Updated april 2026
CrewAI for Multi-Agent Systems
CrewAI · MIT · primary language python · token-overhead ×1.3
15-axis capability scores
- Sequential workflows10/10
- Parallel workflows7/10
- Hierarchical workflows9/10
- Adaptive workflows6/10
- State management6/10
- Human-in-the-loop6/10
- Python support10/10
- TypeScript support0/10
- .NET / Java support0/10
- MCP support5/10
- A2A support4/10
- Observability7/10
- Deployment flexibility7/10
- Maturity7/10
- Learning curve (higher = easier)9/10
Tokens per task
CrewAI draagt een ×1.3 token-overhead-factor tegen een 1,0-baseline (LangGraph). Voor een workload van 50.000 taken per maand op 15.000 base tokens, is dat ongeveer 975.0M tokens per maand voor HITL of multi-agent fan-out.
Voer de wizard uit voor een gekalibreerde schatting tegen uw workload en gekozen model.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi levert een hello-world ZIP met 2 agents voor CrewAI (Dockerfile, vastgelegde dependencies, README, MIT-licentie). Gegenereerd wanneer u de wizard voltooit.
Closest alternatives
- Pydantic AI
×1.0 overhead · python
- Haystack
×1.3 overhead · python
- LlamaIndex Agents
×1.4 overhead · python
Ready to commit to CrewAI?
Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.
Start the selector