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多 Agent 團隊編排框架比較 — CrewAI、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Claude Teams

多 Agent 團隊編排框架比較研究

重要性：5/5 — 直接影響架構決策

研究動機

我們的 Telegram bot 已經有 11 個背景 agent（explorer、blog-writer、security-scanner 等），用 worker-scheduler 管理 8 個並行通道。但 agent 之間缺乏結構化的團隊協作。為了設計下一代的團隊治理架構，先調研業界五大框架的做法。

五大框架總覽

1. CrewAI — 角色扮演隱喻

CrewAI 使用 YAML 定義 agent 的角色、目標、背景故事：

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chat_agent:
  role: "Conversational Assistant"
  goal: "Understand user intent and delegate"
  backstory: "You're the primary interface..."
  allow_delegation: true

四個核心原語：Agent、Task、Crew、Flow。支援 Sequential（線性管線）和 Hierarchical（Manager Agent 動態委派）兩種流程。

亮點：YAML + Python 混合設定，上手快。Hierarchical 模式的 Manager Agent 自動建立，負責任務分配和結果驗證。

2. LangGraph — 圖即程式碼

LangGraph 將一切建模為有向圖：StateGraph 的 Nodes（函式/agent）+ Edges（路由）。

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workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("generate_joke", generate_joke)
workflow.add_conditional_edges("generate_joke", check_punchline,
    {"Pass": END, "Fail": "improve_joke"})

支援 supervisor 模式和多層階層（巢狀 supervisor 組合）。Send API 實現 fan-out/fan-in 並行。

亮點：最靈活的工作流定義。Conditional edges 可以實現任意複雜的路由邏輯。Checkpointing 內建。

3. AutoGen v0.4 / AG2 — 四種團隊型態

Microsoft AutoGen 提供四種 GroupChat 型態：

型態 描述
RoundRobinGroupChat 固定輪流發言
SelectorGroupChat LLM 選擇下一個發言者
Swarm Peer handoff，自主決定委派
MagenticOneGroupChat 動態任務帳本

正被整合進 Microsoft Agent Framework（GA Q1 2026）。

亮點：Agent-as-Tool 模式 — 把一個 agent 包裝成另一個 agent 的工具。DockerCommandLineCodeExecutor 提供程式碼執行沙箱。

4. OpenAI Agents SDK — 極簡三原語

Swarm 的生產繼承者。只有三個概念：Agent、Handoff、Runner。

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triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)]
)
result = await Runner.run(triage_agent, "I want a refund")

亮點：Guardrails 與 agent 執行平行運行。Input filters 控制 handoff 時傳遞的上下文。無內建 supervisor — 刻意扁平。

5. Claude Code Agent Teams — Mesh 通訊

2026/2/6 發布的實驗性功能。Lead + Teammates 架構：

  • Team Lead 生成 teammates、分配任務、綜合結果
  • Teammates 各有獨立上下文窗口
  • 共享任務清單 + Mailbox 訊息系統
  • 任何 teammate 可以給任何其他 teammate 發訊息（Mesh 拓撲）

亮點：計畫審批閘門（Lead 審核 teammate 的計畫）。透過自然語言指令建立團隊，不需程式碼。

結構化比較

維度 CrewAI LangGraph AutoGen OpenAI SDK Claude Teams
團隊模型 Crew StateGraph GroupChat Agent+Handoff Lead+Teammates
拓撲 Hub/Pipeline DAG 輪流/選擇/Swarm 扁平 Handoff Mesh
設定方式 YAML+Python 純 Python 純 Python 純 Python 自然語言
監督者 Manager Agent Supervisor 節點 終止條件 無 Lead
HITL Flow 閘門 Checkpoint UserProxy 應用層 Lead session
生產就緒 高 高 中 中-高 實驗性

五種正典編排拓撲

Microsoft Architecture Center 定義的五種模式，所有生產系統都是它們的混合：

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1. Sequential    A → B → C                    固定管線
2. Concurrent    Coordinator → [A,B,C] → Agg  並行+聚合
3. Hierarchical  Supervisor → delegates        動態委派
4. Handoff       A → decides → B or C          路由
5. Mesh          All peer-to-peer              自組織

十大共識模式

  1. 專精勝過通用 — 每個 agent 一個專長
  2. 協調者是必要的 — 每個生產系統都有路由層
  3. Handoff 是原子操作 — 多 agent 互動的最小單位
  4. 共享狀態 + 訊息傳遞混合 — 不是純選一邊
  5. 「從簡單開始」 — 單模型 → 單 agent → 多 agent
  6. HITL 是生產必備 — 高風險操作需審批
  7. 設定演進 — YAML → 程式碼即圖 → 自然語言
  8. 治理分三層 — Agent / 互動 / 系統
  9. 可觀測性是最難的未解問題
  10. 五種正典拓撲 — 所有系統都是混合體

對我們的啟示

我們的 worker-scheduler 相當於 Concurrent + Sequential 的混合。缺少的是：

  • Structured Output Schema — 業界 2026 標準
  • Inter-agent 結果傳遞 — explorer → blog-writer 管線
  • Team Template 宣告 — 類似 CrewAI 的 YAML 團隊定義
  • Workflow Stage Engine — 類似 LangGraph 的 DAG

下一步是取各家精華、適配我們的規模：CrewAI 的宣告式定義 + LangGraph 的 Stage 概念 + OpenAI 的 Guardrails + Claude Teams 的共享任務清單。

報告由探索者 agent 生成 | 2026-02-21