Gartner 報告多 Agent 系統查詢暴漲 1,445%。AI Agent 框架市場預計從 $78 億成長到 2030 年的 $520 億。每個人都想建 AI Agent — 但該用哪個框架？
以下是 2026 年四個最熱門選項的誠實比較。
快速概覽
| 框架 | 類型 | 最適合 | 語言 | 難度 |
|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 多 Agent 編排 | 團隊式 AI 工作流程 | Python | 中等 |
| LangGraph | 有狀態 Agent 圖 | 複雜分支工作流程 | Python/JS | 困難 |
| AutoGen | 多 Agent 對話 | 研究與複雜推理 | Python | 中等 |
| OpenClaw | 個人 AI Agent | 日常協助與自動化 | TypeScript | 簡單 |
CrewAI
它是什麼
CrewAI 是一個編排多個 AI Agent 作為「團隊」協作的框架。每個 Agent 有角色、目標和背景故事。它們像團隊一樣協作完成任務。
優勢
- 直覺的心理模型 — Agent 就像有角色的團隊成員
- 內建工具 — 網頁搜尋、檔案 I/O、程式碼執行
- CrewAI Studio — 給非工程師的視覺化建構器
- 企業功能 — CrewAI Enterprise 有 SSO、稽核日誌
- 成長中的社群 — 最快速成長的 AI 框架之一
限制
- 僅 Python — 沒有 JavaScript/TypeScript SDK
- 聚焦編排 — 不是可以聊天的獨立 Agent
- 需要寫程式 — 即使用 Studio，複雜的 Crew 還是需要 Python
- 無通訊整合 — 不原生住在 Telegram/Slack
- 無持久記憶 — 每次執行之間狀態重置
最適合
建構自動化工作流程的團隊，需要多個專業 Agent 協作 — 內容管線、研究團隊、資料分析小組。
LangGraph
它是什麼
LangGraph（由 LangChain 開發）是一個用有向圖建構有狀態、多步驟 AI Agent 工作流程的框架。最靈活但也最複雜。
優勢
- 最大靈活性 — 建構任何工作流程拓撲
- 有狀態執行 — 跨步驟維持狀態
- 人在迴路 — 內建人工審核檢查點
- LangSmith 整合 — 除錯和監控
- 生產就緒 — 企業團隊使用中
限制
- 學習曲線陡峭 — 圖形化思維不直覺
- 冗長 — 簡單任務需要大量樣板程式碼
- LangChain 依賴 — 綁定在 LangChain 生態系
- 無終端使用者介面 — 你需要自己建介面
- 僅開發者 — 需要強程式設計能力
最適合
開發者建構複雜、生產級的 Agent 工作流程，需要精確控制執行流程、分支邏輯和狀態管理。
AutoGen
它是什麼
AutoGen（由 Microsoft 開發）是一個建構多 Agent 對話的框架。Agent 互相對話來解決問題 — 像一群專家在辯論。
優勢
- 對話式 Agent — 自然的多 Agent 對話
- 程式碼執行 — Agent 可以寫和執行程式碼
- 靈活拓撲 — 群聊、循序、巢狀對話
- Microsoft 支持 — 強大的企業支持和開發
- 研究導向 — 適合複雜推理任務
限制
- 設定複雜 — 配置可能令人望而卻步
- 消耗大量 Token — 多 Agent 對話消耗很多 Token
- 無消費者介面 — 為開發者打造，非終端使用者
- 無通訊整合 — 不連接 Telegram/Slack
- 簡單任務大材小用 — 多個 Agent 辯論簡單問題浪費資源
最適合
研究團隊和開發者建構多 Agent 系統用於複雜問題解決 — 程式碼生成、分析、研究綜合。
OpenClaw
它是什麼
OpenClaw 是開源的個人 AI Agent，24/7 全天候在你的通訊 App 中運行。它不是建構 Agent 的框架 — 它是一個即用型 Agent。
優勢
- 即用型 — 不到 1 分鐘部署，不用寫程式
- 通訊原生 — 住在 Telegram、Slack、Discord、WhatsApp
- 持久記憶 — 跨越數週數月記住一切
- 任意模型 — OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama 本地模型
- MCP 支援 — 透過 Model Context Protocol 連接任何工具
- 主動式 — 不被要求就發送每日簡報、提醒、警示
- 自架 — 你的資料留在你的伺服器
- 開源 — 完全程式碼透明
限制
- 單一 Agent — 不是多 Agent 編排框架
- 個人規模 — 設計給個人和小團隊
- 需要主機 — 需要伺服器或託管服務（ClawTank）
最適合
想要一個真正 24/7 運行、記住上下文、自動化任務、住在日常通訊 App 的個人 AI 助手的個人和小團隊。
詳細比較
易用性
| 框架 | 設定時間 | 需要寫程式 | 非開發者友善 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | 1 分鐘 | 否 | 是 |
| CrewAI | 30-60 分鐘 | Python 基礎 | Studio：部分 |
| AutoGen | 1-2 小時 | Python | 否 |
| LangGraph | 2-4 小時 | Python/JS（進階） | 否 |
整合與部署
| 框架 | 通訊 App | 自架 | 雲端選項 | MCP 支援 |
|---|---|---|---|---|
| OpenClaw | Telegram、Slack、Discord、WhatsApp | 是 | ClawTank | 完整 |
| CrewAI | 否（僅 API） | 是 | CrewAI Enterprise | 有限 |
| AutoGen | 否（僅 API） | 是 | Azure | 否 |
| LangGraph | 否（自己建） | 是 | LangSmith Cloud | 透過 LangChain |
記憶與狀態
| 框架 | 持久記憶 | 跨工作階段 | 長期上下文 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | 是 — 數週/月 | 是 | 是（每日日誌、偏好） |
| CrewAI | 否 — 每次執行 | 否 | 否 |
| AutoGen | 有限 | 有限 | 否 |
| LangGraph | 檢查點 | 是（需設定） | 手動實作 |
運行成本
| 框架 | 託管 | API 費用 | 每月總計 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | $5-8（ClawTank） | $1-20（模型 API） | $6-28 |
| CrewAI | 你的基礎設施 | 高（多 Agent） | $20-100+ |
| AutoGen | 你的基礎設施 | 極高（對話） | $30-200+ |
| LangGraph | 你的基礎設施 | 中高 | $15-100+ |
多 Agent 框架消耗顯著更多 Token，因為 Agent 互相交談。OpenClaw 的單一 Agent 方式便宜得多。
何時用什麼
用 OpenClaw 當：
- 你想要個人 AI 助手，不是開發框架
- 你需要通訊 App 中的 24/7 可用性
- 持久記憶對你的使用場景很重要
- 你想要最低成本和最簡單的設定
- 隱私和自架是優先考量
用 CrewAI 當：
- 你需要多個專業 Agent 協作
- 你在建自動化工作流程（內容、研究、分析）
- 你有 Python 技能且想要角色式 Agent 設計
- 你需要企業功能（SSO、稽核日誌）
用 LangGraph 當：
- 你需要最大控制 Agent 工作流程邏輯
- 你的場景需要複雜分支和狀態管理
- 你已經在 LangChain 生態系中
- 你在建生產級企業應用
用 AutoGen 當：
- 你的問題受益於多 Agent 辯論/討論
- 你在做需要多元 AI 視角的研究
- 程式碼生成和執行是核心需求
- 你有 Microsoft/Azure 基礎設施
可以組合使用嗎？
可以。它們解決不同問題：
- OpenClaw 作為你的日常個人 Agent（通訊、記憶、自動化）
- CrewAI/LangGraph 處理特定的複雜工作流程（由 OpenClaw 觸發或排程）
- AutoGen 處理需要多視角分析的研究任務
OpenClaw 可以透過 MCP Server 觸發外部工作流程，作為面向使用者的層，而專業框架處理複雜的後端任務。
結論
如果你是開發者在建複雜多 Agent 系統 → LangGraph 或 CrewAI。
如果你想要一個直接能用的個人 AI Agent → OpenClaw。
在 ClawTank 不到 1 分鐘部署 OpenClaw。不需要框架知識。只要你自己的 AI Agent，24/7 運行，在你的 Telegram 裡。