2026年Q1新增50+开源Agent框架，表面繁荣，实则加剧了技术选型的困境。这些框架大多围绕Memory、Tool-use、Planning三大核心模块做差异化，但真正能落地的屈指可数。
从个人经验看，很多框架在demo里看起来很顺，一旦接入真实业务——比如非结构化数据、异步任务链、多Agent协作——稳定性就会断崖式下跌。比如某框架的ReAct模式在简单问答中表现亮眼，但在需要多步推理的复杂任务中，Planning模块的递归深度限制直接导致任务中断。
我比较关注两个方向：一是框架对国产大模型（如DeepSeek、Qwen）的适配程度，二是是否内置了可插拔的评估指标。很多框架只优化了单一场景，缺乏对工具调用失败后的回滚、超时重试等工程化设计。
抛两个问题：1. 你们在实际项目中，是更倾向用LangChain这类通用框架，还是自研轻量级调度器？2. 对于多Agent通信，目前流行的Message Bus模式是否真的比传统的RPC更可靠？
短期看，框架会继续走细分赛道，比如垂直行业的Agent框架（金融、医疗）可能比通用框架更有生命力。但长期，我认为标准化接口（如A2A、MCP）的成熟才是关键，否则碎片化只会让开发者疲于适配。