Multi-Agent 成本控制：七家框架的做法與「先軟著陸再硬擋」的業界共識
Multi-Agent 並行 + 巢狀 spawn 可以在單輪對話燒掉 200K+ tokens。業界從 Anthropic 到 Microsoft 都走向三級分級反應：壓縮 → 降級 → 停止，而非一刀切硬擋。
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9 篇文章Multi-Agent 系統全景：從 CLI 到雲端，2026 年各家怎麼做多 Agent 協作
2026 年幾乎所有主流 coding agent 都支援 subagent。設計哲學分三派：腳本確定性編排（Claude Code Workflow）、model-driven 自主（Codex、Devin）、IDE 指揮台（Windsurf 2.0、VS Code）。這篇是系列總篇，整理產品定位、能力矩陣與架構光譜。
Multi-Agent 編排模式：腳本、Model-Driven、混合，三種哲學怎麼選
Multi-Agent 編排分三派：腳本確定性（LangGraph、Claude Code Workflow）可預測但僵硬，model-driven（Codex、Devin）靈活但不可控，混合派（Windsurf 2.0）當指揮台整合多家。選擇取決於你需要多少可預測性。
框架更新｜CrewAI 1.15.22
CrewAI 1.15.22 重點：(1) 新增 `llm_overlay` context 變數，可以在執行期把特定 agent 角色動態路由到不同模型，不用在建立 agent 時就寫死；(2) CrewAI Platform 整合補了應用目錄（application catalog）、connection alias、setup 階段的整合驗證，以及部署失敗原因的紀錄；(3) 追蹤（tracing）新增收集人工回饋與 pause 事件；本版無 breaking changes。
框架更新｜CrewAI 1.15.18
CrewAI 1.15.18 重點：(1) conversational Flow 正式從 crewai.experimental 升為穩定 API，canonical 實作搬到 crewai.flow，同時保留 crewai.experimental.conversational 作為相容別名，舊程式碼不必馬上改；(2) 目前 shim 沒有主動印 deprecation warning，換路徑與否全靠自覺；(3) 另修了 Claude Sonnet 4.6 context window 對應錯誤、Anthropic 大型工具呼叫的 max_tokens 上限過低等問題，本版無 breaking changes。
同一個多 Agent 任務，四種寫法：Omnigent YAML、LangGraph、CrewAI 與 Goose
用同一個 Polly 任務（平行 git worktree + 跨廠商審查）對照四種多 Agent 寫法：Omnigent 以 YAML 在 Server 層治理、LangGraph 以 StateGraph 精準控流程、CrewAI 以角色扮演快速拼裝、Goose 以 Recipe 跑單機自動化，對比 token、延遲與可維護性的真實取捨。
框架更新｜CrewAI 1.15.17
CrewAI 1.15.17 三個重點：(1) 宣告式 Flow 定義現在可以直接開啟 conversational 對話模式，框架自動合成內建對話方法，不必手寫 Python `Flow` 子類別；(2) 明確標示 conversational 是 opt-in 行為，降低誤用風險；(3) 修了透過 slug 參照解析工具遺失 AMP slug、以及分塊處理超大單一訊息的問題，本版無 breaking changes。
CrewAI：用角色扮演組織多 Agent 協作的框架
CrewAI（GitHub 57.4k star，MIT，PyPI 週下載 1,164 萬）用角色（role）、目標（goal）、背景故事（backstory）定義 agent，再把一組 agent 編成 crew 來協作。跟 LangGraph 的圖優先和 MAF 的工作流優先不同，CrewAI 是團隊優先——你不畫節點和邊，你描述一個團隊裡每個人負責什麼。2024 年底完成 LangChain 依賴的全面移除，現在是獨立框架。商業端分開源套件與 AMP 託管平台，AMP 加的是視覺化建構、部署、追蹤與合規。
2026 年 15 個值得關注的 Agent 框架
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。