LangGraph против CrewAI против AutoGen: 107 реальных масштабных задач по инженерии данных

LangGraph против CrewAI против AutoGen: 107 реальных масштабных задач по инженерии данных Подзаголовок: Серьезный разбор кода, показывающий, какая структура оркестровки агентов масштабируется, где шаблонный шаблон становится затруднительным и как кривые затрат/производительности ведут себя при выполнении более 100 реальных задач. Бенчмарки выявляют слабые места платформы Документация Framework предлагает игрушечные проблемы и API счастливого пути. Масштабируйтесь до 100+ задач, и эти абстракции начнут утекать. Документы замалчивают хаос в организации агентов LLM с сохранением состояния и последующую обработку ошибок. «Простая оркестровка» или «надежное устранение ошибок» — пустые обещания, если ваш поток застрял на задаче 22 или ваш счет за LLM подскочил на 48 долларов в одночасье. Большие разнородные тесты показывают, какие платформы выживают, а какие тратят ваше время. 107 реальных задач по инженерии данных: испытательный стенд В этом наборе тестов используются 107 производственных задач по инженерии данных: извлечение (API, PDF-файлы, HTML), преобразование (нормализация схемы, дедупликация, создание функций), загрузка (Snowflake, S3, Postgres), контроль качества (проверка нуля, пометка аномалий) и небольшие группы обеспечения доступности баз данных. Каждая задача связана с вводом-выводом и поддерживается LLM и соответствует следующим спецификациям: Минимум один вызов API/DB для каждой задачи. Текстовая или полуструктурированная оплата