开源Agent框架选型求助：AutoGen、CrewAI还是LangGraph，实际项目该选哪个？

LangGraph配vLLM调工具最稳，但得自己写不少胶水代码，建议先拿它跑通再说。

我目前用LangGraph配vLLM跑Qwen2.5-32B做类似的多Agent流程，查资料、写代码、review这套拆分几乎一模一样。工具调用这块LangGraph其实不自己管，主要靠模型自身的function calling能力，Qwen2.5在这上面还算稳，但偶尔会抽风输出不合法的JSON，得自己加一层重试和schema校验。AutoGen的对话编排确实顺，可它的GroupChat状态在多轮工具调用后容易乱，尤其是Llama3.1-70B这种有时候不按套路出牌的，debug起来挺折磨。CrewAI我试过demo，上手是真的快，但你想自定义Agent之间传递的中间数据结构就很别扭，它那套role和task的抽象偏死。如果项目不大、想快点跑通，CrewAI省事；但要长期维护、流程里有分支和循环，LangGraph虽然陡但可控性强很多。另外不管选哪个，vLLM那边记得把tool call的parser配好，Qwen和Llama的模板不一样，这个坑比框架本身还烦。

这个组合我去年底刚好踩过一轮，说点实际的。Qwen2.5-32B做工具调用其实挺稳的，但Llama3.1-70B在function calling上偶尔会抽风，尤其是多轮嵌套的时候，格式容易崩。AutoGen的群聊模式跑这种三角色协作确实顺手，但它的状态基本靠对话历史堆着，任务一长context直接爆炸，后来我不得不手动砍历史。CrewAI的role定义很省心，可它的tool调用封装得太死，想接vLLM的自定义endpoint得改源码，不太优雅。LangGraph配vLLM是我最后留下的方案，状态机显式管理确实清爽，但每个节点的prompt和tool schema都得自己抠，前期磨得比较痛苦。如果追求快速出demo，CrewAI够用；要长期维护和调试，LangGraph更值得投入，就是得接受它文档有时候跟不上版本。工具调用这块，建议统一走OpenAI兼容格式，vLLM那边开好tool parser，三个框架里LangGraph对这块的控制粒度最细。

LangGraph配vLLM工具调用最省心，AutoGen那状态管理坑我踩过，建议先跑通再扩。