What the data shows

2026年4月時点で、Buzzi.aiは10のマルチエージェント・フレームワークを15の能力軸 — パターン、状態、HITL、MCP/A2A、可観測性、デプロイなど — で評価しています。トークン・オーバーヘッド係数は×1.0（LangGraph）から×2.5（AutoGen）の範囲で、同じワークロードで$0.04のタスクと$0.10のタスクの違いになります。

仕組み

10の簡単な質問。
ランク付けされた候補リストを返します。

登録不要、スプレッドシート不要、ベンダーの宣伝なし。エンジニアリング・リード、応用AIチーム、アーキテクトのために、2分以内に擁護できる推奨を必要とする方々に向けて作られました。

  1. ステップ1

    ワークロードを教えてください。

    パターン、状態、レイテンシ、HITL、MCP/A2A、言語スタック — 10の素早い選択。各回答がマトリクスを絞り込みます。

  2. ステップ2

    15軸を評価。

    応用AIチームによる編集スコア、四半期ごとに検証。ハード制約は失格、ソフトシグナルは順位を調整します。

  3. ステップ3

    スキャフォールドで出荷。

    トップ3のランク、トークン量に対するタスクあたりのコスト見積もり、お使いの言語の実行可能なスターター・スキャフォールド。

10フレームワーク · 15軸 · 掲載料なし

評価する全フレームワーク。

トークン・オーバーヘッド係数はフレームワーク固有 — LangGraph（×1.0）を基準としています。AutoGenのような会話型設計は×2.5、構造化グラフやSDKは×1.0〜×1.4付近に集まります。

Lowest overhead

×1.0

LangGraph baseline

Highest overhead

×2.5

AutoGen worst case

計測内容

15軸を0〜10で評価。

各フレームワークは各軸で整数のスコアを取得します。ハード要件（言語スタック、デプロイ）は失格、ソフトシグナルは順位を調整します。編集的、透明、四半期ごとに更新。

オーケストレーション

  • Sequential workflows
  • Parallel workflows
  • Hierarchical workflows
  • Adaptive workflows
  • State management
  • Human-in-the-loop

スタックとプロトコル

  • Python support
  • TypeScript support
  • .NET / Java support
  • MCP (Model Context Protocol)
  • A2A (Agent-to-Agent)

運用

  • Observability
  • Deployment flexibility
  • Production maturity
  • Learning curve

15 axes total. Each axis is editorial, integer-scored 0–10, and verified quarterly against framework releases.

アーキテクチャ・パターン

マルチエージェント・システムが取り得る4つの形。

ワークロードは通常1つにマップします — 選ぶフレームワークはまずその軸で強い必要があります。

FAQ

よくある質問。

トークン・オーバーヘッドの計算、MCP対A2A、HITL、言語スタックの制約 — 編集的な誠実さで回答します。

Get instant answers from our AI agent

It ranks 10 multi-agent orchestration frameworks against your workload across 15 capability axes, estimates cost-per-task using each framework’s token-overhead multiplier, and generates a runnable starter scaffold in your language stack. Scores are editorial, transparent, and verified quarterly.
Up to 2.5x variance. AutoGen’s conversational overhead produces roughly 2.5x the tokens per task of LangGraph’s structured graph edges on equivalent workloads. The tool surfaces this multiplier per framework so you can see the cost delta before you commit.
base_task_tokens x framework_overhead_multiplier x (1 + (roles - 1) * 0.3) x (1.2 if HITL else 1.0). Default base is 15,000 tokens. Token rates come from our llm_models table. All assumptions are published on the methodology page and editable in the tool.
MCP (Model Context Protocol) is Anthropic’s open standard for connecting agents to tools and data servers. A2A (Agent-to-Agent) is Google’s open standard for agents from different vendors to discover and call each other. The two are complementary, not competing.
LangGraph scores highest at 10/10 thanks to first-class interrupt and resume primitives. AutoGen and Google ADK follow at 7 to 8. CrewAI, Semantic Kernel, and OpenAI Agents SDK ship basic approve-before or review-after hooks. Pydantic AI and Haystack are the weakest on HITL.
LangGraph and the OpenAI Agents SDK lead with structured tracing, replayable runs, and exportable audit logs. Semantic Kernel’s OpenTelemetry story is strong for .NET-first regulated shops. Haystack and Pydantic AI (via Logfire) are adequate for compliance-grade but not regulated-grade workloads.
LangGraph for production workloads that need auditable state and strong observability. CrewAI for fast prototypes and sequential crews where token cost is not critical. AutoGen (or AG2) for research-grade adaptive workflows where emergent agent behavior matters more than token efficiency.
Yes. .NET stacks narrow to Microsoft Semantic Kernel. Java stacks narrow to Semantic Kernel or Google ADK. Pure TypeScript with compliance-grade observability narrows to LangGraph.js, OpenAI Agents SDK, or Anthropic Claude SDK. Python runs every framework.
Every scaffold is a minimal 2-agent hello-world with pinned dependencies, a Dockerfile, and a README. A weekly CI job installs the latest stable framework version and runs the scaffold end-to-end. If a build fails, that scaffold download is disabled until it is fixed.
Scores are manually verified quarterly by a named Buzzi engineer, and version and release data are auto-refreshed monthly via GitHub release RSS. Every framework row on the methodology page shows its last_verified_at timestamp.
Yes — every ranked framework is an active, stable project with more than 10,000 GitHub stars and ongoing releases. Maturity scores on the capability matrix reflect real production battle-testing. The starter scaffolds ship with Docker images and sensible defaults.
No. Scores are editorial and never sold. Score changes require public justification on the open-source matrix repo. We publish the integrity triplet "no vendor pay-to-play, no guessed scores, no demo-ware" on every methodology page.
Your 10 wizard answers, optional email and company profile if you request a PDF or scaffold, UTM parameters, and aggregate events. Anonymous sessions never leave the browser until you submit. Full detail is on our privacy policy and the tool’s methodology page.
Indirectly. The observability axis and data-residency flag help you shortlist frameworks whose architecture aligns with these regimes. The tool does not replace legal review, DPIAs, or vendor questionnaires — but it narrows the candidate pool so those reviews target the right two or three frameworks.
LangGraph, Haystack, and AutoGen score 8 to 9 on maturity. LlamaIndex Agents and Semantic Kernel are solid 8s. CrewAI, OpenAI Agents SDK, and the Anthropic Claude SDK are productive at 7. Pydantic AI and Google ADK are the youngest at 6 — promising but evolving quickly.

セカンドオピニオン

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