Comparisons
Agent 技术对比
面向开发者选型的对比页，覆盖 agent memory、RAG、MCP 和 framework 路线。
快速建议
Agno vs LangChain（2026）：并排对比表
想从原型到托管 API 保持单一轻量框架选 Agno。需要完整栈 — 尤其是 LangGraph 状态控制与 LangSmith 可观测 — 并接受更多组件时选 LangChain。
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RAG vs Agent Memory
文档 grounding 选 RAG。产品必须长期记住用户或任务事实时选 agent memory。二者共用前先明确边界。
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MCP vs Function Calling（2026）：Tool Calling 对比
单产品、单 Agent runtime 用 function calling。工具访问需要跨 client 共享、发现和治理时用 MCP。
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OpenAI Agents SDK vs LangGraph
快速做 OpenAI-native 构建选 OpenAI Agents SDK。主要风险是 workflow state、恢复和图控制时选 LangGraph。
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Agno vs LangGraph（2026）
想从本地 Agent 快速走到托管 API 选 Agno。图状态、重试和工作流恢复是核心风险时选 LangGraph。若要比较 Agno 与 LangChain 栈，请阅读 Agno 与 LangChain 专门对比页 — 本页仅对比 Agno 与 LangGraph。
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