AutoGPT的star数已经冲到18.7万。点进去才发现，它2026年做了彻底重构，从当年那个烧光API额度的Demo，变成了带Web界面、支持自定义模板的平台级运行环境。
LangChain 14.6万、Dify 15.6万、OpenHands 8.8万、AutoGen 6.1万、CrewAI 5.8万。数字摆在这，选哪个？
把LangChain、Dify、CrewAI、AutoGen都踩过一遍之后，结论很直接：选框架看场景和团队，不看谁star多。
2026年的格局跟两年前不是一回事
AutoGPT从一次性玩具变成了成熟的Agent运行平台。LangChain生态分化出了LangGraph做编排层、LangSmith做可观测层。Dify走低代码路线，非技术人员也能搭Agent。OpenHands专注代码Agent，能把GitHub Issue变成可执行任务。AutoGen做多Agent对话，CrewAI做团队协作。
四个维度，比star数管用
团队技术栈、使用场景、学习成本、社区活跃度。这四个维度定下来，选择范围基本就收敛了。
小团队想快速出成果，Dify。大团队做复杂编排，LangGraph加LangSmith。专注代码Agent，OpenHands。需要多Agent协作，CrewAI或AutoGen。
这里有个坑：LangGraph的学习曲线比LangChain陡不少。如果团队里没人写过状态机式的图编排，上手第一周大概率会卡在节点和边的定义上。
一个容易被忽略的部署问题
Dify用docker compose部署时，如果宿主机内存低于4G，api容器会在启动阶段被OOM killer干掉，日志里只留下一行Killed，看不到任何Python报错。
排查方法是先看dmesg：
如果输出里有Out of memory: Killed process，那就是内存不够，跟代码无关。解决办法是给compose文件里的api服务加mem_limit，或者直接升配。这个坑在测试环境不一定复现，因为测试机往往比生产机配置还高。
场景适配比功能列表更重要
Dify适合快速验证和内部工具，但不适合做需要精细控制每一步推理链路的场景。LangGraph适合复杂编排，但小团队用它做简单Agent就是杀鸡用牛刀。
OpenHands在代码任务上确实强，但它对仓库权限和运行环境有要求，不建议直接挂生产仓库的写权限。CrewAI和AutoGen的多Agent协作听起来美好，实际跑起来token消耗会比单Agent高出一个量级，预算要提前算。
验证选型是否合适，跑一个MVP就够了
与其花时间对比star数，不如用一个周末跑通一个MVP。亲自体验比任何评测都靠谱。
没有完美的框架，只有最适合当前阶段的选择。
