Nel 2026, AIMultiple ha effettuato una benchmark di quattro framework open-source per l’intelligenza artificiale agente su 2.000 runs (5 compiti, 100 runs ciascuno per framework), misurando latenza end-to-end, consumo di token e differenze architetturali. L’obiettivo principale era valutare come i framework stessi influenzano il comportamento dell'agente e il relativo impatto su latenza e consumo di token.
Ecco i principali framework analizzati
LangGraph
LangGraph è stato il framework più veloce, con i minori valori di latenza in tutti i compiti. La sua architettura basata su uno stato-macchina garantisce pochissima latenza anche in task complessi.
LangChain
LangChain si è rivelato il framework più efficiente in termini di utilizzo dei token, pur mantenendo una latenza moderata. È risultato più economico rispetto ad AutoGen, anche se entrambi hanno mostrato prestazioni simili nei compiti lineari.
AutoGen
AutoGen si colloca vicino a LangChain in termini di latenza, leggermente migliore solo nei compiti complessi. Il ciclo delle conversazioni multi-agente comporta un costo base, evidenziato in un leggero aumento sia della latenza che dell’utilizzo dei token.
CrewAI
CrewAI ha mostrato una struttura che prioritizza completezza e controllo, ma con un costo strutturale significativo. Anche per un compito semplice, CrewAI ha consumato quasi 3 volte i token di LangChain e impiegato il triplo del tempo.
Fra i 2.000 run complessivi realizzati su 5 diversi tipi di compiti, i framework hanno mostrato differenze notevoli in termini di performance. Ogni framework ha le sue pregi e svantaggi: LangGraph per velocità, LangChain per efficienza nel consumo token, AutoGen per precisione numerica e CrewAI per trasparenza e approccio metodologico, nonostante il consumo più alto.
Benchmark dettagliato
Per comprendere la natura di ogni framework, sono stati eseguiti test specifici. I risultati principali sono elencati di seguito, mostrando i dettagli tecnici.
Compito 1: Overhead di base per chiamata
- LangChain, LangGraph: Per semplici task, entrambi si comportano quasi come codice non agente, finendo entro 5 secondi e con meno di 900 token.
- AutoGen: Leggermente più lento, mostra il costo base del ciclo di conversazione.
- CrewAI: Mostra un sovraccarico di gestione in struttura multipersona. Il processo di verifica tra Planner e Analyst comporta un consumo elevato di token.
Compito 2: Gestione dello stato
Questo test valutava la capacità di un framework di mantenere informazioni in memoria e combinare filtri. CrewAI ha dimostrato il livello più elevato di trasparenza infrastrutturale, a costo di un consumo molto alto di risorse.
LangChain completava il compito in 5-6 passaggi senza deviazioni grazie alla sua semplice gestione degli stati.
CrewAI, invece, ha riscontrato problemi di ciclo di pensiero continuo, bloccato nei 10 passaggi impostati come limite. Questo comportamento ha impedito il completamento del compito, mostrando fragilità a livello logico.
Compito 3: Conversione da naturale a strutturale
In questo test, i framework dovevano tradurre espressioni in linguaggio naturale, come "meno di 1 anno di permanenza", in parametri numerici precisi.
LangGraph ha completato il compito in meno di 9 secondi con meno di 1.800 token, mostrando efficienza.
AutoGen ha effettuato un passo di verifica in aggiunta, mantenendo comunque buona precisione, nonostante un leggero consumo extra di token.
CrewAI ha completato lo stesso compito in 30 secondi con 4.360 token. Il framework ha prodotto errori significativi durante le riconfigurazioni, alterando i parametri iniziali corretti dell’LLM.
Resilienza a fallimenti
Il Framework di LangChain e LangGraph ha mostrato una buona tolleranza agli errori, gestendo i tipi diversi di errori (rete, timeout, tasso limitato) senza sovraccarico.
LangGraph, in particolare, ha una struttura ben definita per la gestione dello stato, mantenendo risultati coerenti su tutti i runs.
CrewAI, invece, ha mostrato un notevole deterioramento in condizioni complesse: il meccanismo di verifica interno ha prodotto errori, come l’eliminazione di filtri chiave.
Prestazioni in compiti complessi
LangGraph e LangChain hanno mostrato una risposta più efficiente in termini di tolleranza agli errori, con un approccio decentralizzato e meno complesso.
In presenza di una struttura strumentale non disponibile, LangChain ha trovato una strada alternativa, dividendo i dati per categoria, calcolando separatamente e combinando i risultati.
LangGraph, invece, ha risposto con una gestione rigorosa dello stato e nessuna interferenza tra segmenti diversi, mantenendo risultati coerenti.