Ho estratto l’API di GitHub il 18 marzo 2026. Ho letto attraverso i thread di Reddit con oltre 1.500 voti positivi combinati. Ho controllato le pagine dei prezzi, le storie di rilascio, i grafici dei commit.
Non vibrazioni. Dati.
I Numeri
| LangChain | CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Stelle GitHub | 130.068 | 46.455 | 55.836 |
| Fork | 21.444 | 6.268 | 8.414 |
| Problemi aperti | 505 | 494 | 684 |
| Licenza | MIT | MIT | CC-BY-4.0 |
| Ultima stabile | 17 Mar 2026 | 18 Mar 2026 (v1.11.0) | 30 Set 2025 (v0.7.5) |
| Commits (ultime 4 settimane) | 187 totali | 3 RC in 3 giorni | Quasi zero |
| Nato | Ott 2022 | Ott 2023 | Ago 2023 |
Fonte: GitHub API, estratta il 18 marzo 2026.
LangChain: 130K stelle, 47 commit/settimana, tre anni e mezzo e continua ad accelerare. Dite quello che volete sul DX — il team fa scelte efficaci.
CrewAI: 46K stelle in due anni e mezzo. Tre candidate di rilascio in tre giorni consecutivi prima che la v1.11.0 diventasse stabile. Energia di un piccolo team. Si muovono velocemente, probabilmente rompono cose, ma almeno si stanno muovendo.
AutoGen: qui le cose diventano scomode. Ultimo rilascio stabile? Settembre 2025. Sei mesi di silenzio da un progetto sostenuto da Microsoft. 684 problemi aperti che si accumulano. La riscrittura v0.4 ha diviso la comunità tra chi usa la vecchia API e chi cerca di capire la nuova. Nessun gruppo sembra felice.
Mostrami il Codice
Basta chiacchiere. Ecco lo stesso compito — un agente di controllo meteo — in ciascun framework più SDK vanilla. Giudica tu stesso.
Raw OpenAI SDK (senza framework)
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI()
def get_weather(city: str) -> str:
return f"72°F e soleggiato a {city}" # la tua vera chiamata API qui
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Ottieni il meteo attuale per una città",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string"}},
"required": ["city"]
}
}
}]
messages = [{"role": "user", "content": "Che tempo fa a Tokyo?"}]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", messages=messages, tools=tools
)
# Gestisci la chiamata dello strumento
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
result = get_weather(json.loads(tool_call.function.arguments)["city"])
messages.append(response.choices[0].message)
messages.append({"role": "tool", "content": result, "tool_call_id": tool_call.id})
final = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages)
print(final.choices[0].message.content)
25 righe. Nessuna magia. Vedi ogni messaggio entrare e uscire. Quando si rompe — e lo farà — saprai esattamente dove guardare.
Questo è ciò di cui parlava quel post di Reddit con 685 voti quando diceva “costruisci il tuo primo in modo grezzo”.
LangChain
from langchain.agents import create_agent
def get_weather(city: str) -> str:
"""Ottieni il meteo attuale per una città."""
return f"72°F e soleggiato a {city}"
agent = create_agent(
model="gpt-4o",
tools=[get_weather],
system_prompt="Sei un assistente meteo utile."
)
response = agent.invoke("Che tempo fa a Tokyo?")
print(response)
Pulito. Breve. E completamente opaco. Cosa succede dentro agent.invoke()? Ciclo di chiamata dello strumento, formattazione del messaggio, logica di retry, forse un po’ di templating del prompt. Tutto gestito per te. Meraviglioso — fino alle 2 del mattino, quando il tuo agente inizia a restituire nonsenso e stai attraversando cinque livelli di astrazione cercando di capire quale ha mangiato la tua risposta dello strumento.
Il vero valore di LangChain non è l’astrazione dell’agente. Sono le oltre 150 integrazioni (ogni store vettoriale, ogni fornitore di LLM, ogni caricatore di documenti che puoi immaginare) e LangSmith, che è veramente il miglior strumento di debugging per agenti attualmente disponibile. Ne parleremo più avanti.
CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai.tools import tool
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
"""Ottieni il meteo attuale per una città."""
return f"72°F e soleggiato a {city}"
weather_agent = Agent(
role="Reporter Meteo",
goal="Fornire informazioni meteorologiche accurate",
backstory="Sei un meteorologo che fornisce report meteorologici concisi.",
tools=[get_weather]
)
task = Task(
description="Che tempo fa a Tokyo?",
expected_output="Un breve report meteorologico",
agent=weather_agent
)
crew = Crew(agents=[weather_agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
print(result)
Più righe, vibe completamente diverso. Non stai scrivendo uno script, stai distribuendo un film. role, goal, backstory — l’agente ha un arco di carattere prima ancora di aver fatto qualcosa.
Per controllare il meteo? Ridicolo eccesso. Per una pipeline di contenuti in cui un “Ricercatore” raccoglie fonti, un “Analista” trova schemi e un “Scrittore” redige il pezzo? Ora la metafora merita ciò che costa. CrewAI brilla quando il problema assomiglia effettivamente al lavoro di squadra.
AutoGen
import os
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
llm_config = {
"model": "gpt-4",
"api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]
}
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config=False)
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Che tempo fa a Tokyo?")
Due agenti. Che parlano tra loro. Questo è il concetto di AutoGen — il modello conversazionale. UserProxyAgent si fa passare per te, AssistantAgent risponde. Per il brainstorming o la revisione del codice, è un paradigma interessante.
Per “portami solo il meteo a Tokyo”? È come assumere due persone per avere una riunione su come controllare l’app meteo.
Inoltre: il modello nel loro esempio ufficiale è ancora gpt-4, non gpt-4o. La documentazione non è stata aggiornata. È una piccola cosa. Non è nemmeno una piccola cosa.
Cosa Ne Pensa Reddit
Citazioni dirette. I conteggi dei voti sono inclusi in modo da poterli valutare da soli.
La voce più forte nella stanza dice: salta i framework
Da uno sviluppatore che ha costruito agenti per oltre 20 aziende (685 voti):
“Non iniziare con LangChain o CrewAI o qualunque cosa sia di tendenza questa settimana. Nascondono troppo. Devi comprendere cosa succede sotto il cofano. Scrivi uno script Python grezzo che colpisce l’API di OpenAI o Anthropic. Invia un messaggio. Ricevi una risposta. Questo è tutto.”
Da qualcuno che costruisce agenti per clienti da due anni (378 voti):
“Quelli che in realtà fanno soldi e non si rompono ogni settimana? Sono imbarazzantemente semplici. Un singolo agente che legge le email e aggiorna i campi CRM ($200/mese, funziona 24/7). Parser di curriculum che estrae informazioni chiave per i reclutatori ($50/mese). Nessuno di questi ha avuto bisogno di orchestrazione di agenti. Nessuno ha avuto bisogno di sistemi di memoria. Sicuramente non avevano bisogno di equipaggi di agenti che avessero riunioni su cosa fare.”
Il suo stack di produzione: OpenAI API, n8n, un webhook, forse Supabase. Questo è tutto. Sta guadagnando. L’uomo con il sistema CrewAI di 47 agenti sta facendo post su LinkedIn.
Il controargomento che vale la pena ascoltare
Un commentatore che ha effettivamente implementato un agente in un ospedale (solo 4 voti, ma leggilo comunque):
“Ho recentemente implementato un agente vocale AI in un ospedale che triage lo stato dei pazienti in modo misurabilmente più accurato del personale. Ci sono voluti un sacco di affinamenti e un veramente ottimo prompt di sistema che lo ha educato su come fare il triage dei pazienti, ma funziona benissimo.”
Nessun riferimento a quale framework. Perché non importa. Ha speso il suo tempo sul prompt e sull’affinamento, non sulla scelta tra LangChain e CrewAI.
La cosa che nessuno vuole dire ad alta voce
Il commento principale (75 voti) su un popolare post “Ho passato 8 mesi a costruire agenti AI”?
“Grazie. Questo è stato davvero un buon ChatGPT.”
Secondo commento (49 voti): “I post scritti da Chat GPT sono ovunque, ma ecco cosa ho imparato. Niente, perché non ci ho messo impegno.”
Metà dei “report di esperienza” sui framework di agenti AI sono generati da AI stessi. Siamo in una sala degli specchi. Tieni a mente questo mentre leggi articoli di confronto. Inclusi, potenzialmente, questo — anche se mi piace pensare che i timestamp dell’API di GitHub e i link di Reddit mi diano un certo grado di credibilità.
La Parte Economica
| LangSmith | Piattaforma CrewAI | AutoGen | |
|---|---|---|---|
| Gratuito | 5K tracce/mese, 1 posto | 50 esecuzioni/mese | Nessuna piattaforma esiste |
| Pagato | $39/posto/mese | $25/mese (100 esecuzioni) | — |
| Enterprise | Personalizzato | Personalizzato | — |
| Cosa stai pagando | Osservabilità & debugging | Hosting & orchestrazione | Il tuo tempo |
Questi numeri sono quasi irrilevanti. Ecco perché.
Un setup multi-agente in cui tre agenti discutono un problema consuma 30-50K token per ogni esecuzione. Con i prezzi di GPT-4o ($2.50/1M input, $10/1M output), ciò si traduce in $0.15-0.75 per esecuzione. Eseguilo 1.000 volte al mese: $150-750 in costi API. La commissione di $25/mese della piattaforma CrewAI è un errore di arrotondamento rispetto a ciò.
Nel frattempo, il bot email da $200/mese di quel tipo di Reddit? Probabilmente $5-10/mese in chiamate API. Un singolo agente, un singolo prompt, una singola chiamata allo strumento. La matematica è spietata per le architetture multi-agente.
Il Diagramma di Flusso
In parole, perché non tutti caricano le immagini:
Può una chiamata LLM con un buon prompt risolverlo? → Usa l’SDK. Fermati qui. La maggior parte dei problemi si trovano qui e le persone non vogliono ammetterlo.
Hai bisogno di chiamate agli strumenti ma ancora un agente solo? → Ancora l’SDK. Le chiamate agli strumenti sono native per ogni principale API LLM adesso. Non hai bisogno di un framework per chiamare una funzione.
Hai davvero bisogno di più agenti? (Sii onesto con te stesso.)
→ Vuoi velocità per prototipare: CrewAI
→ Vuoi pieno controllo sull’esecuzione: LangGraph
→ Vuoi agenti che conversano: AutoGen (ma leggi prima di nuovo la sezione sui rischi di manutenzione)
Hai bisogno di osservabilità in produzione? → LangSmith. Funziona con tutto, anche senza framework.
Cosa Farei Davvero
Non quello che consiglierei in una conferenza. Cosa farei realmente se dovessi consegnare qualcosa la settimana prossima:
- Costruisci la v1 con chiamate SDK raw. Brutto, manuale, senza astrazioni. Fai funzionare. Guarda che fallisce. Comprendi perché fallisce.
- Se un agente non riesce a gestirlo, prototipa la versione multi-agente in CrewAI. Ci vorrà un pomeriggio.
- Se il prototipo di CrewAI funziona ma ho bisogno di un controllo più stretto per la produzione, riscrivi i percorsi critici in LangGraph. Mantieni CrewAI per le parti dove “buono abbastanza” è buono abbastanza.
- LangSmith fin dal primo giorno. Non negoziabile. Andare alla cieca con agenti in produzione è come ricevere chiamate alle 3 di mattina.
Il passo 5 è quello che nessuno segue: non aggiungere complessità finché la versione semplice non si rompe in produzione. Non nei test. Non nella tua testa. In produzione, con utenti reali, che fanno cose reali. La maggior parte delle persone non supera mai il passo 1 perché il passo 1 funziona realmente.
Il framework è il 10% del risultato. Il prompt, le definizioni degli strumenti, la gestione degli errori, la valutazione — quello è il restante 90%. È lì che il tipo dell’ospedale ha speso il suo tempo. È lì che il tipo del bot email da $200/mese ha speso il suo tempo.
È lì che dovresti spendere il tuo.
Dati: GitHub API (18 marzo 2026), prezzi di LangSmith, prezzi di CrewAI. Thread di Reddit su r/AI_Agents e r/LangChain. Aggiornato il 19 marzo 2026.
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