
                "Focus on WASI, Component Model, and production use cases.",
    expected_output="A structured research document with key findings and sources.",
    agent=researcher,
)

writing_task = Task(
    description="Write a blog post based on the research. "
                "Include code examples and Mermaid diagrams.",
    expected_output="A complete blog post in Markdown format.",
    agent=writer,
    context=[research_task],  # Writer receives researcher's output
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True,
)

result = crew.kickoff()
print(result.raw)

优势

直观的基于角色的抽象 - 易于理解
100+内置工具集成
Agent间共享内存 (短期、长期、实体)
最大的社区 (~40k GitHub stars)
具有"管理者"Agent的层级流程，可以委派和验证

劣势

不如LangGraph那样细粒度的控制 - 你定义的是角色，不是精确的执行路径
当Agent意见不一致时，层级流程可能不可预测
多Agent对话的调试比单Agent流程更困难

定价

开源核心 (免费)。CrewAI Platform: $99/月 (Teams) 到 $120k/年 (Enterprise)。基于活跃团队数和月执行次数定价。

OpenAI Agents SDK: 路由器

OpenAI Agents SDK (Swarm的精神继承者) 专注于交接 - Agent将对话转移给其他专业Agent。这是最精简的框架: Agent、工具、交接和护栏。仅此而已。

核心概念

Agent: 模型 + 指令 + 工具 + 交接
Handoff: 向另一个Agent的转移 (建模为LLM可以调用的工具)
Guardrail: 与Agent并行运行的输入/输出验证
Runner: 执行Agent循环
Tracing: 所有LLM调用、工具调用和交接的内置可观测性

代码示例

from agents import Agent, Runner, handoff, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput
from pydantic import BaseModel

class SafetyCheck(BaseModel):
    is_safe: bool
    reason: str

async def content_safety(ctx, agent, input_text):
    result = await Runner.run(
        Agent(name="Safety", instructions="Check if input is safe. No PII."),
        input_text,
        context=ctx,
    )
    output = SafetyCheck.model_validate_json(result.final_output)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=output, tripwire_triggered=not output.is_safe
    )

billing_agent = Agent(
    name="Billing Agent",
    instructions="You handle billing inquiries. Be precise with numbers.",
    tools=[lookup_invoice, process_payment],
)

refund_agent = Agent(
    name="Refund Agent",
    instructions="You process refund requests. Always verify the order first.",
    tools=[lookup_order, issue_refund],
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="Route the customer to the right specialist. "
                 "Ask clarifying questions if needed.",
    handoffs=[billing_agent, refund_agent],
    input_guardrails=[InputGuardrail(guardrail_function=content_safety)],
)

result = await Runner.run(triage_agent, "I need a refund for order #4521")
print(result.final_output)
# The triage agent routes to refund_agent, which processes the refund

优势

简洁的交接模式 - 对路由/分流工作流来说很自然
护栏与执行并行运行 (快速失败，非阻塞)
内置调试用的追踪仪表板
尽管名称如此，也支持非OpenAI模型
最少抽象 - 易于理解和扩展

劣势

状态管理不如LangGraph成熟
没有内置持久化或检查点
第三方工具生态系统较小
以交接为中心的设计可能不适合所有架构

定价

开源 (MIT)。按使用的模型按token付费。

Claude Agent SDK: 开发者

Claude Agent SDK采取了不同的方法: 不是定义工作流或角色，而是给Agent一组工具，让它自己找出如何完成任务。它使用与Claude Code相同的自主循环 - 读取、执行、验证、迭代。

核心概念

query(): 启动Agent循环的主入口
内置工具: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch
通过MCP自定义工具: 将工具定义为进程内MCP服务器
子Agent: 父Agent可以委派的专业Agent
Sessions: 在多次交互中保持上下文

代码示例

import { tool, createSdkMcpServer, query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { z } from "zod";

const searchDocs = tool(
  "search_docs",
  "Search the internal documentation for relevant information",
  { query: z.string().describe("Search query") },
  async ({ query }) => {
    const results = await vectorStore.similaritySearch(query, 5);
    return {
      content: [{ type: "text", text: results.map(r => r.pageContent).join("\n\n") }],
    };
  }
);

const docsServer = createSdkMcpServer({
  name: "docs",
  version: "1.0.0",
  tools: [searchDocs],
});

for await (const message of query({
  prompt: "Find how authentication works in our system and write a summary",
  options: {
    mcpServers: { docs: docsServer },
    allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep", "mcp__docs__search_docs"],
  },
})) {
  if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
    console.log(message.result);
  }
}

优势

一流的MCP集成 - 连接任何MCP服务器生态系统
文件操作、终端和网络访问的内置工具
大型代码库的自动上下文压缩
复杂任务的子Agent并行处理
与Claude Code相同的引擎 - 在真实开发工作流中经过实战检验

劣势

仅限Claude模型 - 不支持多提供商
较新的框架，社区较小
即使是Python SDK也需要Node.js运行时
与LangGraph相比，工作流控制不那么显式

定价

开源。标准Claude API token费率。Managed Agents (托管版): 除token费用外，每会话小时$0.08。

何时选择哪个

选择LangGraph如果:

你需要精确控制工作流的每一步
你的用例涉及复杂的条件逻辑和循环
你需要内置的持久化和human-in-the-loop检查点
你需要在同一工作流中使用多个LLM提供商

选择CrewAI如果:

你想要直观的基于角色的抽象
你的任务涉及多个具有不同专长的Agent
你需要Agent之间协作并传递上下文
你重视最大的社区和最多的内置集成

选择OpenAI Agents SDK如果:

你的主要模式是将对话路由给专家
你需要并行验证输入/输出的护栏
你想要最简单的抽象和最少的模板代码
内置的追踪和可观测性很重要

选择Claude Agent SDK如果:

你的Agent需要读写和执行代码
你想要一流的MCP服务器集成
你需要能够迭代和自我修正的自主Agent
你已经在使用Claude并想要最深度的集成

可以组合使用框架吗?

可以。一个常见的模式是使用一个框架进行编排，另一个用于单独的Agent:

LangGraph 用于整体工作流图
CrewAI 用于需要多Agent协作的特定节点
Claude Agent SDK 用于通过MCP处理编码相关的子任务
OpenAI Agents SDK 用于面向客户的分流和路由

这些框架并不是互相排斥的。选择适合系统各个部分的框架即可。

结论

每个框架都有明确的方向:

LangGraph 优化控制 - 你决定每一次转换
CrewAI 优化协作 - Agent作为团队工作
OpenAI Agents SDK 优化简洁 - 最少抽象，干净的交接
Claude Agent SDK 优化自主性 - 给它工具，让它工作

正确的选择取决于你的工作流、团队和现有技术栈。选择与你主要用例匹配的框架，深入学习它，当遇到其他框架擅长的场景时再引入它们。

总览

方面	LangGraph	CrewAI	OpenAI Agents SDK	Claude Agent SDK
开发方	LangChain	CrewAI Inc.	OpenAI	Anthropic
架构	基于图	基于角色	基于交接	自主循环
理念	最大控制力	团队协作	最少抽象	给Agent一台电脑
语言	Python, TypeScript	Python	Python	Python, TypeScript
模型支持	任意 (OpenAI, Claude, 本地)	任意	任意 (不顾其名称)	仅限Claude
GitHub stars	~29k	~40k	~21k	~6k
最适合	复杂的有状态工作流	多Agent专业化	路由和分流	编码和文件密集型任务

LangGraph: 图构建器

这是最显式、最可控的框架 - 每一步都由你自己连接。

核心概念

StateGraph: 带类型化状态的图定义
Nodes: 转换状态的Python函数
Edges: 节点之间的连接，可以是条件性的
Checkpointing: 用于长时间运行工作流的内置持久化

代码示例

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

def call_agent(state: MessagesState):
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}

def should_continue(state: MessagesState):
    last = state["messages"][-1]
    if last.tool_calls:
        return "tools"
    return END

def call_tools(state: MessagesState):
    # Execute tool calls and return results
    results = []
    for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
        result = execute_tool(tool_call)
        results.append(result)
    return {"messages": results}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node("agent", call_agent)
graph.add_node("tools", call_tools)
graph.add_edge(START, "agent")
graph.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"tools": "tools", END: END})
graph.add_edge("tools", "agent")

app = graph.compile()
result = app.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather?"}]})

优势

对每个步骤和转换进行细粒度控制
内置检查点和human-in-the-loop
TypeScript完全支持
兼容任何LLM提供商
最适合具有条件分支和循环的复杂工作流

劣势

学习曲线陡峭 - 需要理解图论概念
对于简单用例过于冗长 - 基本Agent需要比其他框架更多的模板代码
没有LangSmith的情况下调试图流程可能很困难

定价

开源 (MIT)。LangSmith (托管可观测性平台) 提供生产监控的付费层级。

CrewAI: 团队组装器

可以把它想象成雇佣一个团队，每个成员都有特定的职位和专长。

核心概念

Agent: 具有角色、目标、背景故事和工具的角色
Task: 具有描述、预期输出和指定Agent的任务分配
Crew: 协同工作的Agent组
Process: 执行策略 (顺序、层级、共识)
Flow: 用于连接多个团队的事件驱动编排层

代码示例

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Find comprehensive data about the given topic",
    backstory="You have 10 years of experience in technology research. "
              "You are thorough and always verify facts from multiple sources.",
    tools=[web_search_tool],
    verbose=True,
)

writer = Agent(
    role="Technical Writer",
    goal="Create clear, engaging technical content",
    backstory="You write for a developer audience. "
              "Your articles are practical and include code examples.",
    tools=[file_tool],
    verbose=True,
)

research_task = Task(
    description="Research the latest developments in WebAssembly in 2026. "
                "Focus on WASI, Component Model, and production use cases.",
    expected_output="A structured research document with key findings and sources.",
    agent=researcher,
)

writing_task = Task(
    description="Write a blog post based on the research. "
                "Include code examples and Mermaid diagrams.",
    expected_output="A complete blog post in Markdown format.",
    agent=writer,
    context=[research_task],  # Writer receives researcher's output
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True,
)

result = crew.kickoff()
print(result.raw)

优势

直观的基于角色的抽象 - 易于理解
100+内置工具集成
Agent间共享内存 (短期、长期、实体)
最大的社区 (~40k GitHub stars)
具有"管理者"Agent的层级流程，可以委派和验证

劣势

不如LangGraph那样细粒度的控制 - 你定义的是角色，不是精确的执行路径
当Agent意见不一致时，层级流程可能不可预测
多Agent对话的调试比单Agent流程更困难

定价

开源核心 (免费)。CrewAI Platform: $99/月 (Teams) 到 $120k/年 (Enterprise)。基于活跃团队数和月执行次数定价。

OpenAI Agents SDK: 路由器

OpenAI Agents SDK (Swarm的精神继承者) 专注于交接 - Agent将对话转移给其他专业Agent。这是最精简的框架: Agent、工具、交接和护栏。仅此而已。

核心概念

Agent: 模型 + 指令 + 工具 + 交接
Handoff: 向另一个Agent的转移 (建模为LLM可以调用的工具)
Guardrail: 与Agent并行运行的输入/输出验证
Runner: 执行Agent循环
Tracing: 所有LLM调用、工具调用和交接的内置可观测性

代码示例

from agents import Agent, Runner, handoff, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput
from pydantic import BaseModel

class SafetyCheck(BaseModel):
    is_safe: bool
    reason: str

async def content_safety(ctx, agent, input_text):
    result = await Runner.run(
        Agent(name="Safety", instructions="Check if input is safe. No PII."),
        input_text,
        context=ctx,
    )
    output = SafetyCheck.model_validate_json(result.final_output)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=output, tripwire_triggered=not output.is_safe
    )

billing_agent = Agent(
    name="Billing Agent",
    instructions="You handle billing inquiries. Be precise with numbers.",
    tools=[lookup_invoice, process_payment],
)

refund_agent = Agent(
    name="Refund Agent",
    instructions="You process refund requests. Always verify the order first.",
    tools=[lookup_order, issue_refund],
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="Route the customer to the right specialist. "
                 "Ask clarifying questions if needed.",
    handoffs=[billing_agent, refund_agent],
    input_guardrails=[InputGuardrail(guardrail_function=content_safety)],
)

result = await Runner.run(triage_agent, "I need a refund for order #4521")
print(result.final_output)
# The triage agent routes to refund_agent, which processes the refund

优势

简洁的交接模式 - 对路由/分流工作流来说很自然
护栏与执行并行运行 (快速失败，非阻塞)
内置调试用的追踪仪表板
尽管名称如此，也支持非OpenAI模型
最少抽象 - 易于理解和扩展

劣势

状态管理不如LangGraph成熟
没有内置持久化或检查点
第三方工具生态系统较小
以交接为中心的设计可能不适合所有架构

定价

开源 (MIT)。按使用的模型按token付费。

Claude Agent SDK: 开发者

核心概念

query(): 启动Agent循环的主入口
内置工具: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch
通过MCP自定义工具: 将工具定义为进程内MCP服务器
子Agent: 父Agent可以委派的专业Agent
Sessions: 在多次交互中保持上下文

代码示例

import { tool, createSdkMcpServer, query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { z } from "zod";

const searchDocs = tool(
  "search_docs",
  "Search the internal documentation for relevant information",
  { query: z.string().describe("Search query") },
  async ({ query }) => {
    const results = await vectorStore.similaritySearch(query, 5);
    return {
      content: [{ type: "text", text: results.map(r => r.pageContent).join("\n\n") }],
    };
  }
);

const docsServer = createSdkMcpServer({
  name: "docs",
  version: "1.0.0",
  tools: [searchDocs],
});

for await (const message of query({
  prompt: "Find how authentication works in our system and write a summary",
  options: {
    mcpServers: { docs: docsServer },
    allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep", "mcp__docs__search_docs"],
  },
})) {
  if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
    console.log(message.result);
  }
}

优势

一流的MCP集成 - 连接任何MCP服务器生态系统
文件操作、终端和网络访问的内置工具
大型代码库的自动上下文压缩
复杂任务的子Agent并行处理
与Claude Code相同的引擎 - 在真实开发工作流中经过实战检验

劣势

仅限Claude模型 - 不支持多提供商
较新的框架，社区较小
即使是Python SDK也需要Node.js运行时
与LangGraph相比，工作流控制不那么显式

定价

开源。标准Claude API token费率。Managed Agents (托管版): 除token费用外，每会话小时$0.08。

何时选择哪个

选择LangGraph如果:

你需要精确控制工作流的每一步
你的用例涉及复杂的条件逻辑和循环
你需要内置的持久化和human-in-the-loop检查点
你需要在同一工作流中使用多个LLM提供商

选择CrewAI如果:

你想要直观的基于角色的抽象
你的任务涉及多个具有不同专长的Agent
你需要Agent之间协作并传递上下文
你重视最大的社区和最多的内置集成

选择OpenAI Agents SDK如果:

你的主要模式是将对话路由给专家
你需要并行验证输入/输出的护栏
你想要最简单的抽象和最少的模板代码
内置的追踪和可观测性很重要

选择Claude Agent SDK如果:

你的Agent需要读写和执行代码
你想要一流的MCP服务器集成
你需要能够迭代和自我修正的自主Agent
你已经在使用Claude并想要最深度的集成

可以组合使用框架吗?

可以。一个常见的模式是使用一个框架进行编排，另一个用于单独的Agent:

LangGraph 用于整体工作流图
CrewAI 用于需要多Agent协作的特定节点
Claude Agent SDK 用于通过MCP处理编码相关的子任务
OpenAI Agents SDK 用于面向客户的分流和路由

这些框架并不是互相排斥的。选择适合系统各个部分的框架即可。

结论

每个框架都有明确的方向:

LangGraph 优化控制 - 你决定每一次转换
CrewAI 优化协作 - Agent作为团队工作
OpenAI Agents SDK 优化简洁 - 最少抽象，干净的交接
Claude Agent SDK 优化自主性 - 给它工具，让它工作

正确的选择取决于你的工作流、团队和现有技术栈。选择与你主要用例匹配的框架，深入学习它，当遇到其他框架擅长的场景时再引入它们。