代理架构到底有多重要？我构建了一个工具来并行比较不同框架

最近我深入研究AI代理，总是回到同一个问题：底层代理架构在实践中到底有多重要？为此，我构建了一个小工具，它在不同框架、模型、推理模式和工具策略上运行相同的提示，然后并行显示执行轨迹以便比较。当前支持： - 原生代理 - LangChain / LangGraph - 计划/执行 - 自我批评 - AutoGen - CrewAI 目前还处于早期阶段，但目标是让架构差异更加可见，便于评估。我在构建代理系统方面还是新手，因此非常重视有经验者的意见： - 你是否认为并行执行轨迹比较有用？ - 在评估代理架构时，你最想比较哪些维度？ - 在实践中，你是否对常见代理设计的某些部分有不同的处理方式？ 欢迎任何反馈、批评或建议。