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OpenProgram 与 LangGraph、AutoGen、CrewAI 对比#

本页比较各项目文档公开描述的编程模型，帮助开发者选择合适的抽象，不对无关功能排名。比较内容最后于 2026-08-13 依据链接中的官方文档核实。

框架 文档中的主要抽象 文档中的编排模型 文档中的重点
OpenProgram Agent method 与执行运行时 普通控制流、模型选择工具以及共享执行 DAG Agent 可以编写可审查的 agentic function；运行时管理上下文、工具、记忆、界面与多 Agent 协作
LangGraph 包含节点与边的 Graph API，或使用 @entrypoint 和 @task 的 Functional API 显式状态图，或在同一运行时上使用标准 Python 控制流 持久执行、持久化、流式输出和人工参与控制
AutoGen AgentChat 的 Agent 与团队，或 Core 的 Agent 与运行时 Agent 消息、团队模式以及事件驱动的 Core API 对话式单/多 Agent 应用和可扩展的多 Agent 运行时
CrewAI Agent、任务、crew 和 flow 基于角色的 Agent crew 与事件驱动 flow 结合 协作 Agent 团队与结构化工作流自动化

来源：OpenProgram Agentic 编程、 LangGraph 概览、 LangGraph Functional API、 AutoGen 概览 和 CrewAI 文档。

适合选择 OpenProgram 的情况#

  • Agent 需要能够提出或编写新的工作流，并以可审查函数的形式表达，而不只是从固定图或团队配置中选择；
  • 需要由一个运行时提供终端、Web、模型 provider、工具、记忆、上下文和多 Agent 界面；
  • 需要将执行上下文表示为由用户、模型、函数和工具调用组成的 DAG。

从自编程 AI Agent和 OpenProgram 安装指南开始。

适合选择 LangGraph 的情况#

系统需要持久执行、持久化、流式输出以及人工参与的状态控制。LangGraph 提供显式 Graph API 和支持普通 Python 分支、循环、函数调用的 Functional API。其概览将 LangGraph 描述为底层编排运行时，并建议需要预构建 Agent 架构的用户使用更高层的 LangChain Agent。

官方来源：LangGraph 概览 和 Functional API。

适合选择 AutoGen 的情况#

设计以 Agent 交换带类型的消息或参与团队模式为中心。AutoGen 提供高层 AgentChat API 和底层事件驱动 Core 运行时；其文档涵盖团队、状态管理、人工反馈、自定义 Agent 和分布式运行时。

官方来源：AutoGen 和 Agent 与 Agent 运行时。

适合选择 CrewAI 的情况#

应用可以明确映射为具有角色、目标和任务并组织为 crew 的 Agent，或者映射为调用 crew 执行自主工作的结构化事件驱动 flow。CrewAI 文档将 crew 用于协作，将 flow 用于受控工作流执行。

官方来源：CrewAI 文档。

核实边界#

表格总结的是文档公开描述的抽象，并不意味着未列出的功能无法通过扩展或自定义代码实现。项目 API 会变化，在作出长期迁移决定前，应核实链接中的文档。

Last updated · 2026-10-10
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