@imryven: 图工程已成为每个认真团队构建代理的默认方式，以下是人们已经交付的内容…

图工程已成为每个认真团队构建代理的默认方式，以下是人们已经交付的内容… 如果你想实际绘制图表而不是猜测，请复制以下内容： LangGraph - Uber、Replit、LinkedIn和GitLab自身生产代理背后的框架。将每个工作流建模为具有条件分支的节点和边，这正是使得伪边无法隐藏的精确词汇 https://github.com/langchain-ai/langgraph… CrewAI - 基于角色的多代理团队，支持异步执行。47,000星标，每月520万次下载，自版本1.14起无LangChain依赖 https://github.com/crewAIInc/crewAI… crewAI-examples - 自我评估循环流程示例是首先应克隆的：一个可端到端阅读的工作验证器模式，然后在你第一次构建自己的并出错之前 https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples… open-multi-agent - TypeScript原生，三个运行时依赖，无其他。一次runTeam()调用将目标分解为任务DAG，解析每个依赖项，并在你不绘制单个节点的情况下并行运行独立部分 https://github.com/belinwu/open-multi-agent… AutoGen - Microsoft的事件驱动框架，与Semantic Kernel合并用于生产。基于对话的模型，教会了半个行业共享上下文失败的确切样子，以昂贵的方式 https://github.com/microsoft/autogen… Google ADK - 模块化代理开发套件，原生集成Gemini和Vertex AI，专为拒绝在任何不信任的基础设施上运行图的团队构建 https://github.com/google/adk-python… Mastra - TypeScript进入者，开辟了更大框架忽视的领域，专为图控制构建，无Python的重量负担 https://github.com/mastra-ai/mastra… 这些框架都无法为你修复一个糟糕的图；它们只能在你的工作者和验证者一直共享相同上下文的那一刻使其可见 完整构建见文章，然后在连接第八个之前运行伪边缘测试