2026 年了，AI Agent 框架到底选哪个？我用同一任务测了 6 款

故事是这样的。上周帮一个团队选型 Agent 框架，他们给了一个很明确的需求，联网搜索信息，总结成报告，发邮件给老板。就这三步。

我心想这能有多难。

然后我花了整整三天，在 LangGraph、CrewAI、AutoGen、Hermes Agent、Google ADK 和 OpenClaw 上分别写了同一套逻辑。

写完之后的感觉是，这六个框架，完全是六种思维方式。不是”谁更好”的问题，是”你脑子里想的是哪种编程模型”的问题。

---

先聊聊 LangGraph。

这玩意最早是 LangChain 的一个子模块，2025 年底独立出来，2026 年 GitHub stars 已经突破 20k 了。数据看着漂亮，但用起来的感觉怎么说呢，像在做数据结构课的作业。

LangGraph 的核心设计是”状态机”。你得定义状态图、节点、边、条件跳转。逻辑上没问题，但写出来的代码量是其他框架的 3 倍。

同一个任务，LangGraph 我写了 180 行。其中 60 行在定义图结构，40 行在处理状态传递，剩下 80 行才是实际的业务逻辑。

坦率的讲，如果你在做的是需要精确控制每个步骤的生产级 Agent，LangGraph 确实是最稳的选择。但如果你只是想快速验证一个想法，那这套图结构会让你怀疑人生。

说真的，我写到最后都在想，我到底是在写 Agent 还是在画流程图。

---

再说 CrewAI。

CrewAI 的设计哲学完全不同。它的核心概念是”角色扮演”。你创建一堆 Agent，给每个 Agent 分配角色、目标、工具，然后让他们自己协作。

代码量？50 行。

就 50 行。比 LangGraph 少了四分之三。

但问题来了。CrewAI 的”自主协作”在处理简单任务时很优雅，一旦任务之间有复杂依赖关系，Agent 之间就开始互相等待、死锁、甚至无限循环。

我自己踩过的坑，一个 Agent 的输出是另一个 Agent 的输入，但 CrewAI 默认是并行执行的。结果第二个 Agent 跑完了，第一个还没输出，拿到的全是空数据。

这事有意思的地方在于，CrewAI 和 LangGraph 恰好站在两个极端。一个给你最大自由度，一个给你最大控制力。但现实世界的 Agent 开发，大多数时候需要的是中间地带。

---

然后我遇到了 AutoGen v2。

微软 2026 年把 AutoGen 整个重写了一遍（v2 目前还在 preview 阶段），从 v1 的 YAML 配置模式变成了纯 Python API。社区反应两极分化。喜欢旧版的人觉得新版太”代码化”了，失去了声明式的简洁。喜欢新版的人觉得终于可以在代码里调试了。

AutoGen v2 的核心概念是”对话驱动”。Agent 之间通过消息对话来协作，很像人在群里讨论问题。你不用定义图结构，也不用分配角色，只要定义”谁跟谁说话，说什么”。

写这套任务我用了 70 行。比 LangGraph 少，比 CrewAI 多。

但 AutoGen 有个独特的优势，调试。因为整个协作过程就是一场对话，你可以打印出每条消息，看到每个 Agent 的思考过程。这在 LangGraph 的状态机和 CrewAI 的黑盒协作里，是很难做到的。

说实话，我写完之后最直观的感受是，AutoGen 适合团队协作。不是因为 Agent 协作，是因为代码本身就好理解，团队成员接手快。

---

接着试了 Hermes Agent。

这玩意是最近火起来的。跟上面那些纯代码框架完全不是一个思路。Hermes 的核心定位是”个人 AI 助手平台”，不是给开发者写代码用的，是给普通人搭自己的 AI 工作流用的。

最让我意外的是它的多平台能力。飞书、微信、企业微信、Telegram、Discord 全都能接。你在飞书上跟它说一句话，它能同时在微信上回复你。这个能力我在其他框架里没见过。

代码量？看你怎么用。

如果你用它的 Skills 系统，很多任务不用写代码，写个 SKILL.md 就行。比如我想让它每天凌晨自动收集热点新闻并推送给我，我只需要创建一个 cron 任务配一个 prompt，5 分钟搞定。

但如果你要深度定制，Hermes 也有 MCP Server 支持，可以自己写工具给它调用。它的记忆系统也是一大亮点，MemPalace 和 VexDB 做持久化存储，Agent 能跨会话记住你说过的事、你的偏好、你的项目进展。

写同一套任务，Hermes 我用了 cron 调度 + 内置 web 搜索 + 飞书消息推送，根本没写什么业务代码，而是用配置搭了个流水线。

说实话，如果你要的不是一个编程框架，而是一个能 7×24 小时帮你干活的 AI 助手，Hermes 是目前唯一的选择。它不是”写代码调 Agent”，是”配置好之后 Agent 自己跑”。

当然它也有短板。社区规模还在成长中，Skills 生态不如 LangGraph 丰富。而且它跑在你自己的机器上，对服务器运维有一定要求。

---

然后试了 Google ADK。

Google 的 Agent Development Kit，2026 年 3 月才正式发布。说实话一开始我是带着偏见的，大厂的框架嘛，懂的都懂。

但 ADK 有一个让我意外的设计，原生 Gemini 集成。你不用配置 API key、不用初始化客户端、不用写 prompt 模板。直接调用框架内置的模型接口就行。

代码量，80 行。

但 ADK 最大的问题不是代码量，是信任。框架本身开源，但核心依赖的 Gemini 模型是闭源的，社区看不到完整实现。这意味着你无法审计 Agent 到底在做什么，出了 bug 也不知道是框架的问题还是你自己的问题。

这事让我挺纠结的。好用是真的好用，不放心也是真的不放心。

---

最后是 OpenClaw。

这是我最后试的，也是唯一一个让我产生”原来这么简单”的感叹的框架。

OpenClaw 的核心设计哲学就四个字，轻量、零配置。

3 行代码。就 3 行（不含环境搭建）。

from openclaw import Agent
agent = Agent(tools=[search, email])
agent.run("搜索信息并发送邮件")

没了。

就这么简单。

当然简单是有代价的。OpenClaw 的生态插件远不如 LangGraph 丰富，社区规模也小得多。如果你需要的工具它没有内置，你就得自己写。

但对于大多数日常 Agent 任务来说，3 行代码就能启动，这个诱惑太大了。

---

那你到底选哪个？

我自己跑完这六个框架之后，得出了一个可能不太讨好任何人的结论，

看你的团队脑子里想的是哪种编程模型。

• 想画流程图的 → LangGraph
• 想分配角色的 → CrewAI
• 想写对话的 → AutoGen v2
• 想 7×24 小时自动干活的 → Hermes Agent
• 想用 Gemini 全家桶的 → Google ADK
• 想 3 行代码搞定的 → OpenClaw

没有最好的框架，只有最顺手的框架。

但如果你问我下次新项目选哪个，我会说两个答案。

如果是代码层面的 Agent 编排，AutoGen v2。调试最方便，代码最好懂，团队最容易上手。

如果是想要一个全天候在线、能跨平台通信、有记忆能力的个人 AI 助手，Hermes Agent。这个赛道目前它是独一份。

毕竟，能跑通的代码才是好代码。能让人看懂的代码，才是能活下来的代码。能自己跑起来帮你干活的，才是真正值钱的 Agent。