에이전트 프레임워크 비교, LangGraph vs CrewAI vs AutoGen vs Pydantic AI

LangGraph 정밀함,  건축가의 시선으로 전체 설계, 상태 저장 그래프, 에이전트를 노드로, 결정을 엦지로 정의하는 워크클로우, 로직, 흐름, 상태에 대한 완전하고 명시적인 제어를 제시함. 본인 통제 중심.

CrewAI 빠름, 관리자 마인드, 편하게 사용할 수 있음, 역할 기반 협업, 에이전트에 '연구원', '작가' 등 특정 역할, 목표, 도구를 할당하여 미션을 위해 협력하게 함으로써 인간의 팀워크를 시뮬레이션, 역할 배정하여 시킴.

Pydantic AI  안정성, 유지관리에 최적화, 타입 안전 신뢰성, Pydantic 유효성 검사를 사용하여 모든 입출력의 구조와 타입을 보장하고, 잠재적인 런타임 오류를 작성 시간으로 이동시

AutoGen 창의적 탐험, R&D에 최적화, 컴퓨팅으로서의 대화, 워크플로우를 여러 에이전트 간의 동적인 대화로 모델링하여, 브레인스토밍을 통해 해결책이 나타나는 반복적인 작업에 뛰어남

출처: [2026 에이전트 프레임워크 비교] LangGraph vs CrewAI vs AutoGen vs Pydantic AI, https://www.youtube.com/watch?v=mRN0pm-YeCs