下面这几类是目前主流、活跃的 agent 开发框架（按用途分组），每个都附一句话定位，方便你对号入座：

A. 通用/编排型（长流程、多代理、可观测）

• LangGraph（LangChain 团队）：低层“有状态图”编排，适合长跑型、可回溯/审计的人在回路 (HITL) 代理；现在官方也建议用 LangGraph 来写新代理。
• AutoGen（Microsoft Research）：多代理协作与事件驱动工作流，兼顾研究和生产实践，有完善文档与扩展生态。
• CrewAI：强调“角色分工+协作”的多代理编排，同时有可视化的 Studio/模板，落地自动化较快。
• AgentScope（阿里）：v1（2025-08）主打并发与多代理工作流，内置浏览器/深度检索等代理，开发者文档完善。
• OpenAI Agents SDK：轻量级原语（agent、tool、handoff、guardrails），与 Responses API/计算机操作等能力配套；Swarm 已由该 SDK 取代。

B. 数据/知识工程导向（RAG & 文档工作流）

• LlamaIndex：从索引/检索到“Agentic Document Workflows（ADW）”，做企业知识助理/文档自动化很顺手。
• Haystack（deepset）：开源、模块化的 Agent 组件与多代理示例，近年推出企业版加强部署与治理。

C. 企业/平台向（部署、监控、治理）

• Semantic Kernel（微软）：提供 Agent Framework 与多代理编排，正加速与 AutoGen/企业栈打通。
• NVIDIA（NeMo/ACE/NIM + Agent Toolkit）：面向 GPU 与实时多模态/语音/游戏 NPC 的代理开发与交付。

D. 轻量/研究与“电脑操作”方向

• smolagents（Hugging Face）：极简 agent 库，近期加入“Computer Use/Open Computer Agent”，可浏览器内模拟鼠标键盘。
• Agno（新秀）：全栈多代理（工具/记忆/知识/团队），走 Pythonic & 轻量路线，生态在快速成长。

怎么选（超快参考）

• 做长流程、强可观测、多人在回路 → 首选 LangGraph / AutoGen。
• 要多角色分工+快速落地自动化 → CrewAI / AgentScope。
• 企业知识/文档流水线 → LlamaIndex / Haystack。
• 希望贴近 OpenAI 能力（Web 搜索、电脑操作、MCP 工具） → OpenAI Agents SDK。
• 微软/Java/.NET 体系 → Semantic Kernel。
• GPU/多模态/游戏 NPC → NVIDIA ACE/NIM/NeMo。

注：工具/互操作正快速标准化，MCP（Model Context Protocol）与 A2A（Agent-to-Agent）正被多家平台采纳，选型时看是否原生支持这些协议，有利于后续接入工具与跨代理协作。

如果你告诉我你的语言栈（Python/TS/Java）、主要场景（数据助理/自动化/浏览器操作/语音多模态）和部署环境（本地/云/企业合规），我可以直接给出更具体的 1～2 个落地方案与脚手架代码。