بر اساس گزارش گارتنر، میزان پرسش‌ها درباره سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) از سه‌ماهه نخست سال ۲۰۲۴ تا سه‌ماهه دوم سال ۲۰۲۵، ۱۴۴۵ درصد افزایش یافته است.

تا ژوئن ۲۰۲۶، شش SDK بیشترین سهم را در استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی (Production) دارند:

• LangGraph
• CrewAI
• OpenAI Agents SDK
• Claude Agent SDK
• Google ADK
• Microsoft Semantic Kernel

هر یک از این SDKها رویکرد متفاوتی برای حل یک مسئله مشترک دارند:

چگونه عامل‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای بسازیم که در محیط‌های عملیاتی، پایدار و قابل اعتماد باشند؟

اگر قصد انتخاب یک SDK برای پروژه جدید یا بررسی مهاجرت از یک SDK به SDK دیگر را دارید، این راهنما مقایسه‌ای جامع در اختیار شما قرار می‌دهد.

نگاهی سریع به شش SDK

LangGraph: ماشین حالت مناسب محیط Production

LangGraph عامل‌ها را به صورت گره‌هایی در یک گراف جهت‌دار مدل می‌کند.

در این مدل:

• دقیقاً مشخص می‌کنید کنترل اجرای برنامه چگونه بین مراحل جابه‌جا شود.
• خطاها به کجا هدایت شوند.
• چه زمانی انسان باید وارد فرآیند شود.

این رویکرد نقطه مقابل فلسفه‌ی «بگذار مدل زبانی خودش تصمیم بگیرد» است؛ در LangGraph شما مسیر اجرای بعدی را به‌طور صریح تعریف می‌کنید.

چرا تیم‌ها LangGraph را انتخاب می‌کنند؟

شرکت Klarna از LangGraph برای عامل خدمات مشتری خود استفاده می‌کند؛ عاملی که به ۸۵ میلیون کاربر سرویس می‌دهد.

طبق گزارش تیم مهندسی Klarna، این استقرار باعث شد:

• میانگین زمان حل درخواست‌های مشتری ۸۰ درصد کاهش پیدا کند.

شرکت‌های LinkedIn، Uber و Replit نیز LangGraph را در محیط عملیاتی خود به کار گرفته‌اند.

مهم‌ترین مزیت: تابع interrupt()

یکی از قابلیت‌های کلیدی LangGraph که از نسخه ۱.۰ پایدار شده، تابع interrupt() است.

این قابلیت:

• اجرای عامل را در هر گره متوقف می‌کند.
• کل وضعیت سیستم را در یک Checkpoint ذخیره می‌کند.
• پس از تأیید انسان یا دریافت ورودی خارجی، اجرای عامل را ادامه می‌دهد.

این ویژگی برای فرآیندهای دارای الزامات قانونی و نظارتی بسیار مهم است، زیرا:

• تمام تصمیم‌ها قابل ممیزی هستند.
• همه تغییرات وضعیت ثبت می‌شوند.
• امکان بازبینی کامل فرآیند وجود دارد.

بهره‌وری در مصرف توکن

طبق بنچمارک‌های AI Dev Day India،

LangGraph در وظایف با پیچیدگی متوسط ۳۰ تا ۴۰ درصد توکن کمتری نسبت به CrewAI مصرف می‌کند.

دلیل این اختلاف:

در LangGraph تصمیم‌گیری درباره مسیر اجرای بعدی با کد انجام می‌شود؛ مانند:

• if / else
• match
• سایر ساختارهای کنترلی

در مقابل، CrewAI برای تصمیم‌گیری درباره واگذاری وظایف بین عامل‌ها، خودِ مدل زبانی (LLM) را فراخوانی می‌کند.

در یک آزمایش استاندارد که وظیفه «تحقیق و خلاصه‌سازی» ۱۰۰ بار تکرار شد:

• CrewAI تنها برای هماهنگی بین عامل‌ها ۴٫۱۰ دلار هزینه توکن پرداخت کرد.
• LangGraph تقریباً هیچ هزینه‌ای برای تصمیم‌های مسیریابی نداشت.

تأخیر (Latency)

در آزمایش‌های فشار (Load Testing):

• LangGraph برای هر گره حدود ۱۲۰ میلی‌ثانیه سربار ارکستراسیون ایجاد می‌کند.
• CrewAI به دلیل واگذاری مبتنی بر LLM، در هر انتقال وظیفه تا حدود ۴۵۰ میلی‌ثانیه تأخیر دارد.

قابلیت مشاهده و پایش (Observability)

LangGraph به‌صورت بومی با LangSmith یکپارچه است.

این ابزار امکان مشاهده موارد زیر را فراهم می‌کند:

• مسیر کامل تغییر وضعیت هر گره
• بررسی Checkpointها
• اجرای مجدد (Replay)
• جستجو در تاریخچه اجرا

برای تیم‌هایی که به ثبت سوابق و ممیزی نیاز دارند، این یکی از کامل‌ترین راهکارهای موجود در بازار محسوب می‌شود.

چه زمانی باید از LangGraph استفاده کرد؟

LangGraph انتخاب مناسبی است اگر:

• گردش‌کار شما دارای مسیرهای شرطی است.
• منطق Retry دارید.
• نیاز به تأیید انسان در برخی مراحل وجود دارد.
• به Checkpointهایی نیاز دارید که پس از راه‌اندازی مجدد سیستم نیز حفظ شوند.
• سامانه‌ای برای محیط Production با قابلیت‌های مانیتورینگ، ذخیره وضعیت و Streaming می‌سازید.
• از LangChain در بخش‌های دیگر زیرساخت خود استفاده می‌کنید.

CrewAI: چارچوبی برای نمونه‌سازی سریع

CrewAI عامل‌های هوش مصنوعی را به شکل یک تیم از متخصصان مدل می‌کند.

برای هر عامل موارد زیر تعریف می‌شود:

• نقش (Role)
• هدف (Goal)
• پیشینه یا شخصیت (Backstory)
• مجموعه ابزارها (Tools)

سپس وظایف (Tasks) مشخص می‌کنند چه کاری باید انجام شود و کدام عامل مسئول آن است. شیء Crew ترتیب اجرای وظایف را مدیریت می‌کند.

با حدود ۲۵ خط کد و حداقل مستندات، می‌توان یک پایپ‌لاین دو عاملی قابل اجرا ساخت.

چرا تیم‌ها CrewAI را انتخاب می‌کنند؟

CrewAI در GitHub بیش از ۵۲ هزار ستاره دارد و ادعا می‌کند بیش از ۱۰۰ هزار توسعه‌دهنده دارای گواهی از آن استفاده می‌کنند.

شرکت NVIDIA نیز از همکاری خود با CrewAI تحت عنوان CrewAI Factory برای استقرار عامل‌های بهینه‌شده روی GPU خبر داده است.

علاوه بر این، CrewAI از قابلیتی به نام Flows پشتیبانی می‌کند؛ انتزاعی جدید برای ساخت پایپ‌لاین‌های رویدادمحور که نسبت به حالت‌های سنتی Sequential و Hierarchical کنترل بیشتری در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهد.

نقطه قوت CrewAI

اگر مسئله شما شبیه همکاری یک تیم انسانی باشد، مانند:

• پژوهشگر
• تحلیل‌گر
• نویسنده

CrewAI این ساختار را بسیار طبیعی مدل می‌کند.

همچنین:

• منحنی یادگیری آن از تمام چارچوب‌های این مقایسه کمتر است.
• حتی افراد غیر فنی نیز می‌توانند تعریف عامل‌ها را بخوانند و معماری سیستم را درک کنند.

محدودیت‌ها

کنترل دقیق جریان اجرا نقطه ضعف اصلی CrewAI است.

اگرچه حالت‌های Sequential و Hierarchical بیشتر سناریوها را پوشش می‌دهند، اما پیاده‌سازی منطق‌هایی مانند:

«اگر مرحله سوم شکست خورد، مرحله اول را با پارامترهای متفاوت دوباره اجرا کن.»

نیازمند راه‌حل‌های جانبی (Workaround) است.

از نظر هزینه نیز:

در بنچمارک‌ها، CrewAI برای برخی وظایف حدود ۴۵۰۰ توکن مصرف می‌کند؛ در حالی که LangGraph همان وظایف را با کمتر از ۲۰۰۰ توکن انجام می‌دهد.

چه زمانی از CrewAI استفاده کنیم؟

CrewAI مناسب است اگر:

• امروز به یک نمونه اولیه (Prototype) نیاز دارید.
• مسئله شما به‌خوبی میان چند نقش تخصصی تقسیم می‌شود.
• اعضای غیر برنامه‌نویس نیز باید معماری عامل‌ها را درک کنند.
• خوانایی کد برایتان مهم‌تر از کنترل دقیق اجرای فرآیند است.

Claude Agent SDK: متخصص برنامه‌نویسی

Claude Agent SDK همان ابزارها، حلقه اجرای عامل و سیستم مدیریت زمینه (Context Management) مورد استفاده در Claude Code را در قالب Python و TypeScript در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.

این SDK بدون نیاز به پیاده‌سازی ابزارها توسط توسعه‌دهنده، امکانات زیر را به صورت آماده ارائه می‌کند:

نسخه

تا تاریخ ۱۷ ژوئن ۲۰۲۶، نسخه این SDK برابر با v0.2.104 است.

در نسخه TypeScript، فایل اجرایی Claude Code به‌صورت داخلی قرار دارد و نیازی به نصب جداگانه آن نیست.

عملکرد در بنچمارک‌ها

Claude Code همراه با مدل Opus 4.8 نتایج زیر را کسب کرده است:

• ۸۸٫۶٪ در SWE-bench Verified
• ۶۹٫۲٪ در SWE-bench Pro

با استفاده از مدل Fable 5 این اعداد به:

• ۹۵٫۰٪
• ۸۰٫۳٪

افزایش می‌یابد.

البته صادرات Fable 5 از ۱۲ ژوئن ۲۰۲۶ متوقف شده است.

Subagents و Hookها

Claude Agent SDK از اجرای موازی وظایف توسط Subagentها پشتیبانی می‌کند.

همچنین دارای سیستم Hook است که امکان تزریق منطق سفارشی را در مراحل مختلف چرخه اجرای عامل فراهم می‌کند، از جمله:

• PreToolUse
• PostToolUse
• Stop
• SessionStart
• UserPrompt

چه زمانی از Claude Agent SDK استفاده کنیم؟

این SDK انتخاب مناسبی است اگر:

• در حال ساخت عامل‌های برنامه‌نویسی هستید.
• به ابزارهای آماده برای خواندن و نوشتن فایل، اجرای Bash و ویرایش کد نیاز دارید.
• Anthropic ارائه‌دهنده اصلی مدل‌های شماست یا از طریق یک Gateway به چند ارائه‌دهنده متصل می‌شوید.

OpenAI Agents SDK: محیط اجرای Sandbox

OpenAI Agents SDK (نسخه 0.15.1) رویکردی متفاوت نسبت به سایر چارچوب‌ها دارد.

به‌جای آنکه ابزارهای مختلف را داخل برنامه شما هماهنگ کند، این SDK محیط‌های Sandbox ایزوله ایجاد می‌کند تا عامل‌ها به‌طور مستقل و با حفظ وضعیت (Persistent State) در آن فعالیت کنند.

قابلیت‌های مهم نسخه‌های 0.14 و 0.15

نسخه 0.14

در این نسخه، قابلیت Sandbox Agents معرفی شد.

اجزای اصلی آن عبارت‌اند از:

• SandboxAgent
• Manifest
• SandboxRunConfig

عامل‌ها در محیط‌های کاری ایزوله و دائمی اجرا می‌شوند که امکانات زیر را دارند:

• فایل‌ها
• پوشه‌ها
• مخازن Git
• Mountها
• Snapshotها
• امکان ادامه اجرای قبلی (Resume)

Backendهای پشتیبانی‌شده شامل:

• محیط محلی (Unix)
• Docker
• E2B
• Modal
• Cloudflare
• Vercel
• Daytona

است.

نسخه 0.15

این نسخه مدیریت رد درخواست توسط مدل (Model Refusal) را بهبود داد.

اکنون در صورت امتناع مدل از پاسخ، به‌جای دریافت متن خالی یا ورود به چرخه Retry، خطای مشخصی با نام ModelRefusalError ایجاد می‌شود.

حافظه Sandbox

عامل‌ها می‌توانند از تجربیات اجراهای قبلی استفاده کنند.

این قابلیت شامل موارد زیر است:

• افشای تدریجی اطلاعات (Progressive Disclosure)
• گروه‌بندی حافظه چندمرحله‌ای (Multi-turn Memory)
• تعیین مرزهای ایزوله‌سازی حافظه
• ذخیره‌سازی دائمی

Backendهای ذخیره‌سازی نیز شامل:

• Amazon S3
• Cloudflare R2
• Google Cloud Storage
• Azure Blob Storage

هستند.

چه زمانی از OpenAI Agents SDK استفاده کنیم؟

این SDK مناسب است اگر:

• عامل‌ها باید در محیط‌های ایزوله اجرا شوند، به‌ویژه برای اجرای کد یا بارهای کاری غیرقابل اعتماد.
• به فضای کاری دائمی بین اجراهای مختلف نیاز دارید.
• زیرساخت شما مبتنی بر OpenAI است و می‌خواهید بهترین یکپارچگی را با GPT-5.5 و Codex داشته باشید.

Google ADK 2.0: ارکستراتور مبتنی بر گراف

Google ADK در تاریخ ۱۹ مه ۲۰۲۶ با انتشار نسخه ۲.۰ به مرحله General Availability (GA) رسید.

این نسخه، تغییری اساسی در معماری فریم‌ورک ایجاد کرد؛ به‌طوری که از یک اجراکننده سلسله‌مراتبی عامل‌ها به یک موتور اجرای مبتنی بر گراف تبدیل شد.

در این معماری:

• عامل‌ها (Agents)
• ابزارها (Tools)
• توابع (Functions)

همگی به‌عنوان گره‌های مستقل در یک گراف گردش‌کار (Workflow Graph) ارزیابی و اجرا می‌شوند.

این همان تغییری است که LangGraph چند سال پیش معرفی کرده بود؛ با این تفاوت که اکنون در Google ADK به‌صورت بومی با مدل‌های Gemini یکپارچه شده است.

قابلیت‌های اصلی

گردش‌کارهای مبتنی بر گراف

اجرای عامل‌ها به‌صورت قطعی (Deterministic) و قابل پیش‌بینی انجام می‌شود.

گردش‌کارهای پویا (Dynamic Workflows)

با استفاده از منطق برنامه‌نویسی می‌توان:

• حلقه‌های تکرار
• شاخه‌های تصمیم‌گیری پیچیده
• مسیرهای اجرایی مختلف

را تعریف کرد.

گردش‌کارهای مشارکتی

امکان ساخت سیستم‌هایی با:

• عامل هماهنگ‌کننده (Coordinator)
• چندین عامل فرعی (Subagents)

وجود دارد.

پشتیبانی از پروتکل A2A

Google ADK به‌صورت بومی از پروتکل Agent2Agent (A2A) پشتیبانی می‌کند.

این قابلیت امکان ارتباط عامل‌ها را میان فریم‌ورک‌های مختلف فراهم می‌کند.

زبان‌های برنامه‌نویسی

Google ADK از زبان‌های زیر پشتیبانی می‌کند:

• Python
• TypeScript
• Go
• Java
• Kotlin

در میان SDKهای این مقاله، این گسترده‌ترین پوشش زبانی است.

انعطاف‌پذیری در انتخاب مدل

به‌صورت پیش‌فرض، ADK با Gemini کار می‌کند.

اما از طریق Adapterها می‌توان آن را به سایر ارائه‌دهندگان نیز متصل کرد.

برای مثال، اگر بخواهید از چند ارائه‌دهنده مدل به‌صورت هم‌زمان استفاده کنید، می‌توانید ADK را از طریق:

• BitForest
• یا Endpointهای سازگار با OpenAI

به Gatewayهایی مانند درواره متصل کنید.

چه زمانی از Google ADK استفاده کنیم؟

Google ADK گزینه مناسبی است اگر:

• تیم شما از چند زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌کند.
• عامل‌ها روی Google Cloud اجرا می‌شوند.
• به یکپارچگی بومی با Vertex AI نیاز دارید.
• قصد ساخت سیستم‌های چندعاملی مبتنی بر پروتکل A2A را دارید.
• به کنترل مبتنی بر گراف مشابه LangGraph علاقه‌مند هستید اما در اکوسیستم Google فعالیت می‌کنید.

Microsoft Semantic Kernel: اتصال به محیط‌های سازمانی

Semantic Kernel، SDK مایکروسافت برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی است؛ به‌ویژه برای شرکت‌هایی که از اکوسیستم .NET و Azure استفاده می‌کنند.

این فریم‌ورک از معماری Plugin/Planner بهره می‌برد؛ یعنی قابلیت‌های هوش مصنوعی در قالب پلاگین اضافه می‌شوند و هسته (Kernel) ترتیب اجرای آن‌ها را برنامه‌ریزی می‌کند.

چرا برای سازمان‌ها مهم است؟

Semantic Kernel یکپارچگی عمیقی با سرویس‌های زیر دارد:

• Azure OpenAI Service
• Microsoft 365
• Entra ID

اگر زیرساخت سازمان شما مبتنی بر محصولات مایکروسافت باشد، این SDK طبیعی‌ترین گزینه برای ادغام عامل‌های هوش مصنوعی خواهد بود.

چه زمانی از Semantic Kernel استفاده کنیم؟

از این SDK استفاده کنید اگر:

• با C# یا Java توسعه می‌دهید.
• زیرساخت شما بر پایه Azure است.
• به مدیریت هویت سازمانی (Entra ID) و قابلیت‌های انطباق (Compliance) نیاز دارید.

مقایسه مستقیم SDKها

چگونه یک AI Gateway تمام SDKها را به هم متصل می‌کند؟

تمام این SDKها در نهایت درخواست‌های خود را به یک مدل زبانی (LLM) ارسال می‌کنند.

اگر در سازمان خود از چند SDK مختلف استفاده کنید (که طبق مقاله، در سال ۲۰۲۶ بسیار رایج است)، با مشکلات زیر مواجه خواهید شد:

• هزینه‌ها در چند ارائه‌دهنده پراکنده می‌شوند.
• مکانیزم Failover یکپارچه وجود ندارد.
• مقایسه عملکرد مدل‌ها دشوار می‌شود.

یک AI Gateway مانند درواره بین SDKها و ارائه‌دهندگان مدل قرار می‌گیرد و این مشکلات را حل می‌کند.

مزایا

مدیریت یکپارچه هزینه‌ها

تمام درخواست‌های LLM از همه SDKها از یک Endpoint عبور می‌کنند.

در نتیجه می‌توانید هزینه‌ها را بر اساس:

• تیم
• SDK
• مدل

در یک داشبورد واحد مشاهده کنید.

Failover خودکار

اگر یکی از ارائه‌دهندگان (مثلاً Anthropic) هنگام اجرای عامل از دسترس خارج شود،

درواره در کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه درخواست را به مدل جایگزین منتقل می‌کند و اجرای عامل متوقف نمی‌شود.

مسیریابی بر اساس تأخیر

درواره به‌صورت لحظه‌ای عملکرد ارائه‌دهندگان مختلف را اندازه‌گیری می‌کند و هر درخواست را به سریع‌ترین مدل موجود ارسال می‌کند.

برای عامل‌هایی که صدها فراخوانی LLM در هر وظیفه دارند، این موضوع می‌تواند زمان اجرا را به‌طور قابل توجهی کاهش دهد.

مسیریابی هوشمند بر اساس نوع وظیفه

نمونه‌ای از این رویکرد:

• تولید کد → Opus 4.8
• طبقه‌بندی ساده → Gemini 3.5 Flash

به گفته مقاله، این روش می‌تواند هزینه‌ها را بیش از ۵۰ درصد کاهش دهد، بدون آنکه کیفیت خروجی افت محسوسی داشته باشد.

نحوه اتصال

اتصال همه SDKها تقریباً یکسان است:

تنها کافی است:

• Base URL را به

https://api.darvareh.ir/v1

تغییر دهید.

• از API Key مربوط به درواره استفاده کنید.

بدون نیاز به تغییر منطق برنامه، کد فعلی شما به کار خود ادامه خواهد داد.

ماتریس تصمیم‌گیری: برای هر کاربرد کدام SDK مناسب‌تر است؟

جمع‌بندی

اکوسیستم SDKهای عامل‌های هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ از مرحله‌ای که باید «فقط یک فریم‌ورک» انتخاب می‌شد، عبور کرده است.

امروزه بسیاری از تیم‌های حرفه‌ای از دو یا سه SDK به‌صورت هم‌زمان استفاده می‌کنند. برای مثال:

• یک SDK اختصاصی شرکت سازنده برای بهره‌گیری از قابلیت‌های بومی آن:
  • Claude Agent SDK برای عامل‌های برنامه‌نویسی
  • OpenAI Agents SDK برای اجرای ایزوله در Sandbox
• و یک فریم‌ورک مانند LangGraph یا CrewAI برای مدیریت و هماهنگی چند عامل.

به گفته نویسنده، لایه‌ای که این اجزا را به هم متصل می‌کند AI Gateway است.

اگر همه SDKها از طریق درواره به مدل‌ها متصل شوند، مزایای زیر حاصل می‌شود:

• مدیریت یکپارچه هزینه‌ها
• Failover خودکار
• امکان جابه‌جایی میان مدل‌های مختلف بدون تغییر کد عامل‌ها

به عبارت دیگر:

یک Endpoint، بیش از ۴۰۰ مدل، و اتصال همه SDKها به یک درگاه مشترک.

پرسش‌های متداول

بهترین SDKهای عامل هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ کدام‌اند؟

شش SDK اصلی عبارت‌اند از:

• LangGraph: کنترل مبتنی بر ماشین حالت؛ مورد استفاده شرکت‌هایی مانند Klarna و Uber.
• CrewAI: سیستم چندعاملی مبتنی بر نقش با بیش از ۵۲ هزار ستاره در GitHub.
• OpenAI Agents SDK: اجرای Sandbox (نسخه 0.15.1).
• Claude Agent SDK: ابزارهای داخلی برای برنامه‌نویسی (نسخه 0.2.104).
• Google ADK 2.0: گردش‌کار مبتنی بر گراف (نسخه GA در مه ۲۰۲۶).
• Microsoft Semantic Kernel: مناسب برای یکپارچه‌سازی سازمانی در محیط .NET.

انتخاب مناسب به نیاز شما بستگی دارد:

• اگر تنها از یک ارائه‌دهنده مدل استفاده می‌کنید، SDKهای اختصاصی همان شرکت مناسب‌اند.
• برای مدیریت وضعیت در محیط‌های عملیاتی، LangGraph انتخاب قدرتمندی است.
• برای نمونه‌سازی سریع سیستم‌های چندعاملی، CrewAI گزینه مناسبی است.

بهترین SDK برای محیط‌های Production کدام است؟

بر اساس مقاله، LangGraph آزموده‌ترین گزینه برای استقرار در محیط‌های عملیاتی است.

نمونه شاخص آن، استفاده شرکت Klarna برای ارائه خدمات به ۸۵ میلیون کاربر است.

همچنین بنچمارک‌ها نشان می‌دهند LangGraph به دلیل استفاده از انتقال‌های صریح بین گره‌ها (به‌جای تصمیم‌گیری مبتنی بر LLM)، حدود ۴۷ درصد هزینه توکن کمتری نسبت به CrewAI دارد.

مزایای مهم دیگر:

• Checkpoint داخلی
• قابلیت Human-in-the-loop با interrupt()
• ثبت کامل مسیر اجرا از طریق LangSmith

چگونه از وابستگی به یک ارائه‌دهنده (Vendor Lock-in) جلوگیری کنیم؟

راهکار پیشنهادی مقاله این است که تمام SDKها را از طریق یک AI Gateway مانند درواره به مدل‌ها متصل کنید.

در این حالت، تنها با تغییر:

• Base URL
• API Key

می‌توانید از مزایای زیر بهره‌مند شوید:

• جابه‌جایی خودکار بین ارائه‌دهندگان در صورت بروز خطا
• مدیریت یکپارچه هزینه‌ها
• امکان تغییر مدل‌ها بدون بازنویسی کد عامل‌ها

طبق مقاله، LangGraph، CrewAI و تمام SDKهای اختصاصی معرفی‌شده از Base URL سفارشی پشتیبانی می‌کنند.

تفاوت LangGraph و CrewAI چیست؟

هر دو برای ساخت سیستم‌های چندعاملی طراحی شده‌اند، اما فلسفه متفاوتی دارند.

LangGraph

عامل‌ها را به‌صورت گره‌هایی در یک گراف مدل می‌کند.

ویژگی‌ها:

• کنترل دقیق جریان اجرا
• منطق Retry
• مسیرهای شرطی
• تأیید انسان
• مصرف توکن کمتر (حدود ۳۰ تا ۴۰ درصد در وظایف متوسط)

CrewAI

عامل‌ها را مانند اعضای یک تیم انسانی مدل می‌کند.

ویژگی‌ها:

• تعریف نقش و هدف برای هر عامل
• ساخت سریع نمونه اولیه
• خوانایی بالای کد
• منحنی یادگیری پایین

در مقابل، کنترل جزئیات اجرای فرآیند در مقیاس بزرگ دشوارتر است.

برای ساخت عامل‌های برنامه‌نویسی کدام SDK مناسب‌تر است؟

طبق مقاله، Claude Agent SDK بهترین انتخاب است.

این SDK به‌صورت آماده ابزارهای زیر را ارائه می‌دهد:

• خواندن و نوشتن فایل
• اجرای Bash
• ویرایش کد
• جستجوی وب
• جستجوی محتوای فایل‌ها (Grep)

تمام این قابلیت‌ها از محیط اجرایی Claude Code به ارث رسیده‌اند.

همچنین در آزمون SWE-bench Verified، Claude Code همراه با مدل Opus 4.8 موفق به کسب امتیاز ۸۸٫۶ درصد شده است.

مقالات مرتبط

• راهنمای جامع Prompt Engineering
• راهنمای جامع AI Agent
• راهنمای جامع Model Context Protocol (MCP)
• راهنمای جامع RAG
• راهنمای جامع Embeddings
• راهنمای جامع Vector Database
• راهنمای جامع Function Calling
• راهنمای جامع Tool Calling
• راهنمای جامع Streaming API
• راهنمای جامع Structured Outputs
• راهنمای جامع Context Window
• راهنمای جامع Vibe Coding