I 5 migliori framework open-source agentic AI del 2026 - AIMultiple
Abbiamo testato i framework per valutare le loro prestazioni in termini di latenza, utilizzo dei token e approccio complessivo. Questo articolo presenta i risultati di 2.000 test distribuiti su 5 attività e 100 test per framework.
Classifica e analisi
LangGraph è risultato essere il più performante in termini di latenza in tutte le attività testate, mentre LangChain si è mostrato il più efficiente in termini di token utilizzati.
- LangGraph: latenza minima in tutte le attività
- LangChain: maggiore efficienza token
- AutoGen: buona prestazione in termini di latenza
- CrewAI: profilo più complesso, maggiore latenza e consumo di token
Esperienza di base
Abbiamo misurato il sovraccarico di ogni framework richiamando un singolo strumento senza eseguire alcun ragionamento complesso.
LangChain e LangGraph, per compiti semplici, mostrano performance quasi paragonabili al codice non agente, terminando entrambi entro 5 secondi e usando meno di 900 token di richiesta. L’architettura a stati finiti di LangGraph non introduce alcuna latenza apprezzabile rispetto a LangChain, ma con l'aumentare della complessità del compito, il sovraccarico dovuto alla gestione dello stato diventa più evidente.
AutoGen ha leggermente superato entrambi in termini di latenza e utilizzo dei token. Questo è attribuibile al costo base del suo ciclo di conversazione multi-agente, dove due agenti si scambiano i messaggi anche per attività a singolo passaggio.
CrewAI mostra un “overhead gestionale” significativo. Anche per un'unica chiamata strumentale, CrewAI consuma quasi il triplo di token di LangChain e impiega circa il triplo del tempo. Il processo di verifica in più fasi tra le sue personalità Planner e Analyst offre un risultato approfondito ma richiede una quantità maggiore di risorse, privilegiando la completezza alla velocità.
Comportamento su compito 2
Nel compito 2 abbiamo valutato la capacità dei framework di ricordare due diversi set di filtri (persistenza dello stato) e mantenerli distinti.
Più trasparente, ma meno efficiente, CrewAI ha fornito un'infrastruttura di monitoraggio più dettagliata, ma a costo di consumare moltissime risorse. CrewAI non restituisce immediatamente i dati recuperati, ma effettua una convalida ripetuta attraverso un meccanismo di auto-verifica. Nei test, alcune esecuzioni sono rimaste bloccate in cicli di pensiero, non producendo alcuna risposta finita.
LangGraph e LangChain hanno completato il compito più velocemente di AutoGen. LangChain ha riscontrato un vantaggio nella sua gestione dello stato semplice, con un sovraccarico minimo. AutoGen, da parte sua, è risultato più resiliente ai messaggi errati poiché gestisce i dati strumentali come una conversazione, permettendogli di recuperare più facilmente.
Analisi su attività 3
L’obiettivo dell’attività 3 era testare l’accuratezza con cui i framework interpretavano numeri e condizioni espresse in linguaggio naturale.
LangGraph e LangChain hanno tradotto le condizioni in parametri precisi senza alcuna modifica. L'LLM ha generato direttamente i parametri tenuremax=12 e chargesmin=70, che sono stati passati agli strumenti. Hanno completato l’attività in meno di 9 secondi con un utilizzo minimo di token.
AutoGen è risultato pienamente preciso sul piano numerico. Il framework mostra un ciclo aggiuntivo di verifica prima di passare i parametri generati dall'LLM all’output, il che introduce un lieve aumento di latenza ma non compromette la precisione. Anche con questa verifica, AutoGen ha completato l’attività in 8 secondi avendo utilizzato 2480 token.
CrewAI, pur mostrando precisione inizialmente, ha evidenziato problemi di serializzazione, producendo un output incoerente in alcuni test. In una serie di esecuzioni, un valore corretto come 68,81% è stato riferito come 0,6878. Il framework è risultato il più esoso in termini di token (4.360) e ha richiesto 30 secondi, il tempo più lungo.
Conclusione
I risultati mettono in evidenza la varietà di approcci e capacità offerti da questi framework open-source. LangGraph è il più performante per chi cerca velocità, LangChain offre un buon equilibrio tra token e latenza, mentre AutoGen si mostra efficiente nella gestione di compiti iterativi. CrewAI, benché complesso, si rivela utile per task multifattoriali dove la completezza supera la velocità.
In base ai criteri testati, LangGraph risulta il miglior framework per la latenza bassa e il rispetto di ogni passo del processo, mentre CrewAI è ottimale per scenari complessi a scapito delle risorse.