O LangGraph é o melhor framework de agentes de IA de código aberto para qualquer coisa que precise sobreviver a um reinício, porque estado, checkpoints, execução durável e aprovação humana são conceitos centrais, e não extras acoplados depois.
Eu construí o mesmo agente nos doze e depois tentei quebrá-lo no meio da execução. O Pydantic AI é a escolha Python-first mais limpa quando validação e saídas tipadas importam, e o Mastra reúne fluxos de trabalho, memória, RAG e observabilidade em um único pacote TypeScript.
Veredito rápido
O LangGraph é a escolha, e o framework a usar quando um agente precisa pausar, ramificar e retomar. Escolha o Mastra se o produto já for um app Next.js. Não comece um projeto novo com o AutoGen: a Microsoft colocou o próprio repositório em modo de manutenção.
Os três melhores em resumo
Top 3 frameworks de agentes de IA de código aberto comparados
O LangGraph é a melhor escolha geral, o Pydantic AI é o mais forte para serviços Python tipados e o Mastra é o melhor para produtos TypeScript e Next.js que querem um único ecossistema integrado.
LangGraph
Melhor no geral
Controle baseado em grafos, persistência, execução durável e revisão humana são conceitos centrais, e não acréscimos.
Persistência, execução durável e revisão humana são o núcleo, não extras.
Conheça o LangGraphPydantic AI
Melhor para serviços Python tipados
Validação com Pydantic, saídas estruturadas e um modelo de aplicação Python familiar tornam a correção mais fácil de garantir.
Validação com Pydantic e saídas estruturadas em um modelo Python familiar.
Conheça o Pydantic AIMastra
Melhor para produtos TypeScript
Agentes, fluxos de trabalho, memória, RAG, avaliação e observabilidade vivem em um ecossistema TypeScript-first, então um produto Next.js ganha um agente sem montar quatro bibliotecas separadas.
Agentes, workflows, memória e RAG em um ecossistema TypeScript-first.
Conheça o MastraKey Takeaways
- O Google ADK abrange Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin, a maior superfície de linguagens desta lista, enquanto o OpenAI Agents SDK mantém deliberadamente uma abstração menor sobre duas.
- O AG2 carrega a linhagem do AutoGen com outro nome, e essa é a razão mais comum para uma equipe acabar adotando o fork da comunidade quando queria o caminho com suporte da Microsoft.
- O LlamaIndex Workflows e o Haystack entram nesta comparação apenas quando a recuperação é o centro do produto, não quando um agente chama uma ferramenta de documentos uma única vez.
- Seis dos doze são distribuídos sob MIT e seis sob Apache 2.0, e a ficha do Mastra diz núcleo Apache 2.0, uma ressalva que nenhum dos outros carrega e que vale a pena esclarecer cedo.
- O Agno se posiciona como plataforma de runtime em vez de biblioteca, então traz uma superfície operacional que um serviço único nunca vai usar e que um app pequeno não deveria adotar.
Confira a licença que você realmente distribui
A licença da tabela é a do repositório principal, verificada na data indicada. Planos de controle hospedados, diretórios empresariais e pacotes individuais dentro do mesmo projeto podem ter termos diferentes, e vários desses fornecedores vendem um nível comercial sobre um núcleo aberto. Confirme o licenciamento no nível do pacote antes de um framework chegar à produção.
Tabela comparativa rápida
Comparar os 12LangGraph · Pydantic AI · Mastra
- Posição
- 1
- Framework
- LangGraph
- Stack
- Python / TypeScript
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Orquestração durável com estado
- Principal compromisso
- Mais arquitetura do que um loop de agente simples
- Posição
- 2
- Framework
- Pydantic AI
- Stack
- Python
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Serviços de produção tipados
- Principal compromisso
- Apenas Python
- Posição
- 3
- Framework
- Mastra
- Stack
- TypeScript
- Licença do núcleo
- Núcleo Apache 2.0
- Melhor para
- Produtos Next.js e Node
- Principal compromisso
- Ecossistema mais jovem
- Posição
- 4
- Framework
- CrewAI
- Stack
- Python
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Equipes multiagente baseadas em papéis
- Principal compromisso
- As abstrações de crew podem se tornar rígidas
- Posição
- 5
- Framework
- Microsoft Agent Framework
- Stack
- Python / .NET
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Stacks empresariais Microsoft
- Principal compromisso
- Mais atraente dentro do Azure e do .NET
- Posição
- 6
- Framework
- Google ADK
- Stack
- Python / TS / Go / Java / Kotlin
- Licença do núcleo
- Apache 2.0
- Melhor para
- Agentes para Google Cloud e Gemini
- Principal compromisso
- Superfície de plataforma ampla
- Posição
- 7
- Framework
- OpenAI Agents SDK
- Stack
- Python / TypeScript
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Handoffs e loops de ferramentas leves
- Principal compromisso
- Arquitetura centrada na OpenAI
- Posição
- 8
- Framework
- Strands Agents
- Stack
- Python / TypeScript
- Licença do núcleo
- Apache 2.0
- Melhor para
- Agentes portáteis orientados ao modelo
- Principal compromisso
- Ecossistema de SDK unificado mais recente
- Posição
- 9
- Framework
- Agno
- Stack
- Python
- Licença do núcleo
- Apache 2.0
- Melhor para
- Equipes de agentes e plataformas de runtime
- Principal compromisso
- Mais plataforma do que aplicações pequenas precisam
- Posição
- 10
- Framework
- LlamaIndex Workflows
- Stack
- Python / TypeScript
- Licença do núcleo
- MIT
- Melhor para
- Agentes de dados e RAG
- Principal compromisso
- Centrado em dados em vez de priorizar um runtime geral
- Posição
- 11
- Framework
- Haystack
- Stack
- Python
- Licença do núcleo
- Apache 2.0
- Melhor para
- Pipelines de RAG e recuperação
- Principal compromisso
- Centrado em pipelines e em Python
- Posição
- 12
- Framework
- AG2
- Stack
- Python
- Licença do núcleo
- Apache 2.0
- Melhor para
- Pesquisa multiagente conversacional
- Principal compromisso
- A linhagem do AutoGen pode confundir a seleção de projetos
| Posição | Framework | Stack | Licença do núcleo | Melhor para | Principal compromisso |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | LangGraph | Python / TypeScript | MIT | Orquestração durável com estado | Mais arquitetura do que um loop de agente simples |
| 2 | Pydantic AI | Python | MIT | Serviços de produção tipados | Apenas Python |
| 3 | Mastra | TypeScript | Núcleo Apache 2.0 | Produtos Next.js e Node | Ecossistema mais jovem |
| 4 | CrewAI | Python | MIT | Equipes multiagente baseadas em papéis | As abstrações de crew podem se tornar rígidas |
| 5 | Microsoft Agent Framework | Python / .NET | MIT | Stacks empresariais Microsoft | Mais atraente dentro do Azure e do .NET |
| 6 | Google ADK | Python / TS / Go / Java / Kotlin | Apache 2.0 | Agentes para Google Cloud e Gemini | Superfície de plataforma ampla |
| 7 | OpenAI Agents SDK | Python / TypeScript | MIT | Handoffs e loops de ferramentas leves | Arquitetura centrada na OpenAI |
| 8 | Strands Agents | Python / TypeScript | Apache 2.0 | Agentes portáteis orientados ao modelo | Ecossistema de SDK unificado mais recente |
| 9 | Agno | Python | Apache 2.0 | Equipes de agentes e plataformas de runtime | Mais plataforma do que aplicações pequenas precisam |
| 10 | LlamaIndex Workflows | Python / TypeScript | MIT | Agentes de dados e RAG | Centrado em dados em vez de priorizar um runtime geral |
| 11 | Haystack | Python | Apache 2.0 | Pipelines de RAG e recuperação | Centrado em pipelines e em Python |
| 12 | AG2 | Python | Apache 2.0 | Pesquisa multiagente conversacional | A linhagem do AutoGen pode confundir a seleção de projetos |
Os 12 melhores frameworks de agentes de IA de código aberto analisados
LangGraph
Melhor no geral para agentes de produção com estado
- Stack
- Python / TypeScript
- License
- MIT
- Architecture
- Runtime de grafos
- Current status
- Mantido ativamente
O LangGraph é o padrão mais forte quando o comportamento do agente precisa ser explícito, inspecionável e recuperável. Seu modelo de grafos torna loops, ramificações, interrupções e etapas de aprovação visíveis, em vez de escondê-los dentro de uma abstração de agente autônomo de alto nível.
Persistência, execução durável, streaming, memória e controles human-in-the-loop o tornam especialmente útil para fluxos de trabalho de longa duração. A contrapartida é que as equipes precisam projetar estado e transições deliberadamente, o que é desnecessário para um pequeno assistente de chamada de ferramentas.
Strengths
- Estado e fluxo de controle explícitos
- Execução durável e checkpoints
- Padrões fortes de revisão humana
- Implementações em Python e TypeScript
Trade-offs
- Mais trabalho de arquitetura no início
- Os conceitos de grafo adicionam curva de aprendizado
- Os serviços de implantação são separados do runtime de código aberto
Pydantic AI
Melhor framework Python para serviços de agentes tipados
- Stack
- Python
- License
- MIT
- Architecture
- Agentes tipados + grafos
- Current status
- 2.0 estável
O Pydantic AI traz para o desenvolvimento de agentes as convenções que tornaram o Pydantic e o FastAPI familiares: dependências tipadas, saídas validadas, interfaces de modelo explícitas e código de aplicação que continua reconhecível para engenheiros Python.
A versão 2.0 estabelece uma base estável atual para novos projetos. Integrações de execução durável, APIs de grafos, suporte a MCP, ferramentas de avaliação e observabilidade lhe dão mais profundidade do que um invólucro fino de saídas estruturadas, mantendo tipos e testabilidade no centro.
Strengths
- Excelente ergonomia Python
- Validação forte de saídas estruturadas
- Interfaces agnósticas de modelo
- Integrações de execução durável
Trade-offs
- Núcleo apenas em Python
- Parte da durabilidade depende de runtimes externos
- Menos natural para equipes de produto JavaScript
Mastra
Melhor framework TypeScript para produtos de agentes
- Stack
- TypeScript
- License
- Núcleo Apache 2.0
- Architecture
- Agentes + fluxos de trabalho
- Current status
- Mantido ativamente
O Mastra é a escolha TypeScript-first mais completa para equipes que constroem agentes dentro de Node, Next.js ou aplicações web modernas. Agentes, fluxos de trabalho, memória, RAG, roteamento de modelos, avaliação e observabilidade compartilham um único ecossistema.
Sua abrangência reduz a necessidade de montar um framework separado para cada preocupação. O núcleo é Apache 2.0, enquanto os diretórios designados como empresariais usam termos separados, então equipes comerciais devem verificar os pacotes exatos que pretendem implantar.
Strengths
- Design TypeScript-first
- Fluxos de trabalho, memória e RAG integrados
- Conceitos embutidos de avaliação e observabilidade
- Boa opção para equipes de produto web
Trade-offs
- Mais jovem que o LangGraph
- Diretórios empresariais têm termos separados
- A superfície ampla pode ser mais do que um app simples precisa
CrewAI
Melhor para protótipos multiagente rápidos baseados em papéis
- Stack
- Python
- License
- MIT
- Architecture
- Crews + flows
- Current status
- Mantido ativamente
O CrewAI continua sendo um dos frameworks mais fáceis de explicar e prototipar: defina agentes com papéis e objetivos, atribua tarefas e coordene a crew. Esse modelo é eficaz para provas de conceito de pesquisa, conteúdo, operações e trabalho intensivo em delegação.
Os flows oferecem um caminho mais estruturado além de uma crew de forma livre, mas equipes de produção ainda precisam vigiar estado, novas tentativas, avaliação e observabilidade à medida que os fluxos de trabalho crescem. O framework é mais forte quando os limites entre papéis são genuinamente úteis, e não decorativos.
Strengths
- Prototipagem multiagente rápida
- Modelo intuitivo de papéis e tarefas
- Abstração de flows útil
- Grande ecossistema de exemplos
Trade-offs
- As abstrações de papéis podem se tornar rígidas
- Fluxo de controle complexo exige disciplina
- Não é o runtime de nível mais baixo
Microsoft Agent Framework
Melhor para Azure, .NET e stacks empresariais Microsoft
- Stack
- Python / .NET
- License
- MIT
- Architecture
- Framework de agentes unificado
- Current status
- Sucessor com suporte
O Microsoft Agent Framework é agora o caminho da Microsoft a avaliar em novos projetos de agentes. Ele unifica lições do Semantic Kernel e do AutoGen atrás de um modelo de programação com suporte em Python e .NET, tendo a integração empresarial como sua vantagem mais clara.
Esse status importa: o repositório original do AutoGen da Microsoft está em modo de manutenção e direciona novos usuários para cá. Equipes existentes de Semantic Kernel e AutoGen devem usar a orientação oficial de migração, em vez de tratar os três projetos como escolhas atuais equivalentes.
Strengths
- Caminho sucessor oficial da Microsoft
- Suporte a Python e .NET
- Direção forte de integração empresarial
- Orientação de migração do AutoGen e do Semantic Kernel
Trade-offs
- Menos atraente fora das stacks Microsoft
- Grande superfície empresarial
- O status de migração precisa ser entendido com cuidado
Google Agent Development Kit
Melhor para agentes orientados a Google Cloud e Gemini
- Stack
- Python / TS / Go / Java / Kotlin
- License
- Apache 2.0
- Architecture
- SDK de agentes code-first
- Current status
- ADK 2.0 atual
O Google ADK é um framework code-first para construir, avaliar e implantar sistemas de agentes. Sua cobertura de linguagens é agora incomumente ampla: Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin estão todos representados na documentação oficial.
O ADK é atraente para equipes que já operam no Google Cloud ou constroem fortemente em torno do Gemini, mas o framework não se limita a um único modelo. Suas capacidades de implantação e o lado empresarial são pontos fortes; projetos menores podem achar a superfície da plataforma mais ampla do que o necessário.
Strengths
- Cinco opções de linguagem documentadas
- Direção forte de avaliação e implantação
- Integração com o Google Cloud
- Núcleo code-first de código aberto
Trade-offs
- O ecossistema amplo leva tempo para avaliar
- Mais natural dentro do Google Cloud
- Os recursos por linguagem podem não ser idênticos
OpenAI Agents SDK
Melhor SDK leve para handoffs e uso de ferramentas
- Stack
- Python / TypeScript
- License
- MIT
- Architecture
- Loop de agente + handoffs
- Current status
- Mantido ativamente
O OpenAI Agents SDK mantém sua abstração deliberadamente pequena: agentes, ferramentas, handoffs, guardrails, sessões e tracing. É mais fácil de adotar do que um runtime de grafos completo quando essas primitivas já correspondem à aplicação.
Agora existem SDKs oficiais em Python e TypeScript. O design é naturalmente centrado na OpenAI, mesmo que as integrações de modelos possam ser mais amplas, então as equipes devem comparar sua portabilidade e seus requisitos de estado com o LangGraph ou o Strands antes de padronizar.
Strengths
- Abstração pequena e compreensível
- SDKs em Python e TypeScript
- Handoffs e guardrails
- Conceitos de tracing embutidos
Trade-offs
- Design centrado na OpenAI
- Orquestração menos durável que a do LangGraph
- A oferta de plataforma é intencionalmente mais estreita
Strands Agents
Melhor SDK portátil de agentes orientado ao modelo
- Stack
- Python / TypeScript
- License
- Apache 2.0
- Architecture
- Harness orientado ao modelo
- Current status
- Monorepo de SDK unificado
O Strands Agents fornece um harness de agentes orientado ao modelo, com SDKs em Python e TypeScript em um único repositório. Seu posicionamento atual enfatiza flexibilidade de provedores, controles de execução, hooks de observabilidade, guardrails, MCP, streaming e padrões multiagente.
AWS e Bedrock são encaixes naturais de implantação, mas o projeto oficial também documenta Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama e provedores personalizados. É uma opção atual crível para equipes que querem mais controle de runtime do que um SDK minúsculo oferece, sem adotar um modelo de grafos.
Strengths
- SDKs em Python e TypeScript
- Flexibilidade de modelos e de nuvem
- Suporte a MCP e multiagente
- Hooks, guardrails e observabilidade
Trade-offs
- Ecossistema mais recente
- O quickstart padrão é orientado à AWS
- Base de conhecimento de terceiros menor que a de frameworks mais antigos
Agno
Melhor para equipes de agentes e plataformas de runtime
- Stack
- Python
- License
- Apache 2.0
- Architecture
- Agentes + equipes + fluxos de trabalho
- Current status
- Mantido ativamente
O Agno foi projetado para equipes que constroem uma plataforma de agentes, e não um único loop de prompt e ferramenta. Seus conceitos abrangem agentes individuais, equipes multiagente, fluxos de trabalho, memória, conhecimento e operações de runtime.
Essa ambição de plataforma é o motivo para escolhê-lo e também o motivo para ter cautela. Ele pode consolidar uma ampla stack Python de agentes, mas um produto pequeno pode ser mais fácil de manter com o Pydantic AI ou um SDK focado.
Strengths
- Primitivas amplas de plataforma de agentes
- Equipes e fluxos de trabalho
- Recursos de memória e conhecimento
- Núcleo com licença Apache
Trade-offs
- Pode ser exagero para aplicações pequenas
- Conceitos de plataforma adicionam superfície
- Ecossistema menor que o dos líderes
LlamaIndex Workflows
Melhor para agentes de RAG e uso intensivo de dados
- Stack
- Python / TypeScript
- License
- MIT
- Architecture
- Framework de dados + fluxos de trabalho
- Current status
- Mantido ativamente
O LlamaIndex é a opção mais forte aqui quando o acesso a dados é o desafio central do produto. Seu ecossistema foca em ingestão, índices, recuperação, processamento de documentos e fluxos de trabalho que conectam agentes ao conhecimento corporativo.
Ele pode construir sistemas agênticos, mas seu centro de gravidade continua sendo dados e RAG. Escolha-o em vez de um runtime geral quando a qualidade da recuperação, os conectores e os fluxos de trabalho de documentos importarem mais do que uma coordenação multiagente elaborada.
Strengths
- Ecossistema profundo de dados e recuperação
- Forte adequação a fluxos de trabalho de documentos
- Opções em Python e TypeScript
- Ampla oferta de conectores
Trade-offs
- Arquitetura centrada em dados
- A recuperação ainda exige avaliação e ajuste
- Não é o loop de agente geral mais simples
Haystack
Melhor para pipelines de RAG explícitos em produção
- Stack
- Python
- License
- Apache 2.0
- Architecture
- Pipelines de componentes
- Current status
- Mantido ativamente
O Haystack usa pipelines de componentes explícitos para recuperação, roteamento, geração e comportamento de agentes. É uma opção madura para equipes que querem que o caminho dos dados permaneça visível e testável, em vez de escondido dentro de uma abstração de agente autônomo.
Suas capacidades de agente são mais atraentes quando combinadas com os pontos fortes já estabelecidos do Haystack em recuperação e pipelines. Equipes exclusivamente Python que constroem sistemas de busca, perguntas e respostas ou conhecimento corporativo devem compará-lo diretamente com o LlamaIndex.
Strengths
- Modelo claro de pipeline de componentes
- Arquitetura de recuperação madura
- Boa adequação a RAG em produção
- Núcleo com licença Apache
Trade-offs
- Centrado em Python
- Menos generalista que frameworks focados em orquestração
- O design de pipelines pode ser verboso
AG2
Melhor para experimentação multiagente conversacional
- Stack
- Python
- License
- Apache 2.0
- Architecture
- Agentes conversacionais
- Current status
- Projeto comunitário ativo
O AG2 é a continuação ativa, governada pela comunidade, dos padrões multiagente conversacionais no estilo AutoGen. Continua útil para fluxos de pesquisa, chat em grupo, participação humana e sistemas em que a conversa entre agentes é a abstração principal.
Não confunda o AG2 com o repositório original do AutoGen da Microsoft nem com o Microsoft Agent Framework. Novos projetos na plataforma Microsoft devem avaliar o Agent Framework; equipes especificamente investidas na linhagem comunitária do AutoGen podem avaliar o AG2 por seus próprios méritos.
Strengths
- Conversas multiagente flexíveis
- Padrões de participação humana
- Governança comunitária ativa
- Ampla experimentação de modelos
Trade-offs
- A linhagem e o nome podem confundir compradores
- A conversa nem sempre é a abstração certa de fluxo de trabalho
- Apenas Python
Matriz de capacidades dos frameworks
Capacidades dos frameworks de agentes em resumo
| Ferramenta | Python | TypeScript | Estado / fluxo durável | Multiagente | Adequação a RAG | MCP | Flexibilidade de provedores |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LangGraph | ✓ | ✓ | Excelente | ✓ | Integrações | ✓ | Alta |
| Pydantic AI | ✓ | ✗ | Integrações | ✓ | Personalizado | ✓ | Alta |
| Mastra | ✗ | ✓ | Fluxos de trabalho | ✓ | ✓ | ✓ | Alta |
| CrewAI | ✓ | ✗ | Flows | ✓ | Ferramentas | ✓ | Alta |
| Microsoft Agent Framework | ✓ | ✗ | Forte | ✓ | Conectores | ✓ | Ampla |
| Google ADK | ✓ | ✓ | Forte | ✓ | Ferramentas | ✓ | Ampla |
| OpenAI Agents SDK | ✓ | ✓ | Sessões | ✓ | Personalizado | ✓ | Centrada na OpenAI |
| Strands Agents | ✓ | ✓ | Estado do agente | ✓ | Ferramentas | ✓ | Alta |
| Agno | ✓ | ✗ | Fluxos de trabalho | ✓ | ✓ | ✓ | Alta |
| LlamaIndex | ✓ | ✓ | Fluxos de trabalho | ✓ | ✓ | ✓ | Alta |
| Haystack | ✓ | ✗ | Pipelines | Loops de agente | ✓ | Integrações | Alta |
| AG2 | ✓ | ✗ | Estado de conversa | ✓ | Ferramentas | Integrações | Alta |
Qual framework você deve escolher?
- Decisão
- Fluxo de trabalho de produção de longa duração
- Escolha recomendada
- LangGraph
- Por quê
- Estado explícito, checkpoints, interrupções e execução durável.
- Compare também
- Pydantic AI para serviços Python tipados
- Decisão
- API ou backend Python tipado
- Escolha recomendada
- Pydantic AI
- Por quê
- Validação, saídas estruturadas e limites de dependência limpos.
- Compare também
- LangGraph para máquinas de estado mais complexas
- Decisão
- Produto Next.js ou Node
- Escolha recomendada
- Mastra
- Por quê
- A stack de produto TypeScript-first integrada mais ampla.
- Compare também
- LangGraph JS ou OpenAI Agents SDK TS
- Decisão
- Protótipo rápido baseado em papéis
- Escolha recomendada
- CrewAI
- Por quê
- Papéis, tarefas e crews são rápidos de modelar e explicar.
- Compare também
- AG2 para colaboração conduzida por conversas
- Decisão
- Organização Azure ou .NET
- Escolha recomendada
- Microsoft Agent Framework
- Por quê
- Sucessor com suporte da Microsoft e integração empresarial.
- Compare também
- Google ADK para equipes de nuvem multilinguagem
- Decisão
- SDK portátil em Python e TypeScript
- Escolha recomendada
- Strands Agents
- Por quê
- Harness de agentes flexível em provedores, com MCP e hooks de observabilidade.
- Compare também
- OpenAI Agents SDK para uma superfície menor centrada na OpenAI
- Decisão
- Agente de dados ou documentos
- Escolha recomendada
- LlamaIndex
- Por quê
- Recuperação, indexação e conectores de documentos são centrais.
- Compare também
- Haystack para pipelines de componentes explícitos
| Decisão | Escolha recomendada | Por quê | Compare também |
|---|---|---|---|
| Fluxo de trabalho de produção de longa duração | LangGraph | Estado explícito, checkpoints, interrupções e execução durável. | Pydantic AI para serviços Python tipados |
| API ou backend Python tipado | Pydantic AI | Validação, saídas estruturadas e limites de dependência limpos. | LangGraph para máquinas de estado mais complexas |
| Produto Next.js ou Node | Mastra | A stack de produto TypeScript-first integrada mais ampla. | LangGraph JS ou OpenAI Agents SDK TS |
| Protótipo rápido baseado em papéis | CrewAI | Papéis, tarefas e crews são rápidos de modelar e explicar. | AG2 para colaboração conduzida por conversas |
| Organização Azure ou .NET | Microsoft Agent Framework | Sucessor com suporte da Microsoft e integração empresarial. | Google ADK para equipes de nuvem multilinguagem |
| SDK portátil em Python e TypeScript | Strands Agents | Harness de agentes flexível em provedores, com MCP e hooks de observabilidade. | OpenAI Agents SDK para uma superfície menor centrada na OpenAI |
| Agente de dados ou documentos | LlamaIndex | Recuperação, indexação e conectores de documentos são centrais. | Haystack para pipelines de componentes explícitos |
Comparações diretas
LangGraph vs Pydantic AI
Escolha o LangGraph quando a topologia do fluxo de trabalho, as transições de estado e a retomada forem os problemas mais difíceis. Escolha o Pydantic AI quando a correção da aplicação, as dependências tipadas e as saídas de modelo validadas importarem mais do que um runtime centrado em grafos. Eles também podem se complementar em uma arquitetura Python.
Mastra vs LangGraph JS vs OpenAI Agents SDK TS
O Mastra oferece o framework de produto TypeScript mais amplo. O LangGraph JS é mais forte para orquestração durável explícita. O OpenAI Agents SDK TS é a escolha mais leve quando agentes, handoffs, ferramentas e guardrails já descrevem toda a aplicação.
CrewAI vs Microsoft Agent Framework vs AG2
O CrewAI é o protótipo baseado em papéis mais rápido. O Microsoft Agent Framework é a direção empresarial com suporte para Azure e .NET. O AG2 é a opção comunitária para experimentação no estilo AutoGen centrada em conversas; não é o substituto que a Microsoft recomenda para novos projetos AutoGen.
LlamaIndex vs Haystack
O LlamaIndex oferece um framework de dados amplo e um ecossistema de conectores para agentes de conhecimento. O Haystack é especialmente forte quando você quer pipelines Python explícitos e componíveis para recuperação e geração. Ambos merecem avaliação quando o RAG é o núcleo do produto.
Ferramentas de agentes especializadas que não são substitutas diretas de frameworks
- Ferramenta ou SDK
- Deep Agents
- Categoria
- Harness de nível superior
- Melhor encaixe
- Tarefas longas de pesquisa e código
- Por que é separada
- É uma camada opinativa dentro do ecossistema LangGraph, e não uma categoria separada de runtime de baixo nível.
- Ferramenta ou SDK
- Browser Use
- Categoria
- Biblioteca de agentes de navegador
- Melhor encaixe
- Fluxos de navegação e ação na web
- Por que é separada
- Seu trabalho principal é o controle do navegador, e não a orquestração geral.
- Ferramenta ou SDK
- OpenHands
- Categoria
- Aplicação de agente de código
- Melhor encaixe
- Tarefas de repositório e software
- Por que é separada
- É um agente de código funcional, não um framework para produtos de agentes arbitrários.
- Ferramenta ou SDK
- Letta
- Categoria
- Plataforma de agentes com estado
- Melhor encaixe
- Agentes persistentes orientados por memória
- Por que é separada
- Memória e identidade de agente de longa duração são sua camada de produto definidora.
- Ferramenta ou SDK
- Vercel AI SDK
- Categoria
- Kit de ferramentas de aplicação
- Melhor encaixe
- Interfaces TypeScript com IA e loops de ferramentas
- Por que é separada
- É mais amplo que agentes e deve ser comparado separadamente, a menos que suas abstrações de agentes sejam o requisito principal.
- Ferramenta ou SDK
- smolagents
- Categoria
- Biblioteca de agentes mínima
- Melhor encaixe
- Pequenos experimentos e agentes de código
- Por que é separada
- Sua abstração intencionalmente pequena mira um nível diferente de complexidade.
- Ferramenta ou SDK
- SillyTavern
- Categoria
- Frontend para usuários finais
- Melhor encaixe
- Chat de personagens e roleplay
- Por que é separada
- É uma camada de aplicação voltada ao usuário, não um framework geral de desenvolvimento de agentes.
| Ferramenta ou SDK | Categoria | Melhor encaixe | Por que é separada |
|---|---|---|---|
| Deep Agents | Harness de nível superior | Tarefas longas de pesquisa e código | É uma camada opinativa dentro do ecossistema LangGraph, e não uma categoria separada de runtime de baixo nível. |
| Browser Use | Biblioteca de agentes de navegador | Fluxos de navegação e ação na web | Seu trabalho principal é o controle do navegador, e não a orquestração geral. |
| OpenHands | Aplicação de agente de código | Tarefas de repositório e software | É um agente de código funcional, não um framework para produtos de agentes arbitrários. |
| Letta | Plataforma de agentes com estado | Agentes persistentes orientados por memória | Memória e identidade de agente de longa duração são sua camada de produto definidora. |
| Vercel AI SDK | Kit de ferramentas de aplicação | Interfaces TypeScript com IA e loops de ferramentas | É mais amplo que agentes e deve ser comparado separadamente, a menos que suas abstrações de agentes sejam o requisito principal. |
| smolagents | Biblioteca de agentes mínima | Pequenos experimentos e agentes de código | Sua abstração intencionalmente pequena mira um nível diferente de complexidade. |
| SillyTavern | Frontend para usuários finais | Chat de personagens e roleplay | É uma camada de aplicação voltada ao usuário, não um framework geral de desenvolvimento de agentes. |
Verificações de interoperabilidade antes de se comprometer
Para este guia, um framework precisa oferecer um núcleo de código aberto instalável para coordenar chamadas de modelo, ferramentas, estado, fluxos de trabalho ou vários agentes. Um repositório público sozinho não basta: o projeto precisa ser utilizável como biblioteca ou SDK para desenvolvedores e ter um caminho ativo para novas aplicações.
Planos de controle hospedados e módulos empresariais podem ter termos diferentes dos do núcleo de código aberto. A licença mostrada abaixo se refere ao repositório principal verificado em 23 de julho de 2026; ainda assim, as equipes devem inspecionar os termos no nível do pacote e do diretório empresarial antes de lançar um produto comercial. Se você precisa de ajuda com a implementação em vez de uma comparação de bibliotecas, veja os serviços de desenvolvimento de agentes de IA da AI Haven.
- MCP: Confirme se o suporte é nativo, baseado em adaptadores ou limitado a transportes específicos.
- Protocolos agente-a-agente: Verifique se a comunicação entre agentes é um requisito real ou arquitetura desnecessária.
- Observabilidade: Verifique OpenTelemetry, tracing e caminhos de exportação de avaliação antes da adoção em produção.
- Durabilidade: Distinga o estado de sessão em memória da execução com checkpoints capaz de se recuperar após falhas.
- Limites de licença: Inspecione diretórios empresariais, serviços hospedados e pacotes individuais, além da licença raiz.
- Portabilidade de provedores: Execute um pequeno teste de troca de modelo antes de aceitar a alegação de agnosticismo de modelo de um framework.
Perguntas frequentes
- Confiabilidade do runtime: Estado, checkpoints, novas tentativas, capacidade de retomada, revisão humana e fluxo de controle previsível.
- Experiência de desenvolvimento: Documentação, segurança de tipos, depuração, testes e quanta abstração específica do framework uma equipe precisa aprender.
- Ferramental de produção: Tracing, avaliação, observabilidade, opções de implantação e controles operacionais.
- Flexibilidade de modelos e ferramentas: Escolha de provedor, suporte a MCP, saídas estruturadas, execução de ferramentas e profundidade das integrações.
- Saúde do projeto: Documentação oficial atualizada, situação do repositório público, direção dos lançamentos e licenciamento de código aberto claramente declarado.
- Encaixe com o caso de uso: A orquestração geral é classificada separadamente dos pipelines de RAG, dos agentes de código, das ferramentas de navegador e dos frontends para o usuário final.
Qual é o melhor framework de agentes de IA de código aberto em 2026?
O LangGraph é a melhor escolha geral para fluxos de trabalho de produção com estado, porque execução durável, persistência, streaming e revisão humana são centrais ao seu runtime. O Pydantic AI é melhor para serviços Python tipados, enquanto o Mastra é o framework de produto TypeScript mais forte.
Qual framework de agentes de código aberto é melhor para Python?
O Pydantic AI é a melhor escolha Python-first quando segurança de tipos e saídas validadas lideram a decisão. O LangGraph é melhor quando transições de estado complexas e fluxos de trabalho retomáveis são o problema de engenharia mais difícil.
Qual framework de agentes de IA é melhor para TypeScript?
O Mastra é o framework TypeScript-first mais completo deste ranking. O LangGraph JS é mais forte para orquestração baseada em grafos, enquanto o OpenAI Agents SDK TS é melhor para uma abstração menor centrada na OpenAI.
O AutoGen ainda é recomendado para novos projetos?
O repositório original do AutoGen da Microsoft está em modo de manutenção e direciona novos projetos para o Microsoft Agent Framework. O AG2 continua sendo um projeto comunitário ativo baseado na linhagem do AutoGen, mas deve ser avaliado separadamente do sucessor com suporte da Microsoft.
Todas as partes desses frameworks são de código aberto?
As licenças mostradas aqui referem-se a cada repositório principal ou núcleo de código aberto. Plataformas hospedadas, pastas empresariais, serviços de implantação e pacotes individuais podem ter termos diferentes, então equipes comerciais devem revisar o código exato que planejam usar.
Eu preciso de um framework multiagente?
Normalmente não no início. Um único agente com ferramentas claras e etapas determinísticas de fluxo de trabalho é mais fácil de testar e operar. Adicione múltiplos agentes apenas quando separação de papéis, trabalho paralelo ou contexto independente produzir um benefício mensurável.
Veredito final
O LangGraph é o melhor framework de agentes de IA de código aberto no geral para fluxos de trabalho sérios com estado em 2026. O Pydantic AI é o melhor framework Python tipado, o Mastra é o framework de produto TypeScript mais forte, o CrewAI é a opção mais rápida de protótipo baseado em papéis e o Microsoft Agent Framework é a escolha com suporte para novos projetos na stack Microsoft.
Escolha o LlamaIndex ou o Haystack quando a recuperação for o núcleo do produto. Escolha o OpenAI Agents SDK para uma superfície pequena centrada na OpenAI, o Strands Agents para um harness portátil em Python e TypeScript, o Google ADK para equipes multilinguagem no Google Cloud, o Agno para uma plataforma de agentes Python mais ampla e o AG2 apenas quando padrões comunitários do AutoGen centrados em conversas forem especificamente o que você precisa.