📄 中文摘要
在对五个代理框架进行了 45 次基准测试后，结果并未如预期那样明确。随着 2026 年 LLM 代理的普及，开发者面临选择框架的难题。现有的博客文章往往提供模糊的感觉，文档中则是精心挑选的示例，而社交媒体上的讨论常常来自于短期使用的个人体验。为了获得真实的数据，构建了一个多代理工作流——公司研究代理，并在五个不同框架中进行了相同的测试。每个框架运行了 9 次，使用相同的模型、提示和评估标准，最终得出了更为客观的结果。
我对 5 个 AI 代理框架进行了基准测试——真正重要的是什么
出处: I Benchmarked 5 AI Agent Frameworks — Here's What Actually Matters
发布: 2026年2月16日
📄 English Summary
I Benchmarked 5 AI Agent Frameworks — Here's What Actually Matters
Conducting 45 benchmarks across five agent frameworks yielded unexpected results. As LLM agents become more prevalent in 2026, developers face the challenge of selecting the right framework. Existing blog posts often provide vague impressions, documentation features cherry-picked examples, and social media discussions typically stem from short-term experiences. To obtain real data, a multi-agent workflow—a Company Research Agent—was built and tested across five different frameworks. Each framework was run nine times using the same model, prompts, and evaluation criteria, leading to more objective outcomes.