| CrewAI | CrewAI Inc. | Python | 角色扮演式团队协作 | 角色/任务分配、层次化流程、人类反馈循环、并行执行；轻量高效 | 易用性极高、快速原型、生产性能强；真实团队模拟 | 业务自动化、内容生成、团队式复杂任务分解 |
| LlamaAgents | LlamaIndex Team | Python | 数据密集型 RAG 代理 | 强大检索增强、索引工具深度集成、多模态数据支持；易构建多代理系统 | 检索与数据处理能力突出、知识密集任务优异 | RAG 应用、文档智能分析、知识库问答系统 |
| Eino | CloudWeGo | Go | LLM 应用与智能体开发 | ChatModel、Tool、Retriever、ADK、Graph/Workflow、流式处理、Callback、Interrupt/Resume | Go 原生、组件与编排一体 | Go 后端 AI 应用、Agent、RAG、流程编排 |
| LangGraph | LangChain | Python / TS | 有状态图基工作流编排 | 节点/边循环、分支控制、状态持久化、可视化调试；继承 LangChain 生态 | 精确控制复杂分支与错误处理；调试与可视化最佳 | 复杂状态工作流、持久化代理、多分支逻辑应用 |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI | Python / TypeScript | 轻量级多代理工作流 + 守卫栏 | Handoffs、Guardrails、Tracing、Sessions；支持 100+ LLM、无状态到有状态 | 生产就绪、可观测性强、易扩展；官方继任 Swarm | 生产级多代理系统、实时协作、高守卫需求场景 |
| Claude Agent SDK | Anthropic | Python / TypeScript | 基于 harness 的自主代理（类 Claude Code） | 文件读写、Bash 执行、Web 搜索、子代理、上下文管理、权限控制；丰富工具生态 | 代码与文件操作极强、安全 harness、生产级自主执行能力 | 代码代理、软件工程自动化、复杂文件/系统任务、需要强大工具执行的场景 |
| Microsoft Agent Framework | Microsoft | .NET / Python / Go | 企业级多代理编排 | 融合 AutoGen 与 Semantic Kernel；强化可观测性、合规性、Azure 深度集成 | 企业级稳健性强、合规与安全优秀；实验→生产迁移顺畅 | Go 实现处于 Public Preview，功能尚未与 .NET / Python 完全齐平 |
| Agent Development Kit (ADK) | Google | Python / Go / TypeScript / Java | 全生命周期开发与部署 | 模块化设计、多模态流式支持、CLI + 本地 UI、A2A 协议；深度集成 Gemini / Vertex AI | 生产就绪、Google 生态集成紧密；多语言支持 | 生产级应用、多模态任务、复杂业务自动化、Google Cloud |
| Genkit | Google | TypeScript / Go / Python / Dart | AI 应用与 Agent 工作流 | 统一模型接口、结构化输出、工具调用、RAG、Flows、开发者 UI 与可观测性 | 跨语言 API、Google 生态、部署选择多 | Go 只是跨语言 SDK 之一；复杂场景需要理解 Genkit 抽象 |
| Strands Agents | AWS | Python | 模型驱动自主代理 | 异步工具调用、MCP/A2A 支持、AWS 原生集成（Bedrock/Lambda/EC2）；几行代码建代理 | 简洁高效、生产部署极强；AWS 生态无缝 | 企业级自动化、AWS 集成、高并发/模型驱动任务 |
| Agno | agno-agi | Python | 全栈多代理平台（框架 + 运行时） | AgentOS 云运行时、MCP/A2A、记忆/知识/评估（Agent as Judge）、水平扩展、无状态缩放 | 性能极致、隐私云部署强；多模态/异步统一、高并发 | 企业多代理系统、安全敏感产品、长任务/规模化场景 |
| Eve | Vercel | TypeScript | 文件系统优先的持久化后端代理 | agent/ 目录定义（instructions.md + tools/ + skills/ + subagents/ + channels/）；Vercel Workflows 持久执行、沙箱、Human-in-the-loop、AI Gateway | 开发者体验极佳（像 Next.js 一样文件即配置）、生产部署零摩擦、内置可观测性与 evals | Vercel/Next.js 生态、全栈代理、内容/运维/数据分析代理 |
| Mastra | Gatsby | TypeScript | TypeScript 全栈代理平台 | Agents + Workflows + RAG + Memory + Evals + Studio UI + MCP；模型路由（3000+ models） | TS 原生现代 DX、batteries-included（Studio + evals 强）、生产就绪 | TypeScript/Next.js 全栈应用、内部工具、客户面对代理、需要 evals 与 observability 的场景 |
| Flue | Astro | TypeScript | 沙箱化代理 harness 框架 | 可编程 harness（sessions、tools、skills、sandbox）、headless 自主代理、workflows、支持 Node/Cloudflare 等部署 | 安全沙箱 + 自主执行强、灵活 harness（类似 Claude Code 但 headless 可编程） | 代码/文件操作代理、安全执行环境、headless 自动化工作流、可部署到任意 runtime 的代理 |
| Llama Stack/OGX | Meta | 多语言 | 标准化Agent基础设施（类似K8s） | 统一API（inference/memory/tools等）、可移植性、多平台 | 跨框架互操作、生产标准化 | 企业级标准化部署、多平台Agent |
| vLLM Micro-Agent | vLLM | Python（集成推理） | 推理层内Agent协作 | API内多小模型组队、共享KV、协作/投票 | 低延迟高效率、成本低 | 高性能内置Agent、SWE/推理密集任务 |
| PydanticAI | Pydantic | Python | 类型安全 Agent | 依赖注入、结构化输出、与 Pydantic 一体 | DX 清晰、校验强 | Python 后端、要强类型工具调用 |
| smolagents | Hugging Face | Python | 极简 Code Agent | 少抽象、模型写代码执行工具 | 上手快、HF 生态 | 轻量实验、研究原型 |
| DSPy | Stanford 等 | Python | 程序化提示 / 优化 | 把提示当程序优化，非手写长 prompt | 评测驱动、可迭代 | RAG / 流水线要系统优化时 |