5 大 AI Agent 框架深度测评：性能、成本与稳定性实测

在 2026 年，开发者在构建多智能体系统（Multi-Agent Systems）时面临的首要问题不再是“能不能做”，而是“用哪个框架做”。目前的市面上的建议大多停留在主观感受或简单的官方示例上。为了给企业级开发者提供可靠的决策依据，我针对 5 大主流 AI Agent 框架进行了深度测评。

我构建了一个标准化的“公司调研智能体（Company Research Agent）”工作流，并在五个框架中分别实现。实验共进行了 45 次运行（3 家目标公司 x 3 次重复迭代 x 5 个框架），并使用 LLM Judge（大模型裁判）对输出进行评分，同时精确记录了每次请求的延迟和 Token 消耗。为了保证实验的公平性，所有框架均连接到本地运行的 Qwen 3 14B 模型。如果你需要在生产环境中获得更稳定、更高速的模型访问能力，n1n.ai 提供的统一 API 接口是理想的选择。

测评对象与实验设计

本次测评涵盖了目前市面上最具代表性的框架：

1. LangGraph 1.0.x：基于图（Graph）的状态机，强调对节点和边的显式控制。
2. CrewAI 1.9.x：基于任务的顺序编排，擅长角色扮演（Role-playing）。
3. AutoGen 0.7.x：异步群聊模式，智能体通过消息传递进行协作。
4. MS Agent Framework 1.0.0b：微软推出的轻量级顺序编排框架，内置高效路由。
5. OpenAI Agents SDK：基于 Runner 的管道模式，采用简单的移交（Handoff）语义。

工作流包含三个核心角色：研究员（Researcher）、分析师（Analyst）和撰稿人（Writer）。通过这种典型的 RAG（检索增强生成）场景，我们可以充分测试框架在任务拆解、上下文传递和结果汇总方面的表现。

核心发现 1：质量评分趋同，框架不再是“智力”源泉

实验结果显示，所有框架在最终输出质量上的表现惊人地一致。大模型裁判从完整性、准确性、结构化、洞察深度和可读性五个维度进行打分（满分 10 分）：

最高分与最低分仅差 0.56 分。这意味着在 2026 年，Agent 框架的角色已经彻底从“智能提供者”转变为“编排层”。真正的智力取决于底层模型。因此，开发者应将注意力转向如何通过 n1n.ai 获取更强大的模型算力，而不是过度纠结框架的逻辑是否能提高智商。

核心发现 2：延迟的 6 倍差距——生产环境的死穴

虽然质量相近，但执行效率天差地别。平均单次任务完成时间如下：

• MS Agent Framework: 93 秒 (最快)
• CrewAI: 246 秒
• Agents SDK: 448 秒
• LangGraph: 506 秒
• AutoGen: 572 秒 (最慢)

微软的框架在 1.5 分钟内即可完成，而 AutoGen 却需要将近 10 分钟。AutoGen 的群聊架构在每一轮对话中都需要消耗大量时间来“决定由谁发言”，这种灵活性在处理线性流水线任务时变成了巨大的开销。对于需要实时响应的应用，选择高效率框架并配合 n1n.ai 的极速 API 响应至关重要。

核心发现 3：Token 消耗与成本分析

Token 效率直接决定了项目的 ROI。CrewAI 由于采用了复杂的角色扮演系统提示词（System Prompts），其 Token 消耗量是其他框架的数倍：

• MS Agent: 7,006 Tokens
• CrewAI: 27,684 Tokens (最高)
• LangGraph: 8,823 Tokens

在同样的任务下，CrewAI 消耗了近 4 倍的 Token。如果你的业务规模达到每天数万次请求，这种成本差异将非常恐怖。优化 Agent 系统时，必须警惕框架自带的“提示词膨胀”。

核心发现 4：稳定性（Consistency）是工程化的关键

在生产环境中，我们不仅要求“好”，还要求“稳”。标准差（Std Dev）反映了结果的波动性：

• MS Agent: 0.10 (极稳)
• AutoGen: 0.45 (波动较大)

MS Agent 的每一次运行几乎都能保持高水准，而 AutoGen 偶尔会出现 8.6 分的中庸结果。这通常是因为群聊模式中的随机性较高，容易在对话早期偏离预定轨道。在构建关键业务逻辑时，建议优先选择像 LangGraph 或 MS Agent 这样具有强约束性的框架。

开发者选型指南

1. 追求极致性能与低成本：首选 MS Agent Framework。虽然它还处于 Beta 阶段，但在效率和稳定性上表现最优。
2. 复杂逻辑与精细控制：首选 LangGraph。其有向图结构允许你精确定义循环、条件分支和状态回溯，是目前工业界最成熟的方案。
3. 快速原型开发：首选 CrewAI。其 API 设计非常符合人类直觉，适合快速验证想法，只要你能接受较高的 Token 成本。
4. 开放式协作场景：首选 AutoGen。如果你的任务没有固定流程，需要智能体之间进行发散式讨论，它的群聊模式依然是行业标杆。

技术总结与展望

通过本次测评，我们可以得出一个核心结论：框架负责流程，模型负责质量。在实际落地中，开发者应该关注框架的工程化能力（延迟、成本、稳定性），而非单纯的演示效果。

为了支撑高性能的 Agent 运行，底层 API 的稳定性是不容忽视的一环。n1n.ai 作为领先的 LLM API 聚合平台，能够为你提供跨模型的统一访问能力，确保你的 Agent 在任何高并发场景下都能稳定运行。

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