LangGraph 与 CrewAI、AutoGen 等框架有何区别？

1. 与 CrewAI 的对比

CrewAI 采用角色基抽象，通过定义 Agent 角色和任务流程快速搭建多 Agent 系统，学习成本低但控制粒度较粗。LangGraph 则以图为核心，提供对控制流的精确掌控，支持循环、条件分支和状态持久化等生产级特性。CrewAI 适合快速原型和演示，LangGraph 适合需要精确业务规则编码的企业级应用。

2. 与 AutoGen 的对比

AutoGen 的核心模式是群组聊天（Group Chat），Agent 之间通过 LLM 驱动的发言选择进行协作。这种模式灵活但难以预测和控制，调试复杂度高。LangGraph 的 Supervisor 模式通过显式的图结构和确定性路由实现同样的多 Agent 协作，交互模式始终可审计、可复现。

3. 与 Mastra 的对比

Mastra 是另一款新兴的多 Agent 框架，强调 TypeScript 原生支持和开箱即用的 Agent 模板。LangGraph 则在 Python 生态中积累了更长的时间，拥有更大的社区和生产案例基础。

4. 选型建议

选择框架时应考虑：如果需要精细控制、复杂循环、持久化等人机协同能力，LangGraph 是更合适的选择；如果追求快速原型开发和低代码体验，CrewAI 或 Mastra 可能更合适；如果需要群组对话模式而非 supervisor 模式，AutoGen 值得考虑。