多智能体编排实战对比
Background-Job-862 · reddit · 2026-07-10
作者把同一套“先研究、再总结、最后通知”的多智能体流程分别用 LangGraph、CrewAI 和原生 Google A2A 实现，并对比了生产环境下的差异。 结论是：LangGraph 控制力最强但学习成本高，CrewAI 最快出原型但复杂控制流下会受限，直接基于 A2A 最费工但最透明，便于排查 agent 之间的 handoff 问题。 他们还指出，三种方案都缺少跨 agent 的统一可观测性，因此最后通过 truefoundry 的 gateway 给所有调用打共享 trace ID，补上整条链路的追踪。