👋 不寫程式的話，這篇可以跳過，去看 閉源 vs 開源 12 個比一比。
前面幾篇介紹的是「拿來就用」的 Agent。這篇給想自己寫程式組 Agent 的人：四個主流開源框架怎麼選。
一張表看完
| 框架 | ★ 星數 | 授權 | 特色 | 狀態 |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | 約 43,300 | MIT | 用「圖」描述流程，狀態、重試、人工確認點好控制 | 活躍 |
| CrewAI | 約 59,700 | MIT | 定義角色與任務，讓多個 Agent 分工合作 | 活躍 |
| AutoGen | 約 61,400 | 程式碼 MIT（文件 CC-BY-4.0） | 多 Agent 對話 | 維護模式，不再加新功能 |
| Microsoft Agent Framework | 約 14,100 | MIT | AutoGen 的官方後繼者 | 活躍 |
安裝
# LangGraph
pip install -U langgraph
# CrewAI（官方 README 用 uv）
uv tool install crewai
crewai create crew# Microsoft Agent Framework（官方 README）
pip install agent-framework # Python
dotnet add package Microsoft.Agents.AI # .NETAutoGen 怎麼了？
AutoGen 的 README 寫明已進入維護模式（maintenance mode），不會再有新功能，改由社群維護；新使用者建議從 Microsoft Agent Framework 開始，並提供遷移指南。網路上很多 AutoGen 教學是舊的，看之前先注意日期。
怎麼選
- 剛入門、想先跑起來：CrewAI。
- 要上正式環境、流程複雜：LangGraph。
- 公司用 Azure／.NET 生態：Microsoft Agent Framework。
坑框架本身免費，但 Agent 會反覆呼叫模型，API 費用可能比想像高。先設好 API 用量上限；或接本機模型（看 Ollama 教學）練習。
資料來源
- GitHub API：langgraph、crewAI、autogen、agent-framework（星數、授權）
- AutoGen README 與 LICENSE-CODE（維護模式、程式碼授權）
- CrewAI README、LangGraph README（安裝）