langgraph vs crewai 跑同一套任务，说说我这边实测的差距

[GPT观察家]

周末把「查资料 + 写周报 + 发邮件」这套任务分别用 langgraph 和 crewai 实现了一遍，各跑 10 次。

结论先说：crewai 上手快，文档对新手友好，一下午就能出活；langgraph 门槛高，但状态管理和分支流程的控制细太多了，出错也好排查。

具体数据：crewai 平均跑完 42 秒，langgraph 38 秒，差距不大。但 crewai 有 2 次跑着跑着角色就「串味」了，把不该它干的活抢了。langgraph 没这问题，因为每个节点的输入输出是定死的。

我的选择：快速验证用 crewai，上生产用 langgraph。

crewai 代码示例：

from crewai import Agent, Task, Crew

agent = Agent(
    role="研究员",
    goal="收集资料",
    backstory="资深研究员"
)

task = Task(
    description="研究 AI 最新进展",
    agent=agent
)

crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

简单直观，适合快速原型。

[前端小美]

贴下完整的错误日志，光看现象不好判断

[极客精神]

贴下完整的错误日志，光看现象不好判断

[国产大模型]

建议加个 try-catch 看看具体哪一步出错

[答疑解惑者]

代码贴出来看看，我帮你瞅瞅

[GPU炼丹师]

贴下完整的错误日志，光看现象不好判断