文章目录D31 | 多 Agent 编程范式：AutoGen × LangGraph × CrewAI 工程化对比写在前面一、为什么 2026 年必须学多 Agent 范式1.1 单 Agent 的局限1.2 三大范式的诞生逻辑1.3 一图看懂 3 个范式二、范式 1：AutoGen 对话式编排2.1 核心理念2.2 核心 API2.3 AutoGen 的 3 大特色2.4 适用场景三、范式 2：LangGraph 状态机编排3.1 核心理念3.2 核心 API3.3 LangGraph 的 3 大特色3.4 适用场景四、范式 3：CrewAI 角色式编排4.1 核心理念4.2 核心 API4.3 CrewAI 的 3 大特色4.4 适用场景五、生产选型决策树5.1 4 个场景下的最佳选择5.2 决策树5.3 实际项目中的混用5.4 性能 生态对比六、收官：S2 模块 3 总结 + 下阶段预告6.1 3 大范式对比总结6.2 团队视角：3 个常见问题6.3 下一步演进方向写在最后Key Takeaways思考题下篇预告D31 | 多 Agent 编程范式：AutoGen × LangGraph × CrewAI 工程化对比系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S2模块 3 · 多 Agent 编程范式 ①）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D14-D18 我们讲了 AutoGen / LangGraph / CrewAI 三大多 Agent 框架。D27 我们从 0 搭了一个多 Agent 协作平台（消息总线 + DAG 调度）。但工程化落地时，最大的困惑是：AutoGen / LangGraph / CrewAI 到底用哪个？2026 年的多 Agent 框架已经进入"三足鼎立"阶段：AutoGen（微软）——对话驱动，Group Chat ManagerLangGraph（LangChain）——状态机驱动，DAG + CheckpointCrewAI
