Agent 框架 2026 更新追踪

来源：LangGraph PyPI · CrewAI Releases · AG2 GitHub · Google ADK Releases · Semantic Kernel PyPI | 整理时间：2026-05-11

概述

2026 年上半年，Agent 框架生态的竞争格局已经稳定：LangGraph 1.0 GA 标志着图式编排进入成熟期，CrewAI 以每周一个小版本的速度迭代 checkpoint 和云集成，Google ADK 爆发式增长到 v1.33.0，AG2 在 GPT-5 支持后放慢了节奏，OpenManus 转移到 FoundationAgents 组织。

本篇按框架逐个梳理版本、核心变化和实际影响，帮你在选型和升级时快速定位。

版本总览

LangGraph 1.x：图式编排成熟

从 0.x 到 1.0 GA

LangGraph 在 2026 年初正式发布 1.0 GA，核心承诺是：

• 持久化内建：图执行状态自动保存，断点恢复开箱即用
• Human-in-the-loop 原生支持：interrupt / resume 作为图节点的一等公民
• Python + JS 双端：Python langgraph 和 JS @langchain/langgraph 同步更新

当前最新 1.1.3（2026-03-18）的改进集中在运行时调试：新增 execution info 到 runtime 对象，checkpoint-postgres 依赖同步更新。

实际影响

# LangGraph 1.x: 内建持久化 + 人类审核
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

builder = StateGraph(AgentState)
builder.add_node("research", research_fn)
builder.add_node("review", review_fn)
builder.add_node("human_check", human_check_fn)  # 断点在这里

builder.add_edge("research", "review")
builder.add_edge("review", "human_check")
builder.add_edge("human_check", END)

graph = builder.compile(
    checkpointer=MemorySaver(),  # 1.x 内建，无需额外配置
    interrupt_before=["human_check"],  # 暂停等人类确认
)

选型建议：需要精细控制工作流节点和状态流转的场景（审批链、合规检查、多步骤推理）首选 LangGraph。如果你只需要 "几个 Agent 聊天协作"，CrewAI 更轻量。

CrewAI 1.14.x：每周迭代，面向生产

2026 年 5 月密集更新

CrewAI 在 5 月 1 日到 9 日连续发布了 1.14.4 和 1.14.5a1-a4，变化集中在三个方向：

1. 可恢复执行：restore_from_state_id 启动参数 + checkpoint persistence key 可自定义
2. MCP 工具接入：内置 Tavily Research、You.com MCP 工具
3. 云厂商身份：Azure OpenAI Responses API 支持、Vertex AI workload identity 指南

版本细节：

实际影响

# CrewAI: 从 checkpoint 恢复执行
from crewai import Crew, Agent, Task

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer, reviewer],
    tasks=[research_task, writing_task, review_task],
)

# 首次运行 → 保存 checkpoint
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI Agent trends"})

# 中断后从 checkpoint 恢复
result = crew.kickoff(
    inputs={"topic": "AI Agent trends"},
    restore_from_state_id="previous-checkpoint-id",
)

选型建议：CrewAI 的 checkpoint + MCP 工具 + 云身份认证三件套，让它在"多 Agent 编排需要断点恢复"和"接 Azure/GCP 生产环境"的场景中越来越有竞争力。

Google ADK：爆发式增长

版本节奏

Google ADK Python 从 1.0.0（2025-05）一路迭代到 1.33.0（2026-05-08），平均每周一个版本。这是当前迭代最快的 Agent 框架。

1.33.0 的具体更新：

• BufferableSessionService：会话状态可缓冲写入，减少 I/O 开销
• 环境工具截断可配置：environment-tools truncation limit 不再硬编码
• LlmResponse 函数调用增强：新增 get_function_calls() / get_function_responses() 方法
• 修复沙箱错误、状态处理和日志问题

ADK + A2A 的组合

ADK 是目前唯一原生对接 A2A 协议的框架。如果你在 Google Cloud 上构建多 Agent 系统，ADK + A2A + Vertex AI Agent Engine 是官方推荐路径。

# Google ADK: Agent 注册 A2A 能力
from google.adk import Agent

agent = Agent(
    name="research_agent",
    model="gemini-2.5-pro",
    instruction="You are a research assistant.",
    tools=[web_search, file_reader],
    a2a_enabled=True,  # 原生 A2A 支持
)

选型建议：如果你在 Google Cloud 生态内，ADK 是默认选择。它的 A2A 原生对接和多语言 SDK（Python、Java、Go、JavaScript）是其他框架目前没有的优势。

AG2（AutoGen 继任者）：GPT-5 支持后节奏放缓

当前状态

AG2 最新可核实版本是 0.9.8（2025-08-18），主要更新：

• GPT-5 全面支持
• Python 3.10+ 最低要求（3.9 不再支持）
• MCP 属性处理修复
• 安全性和稳定性改进

之后没有找到明确的 0.9.9 或更高版本发布记录。Microsoft 方面有独立的 AutoGen 重写计划，但与社区 AG2 分支的关系尚未明朗。

选型建议：如果你已经在用 AG2/AutoGen，继续维护即可，但不建议新项目以此为主框架——迭代节奏明显慢于 CrewAI 和 ADK。

Semantic Kernel 1.41.x：企业级的稳定选择

版本节奏

Semantic Kernel Python 当前 1.41.3（2026-04-27），与 .NET 版本同步发布。微软保持着稳定的双周更新节奏。

核心定位没变：

• 多语言支持（.NET、Python、Java）
• 企业级插件体系（连接器、AI 服务、内存）
• Azure 生态原生集成

选型建议：如果你所在团队的技术栈以 .NET/Azure 为主，Semantic Kernel 是最安全的选择。Python 优先的团队用 LangGraph 或 CrewAI 更合适。

OpenManus：项目迁移

OpenManus 最新可核实版本仍是 v0.3.0（2025-04-10），项目已迁移到 FoundationAgents/OpenManus。

迁移后更新频率较低，社区关注度也在下降。如果你之前在用 OpenManus，建议评估是否切换到 CrewAI 或 LangGraph。

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