CrewAI 1.15.18 重點：(1) conversational Flow 正式從 crewai.experimental 升為穩定 API，canonical 實作搬到 crewai.flow，同時保留 crewai.experimental.conversational 作為相容別名，舊程式碼不必馬上改；(2) 目前 shim 沒有主動印 deprecation warning，換路徑與否全靠自覺；(3) 另修了 Claude Sonnet 4.6 context window 對應錯誤、Anthropic 大型工具呼叫的 max_tokens 上限過低等問題，本版無 breaking changes。
用同一個 Polly 任務（平行 git worktree + 跨廠商審查）對照四種多 Agent 寫法：Omnigent 以 YAML 在 Server 層治理、LangGraph 以 StateGraph 精準控流程、CrewAI 以角色扮演快速拼裝、Goose 以 Recipe 跑單機自動化，對比 token、延遲與可維護性的真實取捨。
CrewAI 1.15.17 三個重點：(1) 宣告式 Flow 定義現在可以直接開啟 conversational 對話模式，框架自動合成內建對話方法，不必手寫 Python `Flow` 子類別；(2) 明確標示 conversational 是 opt-in 行為，降低誤用風險；(3) 修了透過 slug 參照解析工具遺失 AMP slug、以及分塊處理超大單一訊息的問題，本版無 breaking changes。
CrewAI（GitHub 57.4k star，MIT，PyPI 週下載 1,164 萬）用角色（role）、目標（goal）、背景故事（backstory）定義 agent，再把一組 agent 編成 crew 來協作。跟 LangGraph 的圖優先和 MAF 的工作流優先不同，CrewAI 是團隊優先——你不畫節點和邊，你描述一個團隊裡每個人負責什麼。2024 年底完成 LangChain 依賴的全面移除，現在是獨立框架。商業端分開源套件與 AMP 託管平台，AMP 加的是視覺化建構、部署、追蹤與合規。
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。