Агентские платформы в реальном мире: 107 задач LangGraph, CrewAI и AutoGen

Агентские платформы в реальном мире: 107 задач LangGraph, CrewAI и AutoGen Демонстрации однозадачных задач скрывают реалии масштабирования: 107 задач выявляют недостатки платформы Сообщения об агентской структуре обычно ограничиваются разовыми демонстрациями: роутером для продажи игрушек, PDF-файлами с вопросами и ответами, циклом чата. Они не показывают, где структуры ломаются под давлением гетерогенных производственных рабочих нагрузок. Реальная оркестровка агентов терпит неудачу не в тривиальных цепочках, а в комбинаторном разнообразии задач, параллелизме и бесконечных крайних случаях, которые проявляются после «привет, мир». Тесты в масштабе 107 практических и разнообразных задач — см. sweta2503/agent-framework-benchmark, hamzaahsan334-dev/langgraph-vs-crewai и PCSchmidt/agent-framework-bakeoff — показывают жесткие ограничения, игнорируемые в документации и шумихе на форумах. Шаблон, поток управления и оркестрация: различия в платформах возникают быстро Даже трехэтапный конвейер данных — извлечение столбцов, стандартизация дат, вычисление показателей — демонстрирует различные затраты на абстракцию. CrewAI (из PCSchmidt/agent-framework-bakeoff): роли агентов и необходимый код менеджера рабочих процессов для каждого шага: от Crewai Агент по импорту, Экипаж из langchain.llms импортировать OpenAI экстрактор = Агент("data_extractor", llm=OpenAI()) кл