LangGraph vs CrewAI vs AutoGen：2026 年三大 AI Agent 框架完整比較與選擇指南
如果你在 2026 年想要建構 AI Agent 系統，一定會碰到這個問題：到底該選 LangGraph、CrewAI 還是 AutoGen？老實說，我自己在過去一年半裡三個都用過，踩過的坑多到可以寫一本書。這篇文章就是我實戰後的心得整理，幫你在最短時間內搞清楚哪個框架最適合你的專案。
2026 年三大 AI Agent 框架的定位與核心差異
先講結論：這三個框架解決的問題看起來相似，但設計哲學完全不同。LangGraph 走的是「狀態機工程師」路線，CrewAI 是「團隊角色扮演」路線，而 AutoGen 正處於一個尷尬的過渡期。讓我一個一個拆開來聊。
| 特性 | LangGraph | CrewAI | AutoGen |
|---|---|---|---|
| 設計理念 | 圖狀態機 | 角色導向協作 | 對話式多 Agent |
| 學習曲線 | 最高 | 最低 | 中等（過渡期混亂） |
| 生產就緒度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 可觀測性 | LangSmith 深度整合 | 內建日誌 + 第三方 | AutoGen Studio |
| 適合場景 | 複雜工作流、需要精確控制 | 業務流程自動化 | 研究探索、原型驗證 |
| 社群活躍度 | 極高 | 高 | 中（分裂中） |
LangGraph：圖狀態機的威力與代價
LangGraph 是 LangChain 團隊推出的 Agent 框架，核心概念是把整個 Agent 工作流建模成一個有向圖（DAG）。每個節點是一個處理步驟，每條邊定義了狀態轉移的條件。聽起來很學術？其實用起來就是：你可以精確控制 Agent 在每個決策點要怎麼走。
我特別喜歡 LangGraph 的幾個點：
- 狀態持久化：內建 checkpoint 機制，Agent 跑到一半斷了可以從上次的狀態繼續，這在生產環境超重要
- LangSmith 整合：每一步的 token 消耗、延遲、輸入輸出全部可以在 LangSmith 上看到，debug 的時候根本是救命稻草
- 人機協作（Human-in-the-loop）：可以在任意節點插入人工審核步驟，這對金融或醫療場景特別關鍵
- 子圖組合：複雜的工作流可以拆成多個子圖再組合，程式碼的可維護性大幅提升
但 LangGraph 的學習曲線確實是三個裡面最陡的。你需要理解狀態管理、條件路由、還有圖的遍歷邏輯。第一次寫的時候，光是搞懂 StateGraph 和 MessageGraph 的差別就花了我大半天。不過一旦上手了，你會發現它給你的控制力是其他框架比不上的。
CrewAI：角色導向，上手最快的選擇
CrewAI 的設計理念完全不同——它把多 Agent 系統想像成一個「團隊」。你定義角色（Agent）、任務（Task）、還有團隊協作方式（Process），然後讓 CrewAI 自動協調執行。
CrewAI 最讓我驚艷的是它的 YAML 設定檔。你可以用 YAML 定義整個團隊的角色和任務，完全不用寫 Python code。這對非工程師背景的 PM 或業務人員來說超友善。我曾經帶一個行銷團隊用 CrewAI 建了一套內容生產 pipeline，從關鍵字研究到文章初稿只花了兩天。
CrewAI 在 2026 年的幾個亮點：
- Flow 功能：除了原本的 Crew 機制，現在可以用 Flow 串接多個 Crew，處理更複雜的業務流程
- 內建工具生態：搜尋、爬蟲、檔案讀寫等常用工具都有現成的，不用自己包
- 記憶系統：短期記憶、長期記憶、實體記憶都有支援，Agent 可以跨任務累積知識
- 結構化輸出：用 Pydantic model 定義輸出格式，確保每次都拿到預期的資料結構
不過 CrewAI 也有它的限制。當你的工作流需要非常精細的條件分支控制時，YAML 設定的表達力就不太夠了。這時候你要不就用 Python 直接寫邏輯，要不就考慮改用 LangGraph。
AutoGen：微軟的過渡期陣痛
AutoGen 是微軟研究院推出的框架，原本以「多 Agent 對話」為核心，讓多個 Agent 透過對話來協作解決問題。這個概念很有趣，但 2026 年的 AutoGen 正處於一個相當尷尬的狀態。
微軟正在把 AutoGen 整合進更大的 Microsoft Agent Framework 生態系裡。這意味著：
- 原本的
autogen套件正在被autogen-agentchat和autogen-core取代 - API 變動頻繁，今天寫的 code 下個月可能就要改
- 文件分散在舊版和新版之間，找資料的時候常常搞混
- 社群也因為版本分裂而顯得比較混亂
這不是說 AutoGen 不好用。它的 AutoGen Studio 提供了一個視覺化介面來設計 Agent 工作流，對快速原型驗證很方便。而且微軟背後的資源和 Azure 的整合也是一大優勢。但如果你現在要選一個框架投入大量開發時間，我會建議先觀望一下，等整合完成後再評估。
實際選擇建議：依專案需求決定
聊了這麼多，到底該怎麼選？我的建議很直接：
選 LangGraph 如果：
- 你的 Agent 工作流有複雜的條件分支和循環
- 你需要生產等級的可觀測性和錯誤處理
- 你的團隊有足夠的工程能力來處理較高的學習曲線
- 你已經在用 LangChain 生態系的其他工具
選 CrewAI 如果：
- 你要快速建立一個多 Agent 業務流程
- 你的團隊包含非工程師成員需要參與設定
- 你的工作流相對線性，不需要太多條件分支
- 你重視開發速度勝過精細控制
選 AutoGen 如果：
- 你主要做研究或概念驗證
- 你的專案深度依賴 Azure 和微軟生態系
- 你願意承擔 API 變動的風險
另外，別忘了還有其他選擇。如果你對 OpenAI 生態系比較熟，OpenAI Agents SDK 也是一個值得考慮的方案，特別是它的 Handoff 機制在多 Agent 切換場景表現不錯。
新興趨勢：MCP 與 A2A 協議正在改變遊戲規則
2026 年 AI Agent 領域最值得關注的趨勢，不是哪個框架又多了什麼功能，而是協議標準化。
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的協議，讓 AI 模型可以用標準化的方式連接外部工具和資料來源。這代表你的 Agent 不再需要為每個工具寫自定義的整合程式碼——只要工具支援 MCP，就能即插即用。LangGraph 和 CrewAI 都已經開始支援 MCP 工具整合。
A2A（Agent-to-Agent）是 Google 提出的協議，定義了 Agent 之間互相溝通和協作的標準。想像一下：你的 LangGraph Agent 可以直接呼叫別人用 CrewAI 建的 Agent，完全不用管底層框架的差異。
如果你想深入了解這兩個協議的差異和實作方式，可以看看MCP vs A2A 協議比較這篇文章。另外，Claude Artifacts 互動 AI 應用也展示了 MCP 在實際應用中的威力。
這些協議的普及會讓框架選擇變得沒那麼痛苦——因為不管你選哪個，最終都能透過標準協議互通。但在那之前，還是得根據你的具體需求好好選一個。
總結：沒有最好的框架，只有最適合的
回到最初的問題：LangGraph、CrewAI、AutoGen 到底選哪個？答案取決於你的專案複雜度、團隊能力、和時間壓力。LangGraph 給你最大的控制力但要付出學習成本，CrewAI 讓你最快上手但靈活性有限，AutoGen 則在等微軟完成整合後才能看清全貌。
我個人的做法是：新專案先用 CrewAI 快速驗證概念，確認可行後再看需不需要遷移到 LangGraph 來做更精細的控制。這個策略在過去幾個專案裡都運作得不錯，推薦給你參考。
AI Agent 的世界變化很快，六個月後的最佳選擇可能又不一樣了。但只要你理解每個框架的核心設計理念，就不會在技術選型上犯太大的錯。