多智能体框架的选择，本质是在「编排控制力」与「上手速度」之间下注。AutoGen 把对话作为一等公民，多个角色通过消息互怼直到收敛；LangGraph 把流程画成状态图，节点与边显式可控；CrewAI 则用「角色加任务加协作流程」的类抽象，让业务方看得懂。三者没有绝对优劣，只有与团队心智模型是否匹配。选之前先想清楚：你的流程是自由协商，还是确定性流水线。
什么时候该用对话式编排，什么时候该用状态图？
如果任务本身就是「几个专家互相质询、逐步逼近结论」，比如代码评审、方案辩论，AutoGen 的对话闭环最省事，角色之间天然能你来我往。但对话式编排有个隐患：终止条件模糊，模型可能聊嗨了停不下来，调试时也难复现。一旦流程里有明确的分支、循环、人工审批节点，LangGraph 的状态图就更稳，你能在图上标出哪里该走 A、哪里回退、哪里等人确认。CrewAI 介于两者之间，适合「分工明确、交接固定」的流水线，上手最快但精细控制最弱。
三个框架的落地成本藏在哪里？
成本不只在写代码，更在排错。AutoGen 的调试难点是对话历史膨胀，要靠清空上下文与标记关键发言来控制 token 消耗。LangGraph 的成本在图的设计，状态schema一旦改乱，整条边都要跟着调。CrewAI 的隐性成本是抽象泄漏：框架替你封装了协作顺序，一旦需求偏离预设套路，就得退回去改底层。务实做法是先用一个真实小任务把三个框架各跑一遍，记录「加一个新角色要改几行、失败一次能不能定位」，再据此决定主力框架。别只看官网演示，演示里的流程都是框架最甜的地方。
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