Updated апрель 2026 г.
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 имеет ×1.3 коэффициент накладных расходов токенов относительно базовой линии 1,0 (LangGraph). Для нагрузки 50 000 задач в месяц при 15 000 базовых токенов это примерно 975.0M токенов в месяц до HITL или мультиагентного fan-out.
Запустите мастер для калиброванной оценки против вашей нагрузки и выбранной модели.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi поставляет ZIP hello-world с 2 агентами для CrewAI (Dockerfile, закреплённые зависимости, README, лицензия MIT). Генерируется при завершении мастера.
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