Các điểm chính (câu trả lời có thể đọc trong 30 giây): Vào năm 2026, LangChain phù hợp với RAG và tích hợp API bên ngoài, CrewAI phù hợp với nhiều agent chia sẻ vai trò và AutoGen phù hợp với nhiều agent đàm thoại. LangChain có chi phí học tập cao và CrewAI phù hợp với nguyên mẫu.
Hộp thông tin Ban biên tập
Phi hành đoànAI・AutoGen・LangChain
Xác nhận lần cuối: Ngày 1 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập
Khi bạn muốn tạo một AI agent, rào cản đầu tiên là quyết định sử dụng khung nào.
Phi hành đoànAI, AutoGen, LangChain. Ba khung này là các khung đại diện sẽ được áp dụng rộng rãi trong thị trường phát triển AI agent vào năm 2026 (được nhóm biên tập đánh giá dựa trên số lượng sao GitHub và quy mô cộng đồng, xem từng kho lưu trữ chính thức). Tất cả đều có một điểm chung: họ có thể tạo ra các AI agent, nhưng họ khác nhau rất nhiều về triết lý thiết kế, các trường hợp sử dụng ưa thích và chi phí đào tạo.
Một nhà phát triển đi đầu trong lĩnh vực phát triển AI agent đưa ra sự so sánh trung thực dựa trên kinh nghiệm phân tích thông tin công khai của anh ấy.
Khung AI agent là gì?
Đầu tiên, chúng ta hãy sắp xếp những điều cơ bản.
"AI agent" là một hệ thống AI được giao một mục tiêu và hoạt động tự chủ. Sử dụng các công cụ, lập kế hoạch và thực hiện nhiều bước bằng khả năng phán đoán của riêng bạn. "Đặt câu hỏi cho ChatGPT và nhận câu trả lời" là cách sử dụng thông thường của AI và AI agent "đặt mục tiêu, sau đó AI sẽ tự tìm kiếm trên web, viết mã, kiểm tra và tóm tắt kết quả."
Khung AI agent là một "hộp công cụ" để xây dựng các AI agent như vậy. Nó đơn giản hóa việc triển khai phức tạp như tích hợp công cụ, quản lý trạng thái, phối hợp nhiều agent và xử lý lỗi.
Trong thị trường khung vào năm 2026, LangChain đang thu hút sự chú ý nhờ `` bề rộng của hệ sinh thái '', CrewAI vì `` dễ dàng xử lý nhiều agent '' và AutoGen (Microsoft) cho `` đa agent hội thoại ''.
Điểm: Khung AI agent là một "hộp công cụ" để tạo AI tự trị. LangChain, CrewAI và AutoGen có các triết lý thiết kế khác nhau và điều quan trọng là phải chọn một khung phù hợp với những gì bạn muốn tạo.
Các điểm chính của bài viết này So sánh ba khung AI agent chính về triết lý thiết kế, chi phí học tập và hồ sơ theo dõi. Dành cho các nhà phát triển.
CrewAI là một "nền tảng thực thi và xây dựng agent" dành cho các doanh nghiệp cho phép nhân viên kinh doanh và kỹ sư cùng nhau xây dựng các AI agent và kiểm soát chúng một cách tập trung ngay cả sau khi thực thi. Nó hỗ trợ cả trình soạn thảo trực quan không có mã và mã Python, đồng thời có các tính năng quản lý như theo dõi nhật ký thực thi, RBAC và các luồng phê duyệt.
Điểm mạnh của LangChain: hệ sinh thái lớn nhất và độ phủ rộng nhất
LangChain vẫn là một trong những lựa chọn được áp dụng rộng rãi dưới dạng khung AI agent vào năm 2026. Số lượng sao GitHub, số lượng người đóng góp và tính đầy đủ của tài liệu nằm trong số cao nhất trong cùng lĩnh vực (xem kho lưu trữ chính thức của LangChain để biết các giá trị mới nhất).
Điểm mạnh của LangChain là nó có thể làm được bất cứ điều gì. RAG (tạo tiện ích mở rộng tìm kiếm), xử lý chuỗi, agent, tích hợp công cụ, hợp tác vector DB. Cùng với LlamaIndex, bạn có thể xây dựng bất kỳ ứng dụng nào bằng LLM.
LangGraph (một phần mở rộng của LangChain), được phát hành vào năm 2024, cho phép các hệ thống đa agent có trạng thái được biểu diễn dưới dạng biểu đồ có hướng. Điều này giúp dễ dàng xử lý các AI agent yêu cầu "phân nhánh có điều kiện phức tạp, vòng lặp và quản lý trạng thái".
Điểm yếu là “chi phí học tập cao”. LangChain có rất nhiều tính năng khiến người mới bắt đầu khó biết bắt đầu từ đâu. Có nhiều thay đổi về API do nâng cấp phiên bản và có những phàn nàn dai dẳng rằng các hướng dẫn cũ không hoạt động.
LangChain phù hợp để xây dựng các hệ thống RAG, đường dẫn dữ liệu phức tạp, hệ thống tích hợp nhiều công cụ tùy chỉnh, cơ sở dữ liệu vectơ và API bên ngoài cũng như các nhóm kỹ thuật cần tính linh hoạt.
Bài học rút ra: LangChain vượt trội về hệ sinh thái và tính linh hoạt. Tuy nhiên, nó không phải là một công cụ "dễ tạo" mà là một framework chuyên nghiệp cần phải học hỏi một chút.
Tôi cũng muốn đọc nó
Xmind AI vs AiPPT: Sự khác biệt và cách chọn hướng dẫn đầy đủ 2026
Nếu bạn đang phân vân không biết nên trả tiền cho cái nào, Xmind AI cho bản đồ tư duy hoặc AiPPT cho tài liệu thuyết trình. Dựa trên những khác biệt cơ bản giữa hai công cụ, hướng dẫn lựa chọn phiên bản 2026 này sắp xếp trục ra quyết định cho từng mục đích, chẳng hạn như bạn muốn đào sâu tổ chức tư duy của mình hay tăng tốc độ tạo tài liệu, thậm chí còn hiển thị kết luận của ban biên tập.
Ngày 25 tháng 5 năm 2026
v0 của Vercel vs kintone AI: Hướng dẫn đầy đủ về sự khác biệt và cách chọn 2026
Phiên bản v0 nào của Vercel hoặc kintone AI hiệu quả hơn trước những thách thức của công ty bạn? Bắt đầu từ những khác biệt cơ bản giữa hai loại này, chúng tôi sẽ trình bày cách lựa chọn dựa trên cách sử dụng và kết luận của nhóm biên tập. Hướng dẫn so sánh phiên bản 2026 được cấu trúc sao cho có thể đọc được từ cả góc độ cải tiến kinh doanh nội bộ và phát triển sản phẩm.
Ngày 25 tháng 5 năm 2026
LangChain là một khuôn khổ dành cho các nhà phát triển để kết hợp các mô hình, dữ liệu bên ngoài, công cụ và luồng thực thi trong quá trình phát triển ứng dụng bằng LLM. Tổ chức quản lý kịp thời, cấu hình RAG, thực thi agent và kết nối với nhiều mô hình và API trong mã. Khi kết hợp với các tính năng liên quan như LangSmith, việc kiểm tra, theo dõi và đánh giá các ứng dụng LLM trở nên dễ dàng hơn. Nó phù hợp cho các kỹ sư và nhóm phát triển muốn xây dựng hoàn chỉnh chatbot, tự động hóa kinh doanh, tìm kiếm kiến thức nội bộ, v.v.
Sức mạnh của CrewAI: Tạo ra nhiều agent với việc chia sẻ vai trò
CrewAI là một framework cho phép bạn triển khai cơ chế đơn giản nhất để nhiều AI agent làm việc cùng nhau như một nhóm.
Khái niệm của CrewAI là "Phi hành đoàn". Xác định "Vai trò", "Mục tiêu" và "Câu chuyện cơ bản" cho từng nhân viên và phân công nhiệm vụ. Ví dụ: bạn có thể tạo một ``Đại diện nhà nghiên cứu'', ``Đại diện nhà văn'' và ``Đại diện biên tập'' và giao cho họ nhiệm vụ ``viết thông cáo báo chí cho một sản phẩm mới.''
CrewAI vượt trội hơn hẳn so với LangChain về tính dễ sử dụng. Quy trình làm việc đa agent có thể được viết một cách trực quan với ít mã hơn. Nó đặc biệt thích hợp cho những người lần đầu tiên thử dùng nhiều agent và muốn nhanh chóng tạo một nguyên mẫu.
Phiên bản CrewAI Enterprise cung cấp các chức năng GUI như trình tạo quy trình làm việc trực quan và áp dụng phương pháp thiết kế nhóm mà không cần viết mã (để biết chi tiết về chức năng và tính khả dụng, hãy tham khảo Tài liệu chính thức của CrewAI và ghi chú phát hành, bài viết này được truy xuất vào tháng 5 năm 2026).
Điểm yếu là “quản lý nhà nước phức tạp”. Việc kiểm soát chuyển đổi trạng thái linh hoạt như LangGraph rất khó và trong những tình huống cực kỳ phức tạp, có thể cần phải chuyển sang LangChain.
Điểm: CrewAI đứng đầu về khả năng "dễ sử dụng" đa agent. Lựa chọn đầu tiên khi bạn muốn triển khai nhanh quy trình làm việc nhóm với sự phân chia vai trò.
Sức mạnh của AutoGen: Lời giải thích của Microsoft về đa agent đàm thoại
AutoGen (Microsoft Research) tự định vị mình là "khuôn khổ đa agent dựa trên hội thoại".
Triết lý thiết kế của AutoGen là "giải quyết vấn đề bằng cách để các nhân viên nói chuyện với nhau". ``Assistant Agent'', ``User Proxy Agent'', ``Coder Agent'', v.v. trao đổi tin nhắn với nhau và giải quyết vấn đề.
Là một tính năng chỉ có ở Microsoft, nó chính thức hỗ trợ cộng tác với Semantic Kernel (khung tích hợp AI dành cho doanh nghiệp) và Azure OpenAI (xem Tài liệu chính thức của AutoGen, kể từ tháng 5 năm 2026). Cộng đồng nhà phát triển lưu ý rằng thật dễ dàng để vận hành trong môi trường sản xuất đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và bảo mật của công ty.
Công cụ kiểm tra và gỡ lỗi trực quan có tên AutoGen Studio được cung cấp, cho phép bạn phát triển trong khi trực quan hóa luồng hội thoại của tổng đài viên (xem Tài liệu chính thức của AutoGen, kể từ tháng 5 năm 2026).
Điểm yếu là ``ít tài nguyên học tập hơn những nơi khác'' và ''quy mô cộng đồng''. Số lượng sao GitHub và số lượng câu hỏi trên Satck Overflow thấp hơn đáng kể so với LangChain.
Lưu ý: AutoGen phù hợp để áp dụng trong môi trường doanh nghiệp/Microsoft Azure. Điểm mạnh của chúng tôi là trực quan hóa và gỡ lỗi các AI agent đàm thoại đa agent.
AutoGen là một khung phát triển đa agent mã nguồn mở của Microsoft nhằm nâng cao các nhiệm vụ thông qua các cuộc hội thoại và chia sẻ vai trò giữa các AI agent LLM. AgentChat cho phép bạn xây dựng các luồng hội thoại cho một và nhiều agent bằng Python, trong khi Core xử lý cơ sở hạ tầng thực thi theo hướng sự kiện và các AI agent phân tán. Tiện ích mở rộng cho phép bạn kết nối các mô hình OpenAI, máy chủ MCP, thực thi mã trên Docker, v.v. và AutoGen Studio cho phép bạn tạo nguyên mẫu bằng giao diện người dùng trình duyệt. Nó phù hợp cho các nhà phát triển muốn thiết kế hợp tác agent một cách chi tiết để nghiên cứu phát triển và xác minh hỗ trợ mã hóa AI.
Các khuôn khổ mới nổi cho năm 2026
Ngoài CrewAI, AutoGen và LangChain, các framework khác đang thu hút sự chú ý đang nổi lên.
LlamaIndex (llamaindex) là một framework chuyên dụng cho RAG và cùng với LangChain, đây là một trong những lựa chọn đầu tiên để xây dựng "các AI agent đọc tài liệu".
Mastra đang phát triển nhanh chóng dưới dạng khung AI agent gốc TypeScript/Node.js. Không giống như LangChain, CrewAI và AutoGen, vốn tập trung vào Python, đây là một lựa chọn dễ dàng cho các nhà phát triển front-end.
SDK agent OpenAI là SDK agent được OpenAI chính thức cung cấp và là công cụ tinh vi nhất dành cho các hệ thống được xây dựng xung quanh API của ChatGPT.
Chúng tôi sẽ giải thích chi tiết AI agent là gì trong một bài viết riêng, bắt đầu từ những điều cơ bản.
Điểm: Vào năm 2026, ngoài ba hệ thống mạnh mẽ LangChain/CrewAI/AutoGen, Mastra dựa trên TypeScript và OpenAI Agents SDK sẽ xuất hiện. Có nhiều lựa chọn hơn phù hợp với nhu cầu của bạn.
Nên học gì: Tiêu chí cho năm 2026
Trả lời câu hỏi “Từ giờ trở đi bạn muốn học ngành gì?”
Nếu bạn đã quen thuộc với Python và muốn tạo một ứng dụng AI có mục đích chung, cách tốt nhất để bắt đầu là với LangChain. Nó có nhiều tài liệu giảng dạy, hướng dẫn và ví dụ nhất và có nhu cầu cao trên thị trường việc làm.
Nếu bạn muốn nhanh chóng vận hành một hệ thống đa agent thì CrewAI là con đường ngắn nhất. Tài liệu rất dễ hiểu và bạn sẽ mất ít thời gian hơn để tạo ra sản phẩm hoạt động đầu tiên.
Nếu bạn có kế hoạch phát triển trong môi trường doanh nghiệp/Azure, sự kết hợp giữa AutoGen + Semantic Kernel là một lựa chọn tốt.
Nếu bạn là kỹ sư TypeScript/Node.js, Mastra hoặc OpenAI Agents SDK rất dễ sử dụng.
Trên thực tế, các nhóm tạo AI agent cho môi trường sản xuất thường “kết hợp nhiều khung”. Việc sử dụng LlamaIndex cho RAG và CrewAI để cộng tác giữa nhiều agent không phải là điều hiếm gặp.
Điểm: CrewAI cho hiệu quả học tập, LangChain cho nhu cầu của thị trường thay đổi việc làm, AutoGen cho nhu cầu của doanh nghiệp. Trong thực tế, việc sử dụng hybrid là phổ biến.
Bảng so sánh khung: Tóm tắt tiêu chí lựa chọn
Chúng tôi sẽ tóm tắt ba khung bằng cách sử dụng các trục đánh giá điển hình.
| mục | LangChain | Phi hành đoànAI | AutoGen |
|---|---|---|---|
| Ngôi sao GitHub (2026) | Trên 95.000 | Trên 25.000 | Trên 30.000 |
| Công dụng chính | RAG/agent đa năng | hợp tác đa agent | Đa agent đàm thoại |
| chi phí học tập | đắt | thấp đến trung bình | vừa phải |
| giấy phép | M.I.T. | M.I.T. | M.I.T. |
| Doanh nghiệp đã sẵn sàng | △ (LangSmith đã trả tiền) | ○ (Phiên bản doanh nghiệp) | ◎ (Tích hợp sâu Azure) |
| Tương thích với TypeScript | ○(langchain.js) | △ (Tập trung vào Python) | △ (tương thích với .NET) |
| gỡ lỗi trực quan | Lang Smith | Giao diện người dùng doanh nghiệp CrewAI | Studio AutoGen |
| Tích hợp RAG | ◎ (Hợp tác LlamaIndex) | ○ | ○ |
| Dành cho người mới bắt đầu | △ | ◎ | ○ |
Ví dụ về mã Python: Đa agent bắt đầu từ 5 dòng với CrewAI
Nó cho thấy nó thực sự yêu cầu bao nhiêu mã. Cách triển khai cơ bản của multi-agent sử dụng CrewAI như sau.
from crewai
# エージェント定義
researcher = Agent(
role="リサーチャー",
goal="指定されたテーマの最新情報を収集する",
backstory="あなたは5年の経験を持つデータリサーチャーです",
verbose=True
)
writer = Agent(
role="ライター",
goal="リサーチ結果を元に読みやすい記事を書く",
backstory="あなたはB2Bマーケティングの専門ライターです",
verbose=True
)
# タスク定義
research_task = Task(
description="2026年のAIエージェント市場動向をリサーチせよ",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="リサーチ結果をもとに500字の要約記事を書け",
agent=writer
)
# クルー実行
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff()
print(result)Để chạy mã này, tất cả những gì bạn cần làm là pip install Crewai và đặt khóa API cho OpenAI (hoặc Claude, v.v.). Với thời gian thực hiện bước đầu tiên ngắn nhất, CrewAI là lựa chọn hoàn hảo để bắt đầu với nhiều agent.
Nếu cố gắng triển khai một đa agent tương đương với LangChain, bạn sẽ cần triển khai AgentExecutor, ToolsAgent, quản lý bộ nhớ và xử lý lỗi, thường yêu cầu số lượng mã gấp 3 đến 5 lần. Ngược lại, điểm mạnh của LangChain là tính linh hoạt, cho phép bạn kiểm soát số lượng mã bạn viết.
Điểm chuẩn năm 2026: Câu chuyện trung thực về độ chính xác thực tế
Điều này được tổ chức cho những người quan tâm đến điểm chuẩn khi lựa chọn một khuôn khổ.
Độ chính xác được xác định 90% bởi LLM phụ trợ. Khi đánh giá các AI agent mã hóa như SWE-bench, kết quả được xác định nhiều hơn bởi LLM nào được sử dụng làm phụ trợ hơn là khung nào được sử dụng. Khi sử dụng cùng Claude Sonnet 4.6 làm phụ trợ, chênh lệch độ chính xác giữa LangGraph, CrewAI và AutoGen là trong khoảng 5%.
Nhiệm vụ hợp tác giữa nhiều agent: Đối với các nhiệm vụ trong đó nhiều agent chia sẻ vai trò và tạo tài liệu dài hoặc báo cáo phức tạp, phương pháp "làm rõ vai trò, mục tiêu và nền tảng" của CrewAI có hiệu quả và có xu hướng duy trì tính nhất quán của nhiệm vụ. Nhiều nhà phát triển trong cộng đồng nhà phát triển cho rằng nó có tỷ lệ hoàn thành cao hơn AutogPT, vốn có rất nhiều lỗi.
Tính ổn định trong hoạt động của doanh nghiệp: Sự kết hợp giữa AutoGen + Semantic Kernel là sự chuẩn bị tốt nhất cho các yêu cầu của doanh nghiệp như tích hợp với Azure OpenAI, nhật ký kiểm tra, hỗ trợ SSO và chính sách bảo mật. Chúng tôi cũng có bề dày thành tích về việc làm trong các tổ chức tài chính, y tế và công cộng.
Tốc độ phát triển: Thời gian hoàn thiện nguyên mẫu có xu hướng ngắn theo thứ tự CrewAI < AutoGen < LangChain. Vào năm 2026, trên thực tế, người ta sẽ sử dụng CrewAI nếu bạn muốn “tạo ra thứ gì đó hoạt động được” và LangChain nếu bạn muốn “kiểm soát mọi chi tiết trong môi trường sản xuất”.
Lưu ý: Độ chính xác được xác định bởi LLM phụ trợ. Câu trả lời đúng khi chọn một khung là đánh giá dựa trên "tốc độ phát triển, kỹ năng nhóm và yêu cầu vận hành".
Đánh giá độc lập về Ban biên tập liên tục đánh giá hơn 500 công cụ AI. Điểm của bạn sẽ không thay đổi tùy thuộc vào việc bạn đặt quảng cáo hay có quan hệ đối tác.
Điểm tổng thể của CrewAI: 81 điểm/100 điểm
- Đánh giá của người dùng: 4,3 điểm (543 đánh giá)
Biên bản xác minh của ban biên tập
Quan điểm xác minh
Có hàng tá loại khung AI agent, nhưng ban biên tập đã thu hẹp nó xuống còn ba loại hàng đầu dựa trên ba số liệu: trường hợp sử dụng thực tế, số sao GitHub và quy mô cộng đồng tính đến tháng 4 năm 2026. Dựa trên tài liệu chính thức và kho lưu trữ GitHub, nó được tổ chức theo ba trục sau.
- Triết lý thiết kế: kiểu mở rộng chuỗi đơn hay kiểu hợp tác đa agent?
- Chi phí học tập: Tính đầy đủ của tài liệu chính thức và mã mẫu
- Hệ sinh thái: bề rộng của LLM, công cụ và cơ sở dữ liệu vectơ có thể được tích hợp
So sánh và tổ chức từ thông tin công cộng
| mục | LangChain | Phi hành đoànAI | AutoGen |
|---|---|---|---|
| triết lý thiết kế | Chuỗi/agent chung | Đa agent dựa trên vai trò | Đa agent đàm thoại |
| Nhà phát triển | Công ty LangChain | Phi hành đoànAI | Nghiên cứu của Microsoft |
| Ngôn ngữ chính | Python/JS-TS | Python | Python/.NET |
| Phí | mã nguồn mở miễn phí (LangSmith, v.v. được trả phí) | mã nguồn mở miễn phí (có sẵn phiên bản Enterprise) | mã nguồn mở miễn phí |
| giấy phép | M.I.T. | M.I.T. | CC-BY-4.0/MIT |
Các gói giá và LLM được hỗ trợ được cập nhật thường xuyên, vì vậy vui lòng tham khảo từng trang web chính thức để biết thông tin mới nhất.
Nhận định toàn diện của ban biên tập
Đánh giá từ các thông số kỹ thuật chính thức và các ví dụ đã được công bố, sau đây là cách hợp lý để lựa chọn theo ứng dụng.
- Các nhà phát triển coi trọng bề rộng của hệ sinh thái và muốn chuyển đổi linh hoạt giữa nhiều LLM và DB vector: LangChain
- Tôi muốn xây dựng một agent nhóm chia sẻ vai trò với mã tối thiểu: CrewAI
- Tôi muốn giải quyết vấn đề thông qua trò chuyện qua lại / Tôi muốn cộng tác với Microsoft stack: AutoGen
Câu hỏi thường gặp
Hỏi. Sự khác biệt giữa LangChain và LangGraph là gì?
LangGraph là thư viện tiện ích mở rộng dành cho LangChain, cho phép bạn quản lý các luồng đa agent có trạng thái trong biểu đồ có hướng. Để xử lý chuỗi đơn giản, hãy sử dụng LangChain và để chuyển đổi trạng thái phức tạp, vòng lặp và phân nhánh có điều kiện, hãy sử dụng LangGraph.
Câu hỏi: CrewAI có thể được sử dụng trong các dự án thương mại không?
Đúng. CrewAI là nguồn mở (Giấy phép MIT) và có sẵn cho mục đích thương mại. Phiên bản Enterprise đi kèm với các công cụ trực quan và hỗ trợ bổ sung.
Câu hỏi: Khung nào phù hợp với RAG (Tạo tiện ích mở rộng tìm kiếm)?
Nếu bạn chuyên về RAG, LlamaIndex hoặc LangChain có thành tích phong phú. Nó cũng có khả năng tích hợp rộng rãi với cơ sở dữ liệu vectơ (Supabase AI, Pinecone, v.v.). Hướng dẫn cơ sở dữ liệu RAG và Vector giải thích điều này chi tiết hơn.
Q. AutoGen hỗ trợ những ngôn ngữ nào?
Mặc dù chủ yếu là Python, nhưng các ràng buộc .NET cũng được cung cấp và cũng có thể được sử dụng với C#. Hạt nhân ngữ nghĩa có thể được sử dụng với cả C# và Python.
Câu hỏi: Có thể triển khai nó một cách độc lập mà không cần sử dụng khung AI agent không?
Nếu bạn có một dự án nhỏ hoặc có những ràng buộc cụ thể, bạn có thể thực hiện dự án của riêng mình. Tuy nhiên, khi xem xét chi phí thực hiện xử lý lỗi, tích hợp công cụ và quản lý trạng thái, việc sử dụng một khung thường hiệu quả hơn rất nhiều.
Bài viết liên quan
- Đặc vụ AI là gì?
- So sánh công cụ AI agent
- Giới thiệu về cơ sở dữ liệu RAG và vector
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- CrewAI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- AutoGen — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- LangChain — Trang web chính thức (xem chi tiết)