刚看到2026 Q1新增50+开源Agent框架的消息，第一反应不是兴奋，而是有点懵。作为一个从LangChain早期就开始折腾Agent的开发者，我个人的经验是：框架越多，选型成本反而越高，尤其是大多数项目都在解决同样的问题——记忆管理、工具调用、多Agent协作。

从技术角度看，这波爆发背后其实暴露了一个核心矛盾：Agent框架的抽象层究竟该多厚？比如CrewAI和AutoGen都在做多Agent编排，但前者是静态图，后者是动态对话，两者的runtime设计哲学完全不同。我的疑问是：既然LLM本身已经能理解自然语言指令，为什么还要用复杂的DSL去定义Agent行为？这会不会是本末倒置？

另外，我认为当前框架普遍低估了状态管理的复杂性。单Agent的context window管理已经够头疼了，多Agent场景下的共享状态和冲突解决几乎没人拿出通用方案。与其再出第51个框架，不如社区集中精力把几个关键基础设施标准化，比如Agent间的通信协议和持久化存储接口。

最后抛两个问题：1）你在实际项目中最常踩的Agent框架坑是什么？2）有没有人试过用纯Prompt Engineering替代框架来管理Agent逻辑？效果如何？