一份為架構師準備的深度視覺化指南，剖析智能體開發的兩大主流選擇。
在 LangGraph 和 Agno-AGI 之間的選擇，是在兩個同樣重要但方向相反的目標之間的權衡。
LangGraph 提供底層原語，讓您精確構建和控制工作流的每一步，確保企業級的穩定性和可預測性。
Agno-AGI 採用全棧設計，提供高度優化的性能和開箱即用的體驗，旨在最大化開發速度和運行效率。
Agno-AGI 提出了引人注目的性能聲明。此圖表視覺化了其相對於 LangGraph 在框架自身開銷上的優勢。請注意，這並不代表端到端的任務延遲。
隨著任務日益複雜，多智能體協作成為關鍵。兩個框架提供了不同的抽象層次來組織智能體團隊。
LangGraph 沒有固定的團隊結構，而是通過組合不同的圖（每個圖代表一個智能體）來實現協作，提供了極高的靈活性。最常見的模式是監督者模式。
Agno-AGI 提供了一個名為 `Team` 的高級抽象，內置了多種協作模式，極大地簡化了多智能體系統的創建和管理。
一個框架的價值不僅在於其代碼，還在於其背後的社區支持、開發工具和企業採納度。
17.8k+
GitHub Stars
開發工具
深度集成 LangSmith & LangGraph Studio
企業採納
Klarna, Replit, Uber, GitLab 等
32.4k+
GitHub Stars
開發工具
內置 Playground UI & agno.com 監控
企業採納
處於早期採納階段，社區增長迅速
沒有絕對的“更好”，只有“更適合”。您的項目需求將決定最佳選擇。