AI Agent 框架横评 2026：LangGraph vs CrewAI vs Microsoft Agent Framework vs Google ADK vs AG2

来源：LangGraph Docs · CrewAI Docs · Microsoft Agent Framework · Google ADK · AG2 Docs · 1raft Framework Comparison | 整理时间：2026-05-14

概述

2026 年，AI Agent 框架从"能跑 Demo"进入"工程化落地"阶段。2026 年 4 月，Microsoft Agent Framework 1.0 GA 正式发布，合并 AutoGen 和 Semantic Kernel 为一个统一 SDK，标志着框架生态从"百花齐放"走向"整合收敛"。当前五个主流框架各有定位：LangGraph 做流程控制、CrewAI 做角色协作、Microsoft Agent Framework 做企业级多 Agent 编排、Google ADK 做标准化互联、AG2 做社区驱动的多 Agent 协商。

AutoGen 状态变更：Microsoft 已于 2026 年 4 月将 AutoGen 置为 maintenance mode，不再开发新功能。原团队核心成员创建的社区分支 AG2 保持活跃开发，但用户基数小于主框架。微软官方推荐新项目使用 Microsoft Agent Framework。

各框架最新版本号和每周变更，参见 Agent 框架版本更新追踪。

一句话定位

框架	核心定位	最适合
LangGraph	状态机 / 图编排	强流程控制、可审计的生产任务
CrewAI	角色分工 / 团队协作	快速原型、内容生产、研究写作
Microsoft Agent Framework	企业级多 Agent 编排	Azure/微软生态、统一 AutoGen+SK
Google ADK	标准化互联 runtime	Google Cloud 生态、多语言、A2A 互联
AG2（AutoGen 社区分支）	对话式多 Agent 协商	复杂协商、代码生成、研究型任务

横向对比

核心能力

维度	LangGraph	CrewAI	Microsoft Agent Framework	Google ADK	AG2
编排模型	有向图 + 状态机	角色 + 任务流	图编排 + 对话模式	原子 Agent + 工具	对话轮次 + 事件驱动
状态管理	内建 checkpoint、持久化	任务级状态	内建 checkpoint + 持久化（Cosmos DB）	内建会话 + 事件	会话级状态
人工介入	原生支持 human-in-the-loop	支持但需自定义	原生支持审批工作流	原生支持	支持但需自定义
多语言 SDK	Python、JS	Python	Python、.NET	Python、Go、Java、TS	Python、.NET
MCP 支持	通过 LangChain 集成	社区插件	原生支持	原生支持	社区插件
A2A 支持	讨论中	讨论中	原生支持	原生支持	讨论中
学习曲线	陡（需理解图概念）	平（角色分工直觉）	中（有 AutoGen/SK 基础易上手）	中（Google 风格）	中（对话范式）
生产就绪度	高（checkpoint、LIT 审计）	中（快速迭代）	高（企业级 telemetry + 合规）	中（v1.0 刚稳定）	中低（社区驱动）
维护状态	活跃	活跃	活跃（微软官方）	活跃	活跃（社区）

代码风格对比

以"研究一个话题，然后写报告"为例：

LangGraph — 定义图节点和边：

from langgraph.graph import StateGraph

def research(state):
    # 调用搜索工具
    return {"findings": [...]}

def write_report(state):
    # 基于 findings 写报告
    return {"report": "..."}

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("research", research)
graph.add_node("write", write_report)
graph.add_edge("research", "write")
app = graph.compile()

CrewAI — 定义角色和任务：

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(role="研究员", goal="调研话题", backstory="...", tools=[search_tool])
writer = Agent(role="写手", goal="写报告", backstory="...")

research_task = Task(description="调研 {topic}", agent=researcher)
write_task = Task(description="根据调研写报告", agent=writer)

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI Agent 框架"})

Microsoft Agent Framework — 工作流编排：

from agent_framework import Agent
from agent_framework.orchestrations import SequentialBuilder

writer = Agent(
    client=client,
    instructions="你是简洁的文案写手",
    name="writer",
)
reviewer = Agent(
    client=client,
    instructions="你是审稿人，给出反馈",
    name="reviewer",
)

workflow = SequentialBuilder(participants=[writer, reviewer]).build()
async for event in workflow.run("调研 AI Agent 框架并写报告", stream=True):
    if event.type == "output":
        print(event.message)

AG2（社区分支，原 AutoGen） — 对话式协作：

from ag2 import AssistantAgent, UserProxyAgent

researcher = AssistantAgent("researcher", llm_config=..., system_message="你是研究员")
writer = AssistantAgent("writer", llm_config=..., system_message="你是写手")
user = UserProxyAgent("user", code_execution_config=False)

user.initiate_chat(
    researcher,
    message="调研 AI Agent 框架并写报告",
    transfer_to=writer
)

注：原 Microsoft AutoGen 已于 2026 年 4 月进入 maintenance mode。此处示例基于社区分支 AG2，API 与 AutoGen 0.2 兼容。

选型决策树

你的核心需求是什么？
│
├─ 流程控制 + 可审计？
│  └─ LangGraph（checkpoint、human-in-the-loop、LangSmith 审计）
│
├─ 快速做多角色原型？
│  └─ CrewAI（角色分工直觉、上手快）
│
├─ 企业级生产 / Azure 生态？
│  └─ Microsoft Agent Framework（合并 AutoGen+SK、A2A/MCP 原生、企业合规）
│
├─ 多 Agent 来回讨论 + 代码执行？
│  └─ AG2（对话式协商、代码沙箱）
│
├─ Google Cloud / 多语言 / A2A？
│  └─ Google ADK（原生 A2A、4 语言 SDK）
│
└─ 不确定？
   └─ LangGraph（生态最大、生产案例最多）

2026 年趋势

框架生态整合：Microsoft Agent Framework 1.0 GA 合并 AutoGen + Semantic Kernel，AutoGen 进入 maintenance mode。框架从"百花齐放"走向"核心收敛"
从单框架到互操作：A2A 协议推动框架间协作，"MCP 管工具，A2A 管协作"成为共识。MAF 和 ADK 均已原生支持
Google ADK 崛起：v1.0 稳定化 + 原生 A2A，4 语言支持（Python/Go/Java/TS），企业采纳加速
工程化成熟：可观测性、状态管理、成本控制、失败重试成为标配需求——不再是"能不能跑"，而是"能不能持续跑"
选型趋同：简单原型用 CrewAI，复杂流程用 LangGraph，微软生态用 MAF，Google 生态用 ADK——不再是"哪个最好"，而是"哪个最适合你的基础设施"