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CrewAI vs LangGraph vs AutoGen vs Hermes Agent：2026年AI Agent框架谁才是生产级首选？

四大主流Agent框架在复杂任务编排、多Agent协作、容错恢复三大维度实测对比，结果与社区认知截然不同。从架构哲学到生产陷阱，一份不站队的硬核横评。

不拼功能数量，从状态管理哲学切入：LangGraph 的图论状态机、CrewAI 的角色接力状态、AutoGen 的对话状态漂移、Hermes Agent 的依赖驱动 DAG。用同一组 15 步复杂任务链实测状态恢复、调试可视化、失败隔离三大生产指标，附选型矩阵。

用同一组 20 步任务链，在 Hermes Agent、CrewAI、AutoGen 三个框架中跑完全程，用任务延迟、失败重试率、资源峰值三个指标揭示多 Agent 并发的隐性成本。

从架构设计、记忆管理、工具调用、容错机制四个维度，对三个主流多 Agent 编排框架进行深度对比，附真实生产环境性能数据与选型决策树。

从 API 设计、学习曲线、生产可用性、生态、性能五个维度对比 LangChain、Agno、CrewAI、Smolagents、OpenAI Agents SDK，附同一任务代码量对比和选型路线图。

不拼功能数量，聚焦开发者体验：从 init 到生产部署的 step count、调试工具链成熟度、TypeScript/Python 双生态支持、冷启动延迟、打包体积五维度对比，附同一任务的四框架实现代码对照。

从工作流引擎、Skill 系统、MCP 集成、多模态支持四个维度拆解 OpenClaw，对比 LangGraph/CrewAI 给出迁移路径和适用场景分析。

用同一个新闻摘要、翻译、发布任务对比 CrewAI、LangGraph、ADK 和 OpenClaw Workflows 的编排复杂度、错误恢复和可观测性。

从设计理念、多 Agent 编排、工具调用、记忆管理、学习曲线和生态六个维度，深度对比三大主流 AI Agent 框架。