LangGraph vs CrewAI vs AutoGen: Guia Completo de Multi-Agentes AI em 2026

Em 2025 a gente criava um agente AI e ficava feliz. Em 2026, a parada mudou: agora é orquestrar vários agentes trabalhando juntos.

Aquele agente que tenta fazer tudo sozinho geralmente explode. A nova onda é dividir responsabilidades entre agentes especialistas que colaboram tipo um time. Mas tem um problema: existem 3 frameworks principais—LangGraph, CrewAI e AutoGen—cada um com uma filosofia bem diferente. Escolher errado pode te custar semanas de refatoração.

Nesse artigo vou explicar as diferenças e quando usar cada um. Com código real, claro.

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Por que um agente só não dá conta?

Antes de falar dos frameworks, bora entender por que sistemas multi-agente viraram essenciais.

Os limites do agente faz-tudo

Imagina criar um bot de atendimento ao cliente. Esse agente precisa:

1. Identificar o que o usuário quer
2. Buscar informação relevante no banco
3. Consultar dados da conta do cliente
4. Gerar uma resposta apropriada
5. Escalar pra um humano se necessário

Se um agente só faz tudo isso:

# O antipadrão do "Agente Deus"
class CustomerServiceAgent:
    def handle_request(self, message: str) -> str:
        intent = self.classify_intent(message)
        context = self.search_knowledge_base(intent)
        account_info = self.get_account_info()
        response = self.generate_response(context, account_info)
        
        if self.should_escalate(response):
            return self.escalate_to_human()
        
        return response

Qual o problema?

• Tokens estouram rápido: enfia tudo no prompt e tchau context window
• LLM fica confuso: pulando de classificar pra gerar resposta
• Fica lento: coisas que podiam rodar em paralelo vão em série
• Debug impossível: quando algo quebra, tem que vasculhar um prompt de 2000 linhas

A solução multi-agente

Dividindo por papéis fica assim:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ORQUESTRADOR                              │
│               (Direciona as requests pro agente certo)       │
└─────────────────┬──────────────────────────────┬───────────┘
                  │                              │
    ┌─────────────▼─────────────┐  ┌─────────────▼─────────────┐
    │   CLASSIFICADOR           │  │   BUSCADOR                │
    │   (Detecta intenção)      │  │   (Especialista em RAG)   │
    └─────────────┬─────────────┘  └─────────────┬─────────────┘
                  │                              │
    ┌─────────────▼─────────────┐  ┌─────────────▼─────────────┐
    │   CONTA                   │  │   REDATOR                 │
    │   (Consulta CRM)          │  │   (Gera respostas)        │
    └───────────────────────────┘  └───────────────────────────┘

Benefícios:

• Cada agente tem um prompt curto e focado
• Agentes independentes podem rodar em paralelo
• Se um cair, o sistema não colapsa inteiro
• Dá pra testar cada agente separado

Agora vamos ver como cada framework implementa isso.

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LangGraph: Controle total com grafos

LangGraph vem do time do LangChain. O conceito central: modelar seu sistema de agentes como um grafo. Nós são funções, arestas são o fluxo. Tudo explícito e visível.

A ideia central

• Nós = funções (agentes, tools, lógica pura)
• Arestas = o que vem depois
• Estado = os dados que passam entre nós

Melhor ver no código:

from typing import Annotated, TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages
from langchain_openai import ChatOpenAI


class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    current_intent: str
    knowledge_context: str
    account_info: dict
    should_escalate: bool


def classify_intent(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente classificador"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    
    response = llm.invoke([
        {"role": "system", "content": "Classifica a intenção em: billing, technical, general, complaint"},
        {"role": "user", "content": state["messages"][-1].content}
    ])
    
    return {"current_intent": response.content.strip().lower()}


def retrieve_knowledge(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de busca"""
    intent = state["current_intent"]
    
    knowledge_map = {
        "billing": "Política de faturamento: reembolsos em 30 dias...",
        "technical": "Troubleshooting: primeiro reinicia...",
        "general": "Sobre nós: somos uma plataforma SaaS...",
        "complaint": "Gestão de reclamações: levamos a sério..."
    }
    
    return {"knowledge_context": knowledge_map.get(intent, "")}


def lookup_account(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de conta"""
    return {
        "account_info": {
            "tier": "premium",
            "tenure_months": 24,
            "open_tickets": 2
        }
    }


def generate_response(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de resposta"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    
    prompt = f"""Gera uma resposta útil baseada em:
    
Intenção: {state['current_intent']}
Contexto: {state['knowledge_context']}
Conta: {state['account_info']}
Mensagem: {state['messages'][-1].content}"""
    
    response = llm.invoke([{"role": "user", "content": prompt}])
    return {"messages": [response]}


def check_escalation(state: AgentState) -> AgentState:
    should_escalate = (
        state["current_intent"] == "complaint" and 
        state["account_info"].get("tier") == "premium"
    )
    return {"should_escalate": should_escalate}


def route_after_check(state: AgentState) -> str:
    return "escalate" if state["should_escalate"] else "respond"


def escalate_to_human(state: AgentState) -> AgentState:
    return {
        "messages": [
            {"role": "assistant", "content": "Vou te conectar com um especialista."}
        ]
    }


def build_graph():
    workflow = StateGraph(AgentState)
    
    workflow.add_node("classify", classify_intent)
    workflow.add_node("retrieve", retrieve_knowledge)
    workflow.add_node("lookup", lookup_account)
    workflow.add_node("check_escalation", check_escalation)
    workflow.add_node("respond", generate_response)
    workflow.add_node("escalate", escalate_to_human)
    
    workflow.add_edge(START, "classify")
    workflow.add_edge("classify", "retrieve")
    workflow.add_edge("retrieve", "lookup")
    workflow.add_edge("lookup", "check_escalation")
    
    workflow.add_conditional_edges(
        "check_escalation",
        route_after_check,
        {"respond": "respond", "escalate": "escalate"}
    )
    
    workflow.add_edge("respond", END)
    workflow.add_edge("escalate", END)
    
    return workflow.compile()


graph = build_graph()
result = graph.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Minha fatura tá errada!"}],
    "current_intent": "",
    "knowledge_context": "",
    "account_info": {},
    "should_escalate": False
})

O melhor do LangGraph

1. Visualização do fluxo

from IPython.display import Image, display
display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

2. Pausar e continuar

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

memory = MemorySaver()
graph = build_graph().compile(checkpointer=memory)

config = {"configurable": {"thread_id": "user-123"}}
result = graph.invoke({"messages": [...]}, config)

3. Aprovação humana fácil

from langgraph.types import interrupt

def human_approval_node(state: AgentState) -> AgentState:
    if state["requires_approval"]:
        approval = interrupt("Reembolso > R$500, esperando aprovação do gerente")
        return {"approved": approval}
    return state

Quando usar LangGraph?

✅ Sim:

• Precisa de controle fino do fluxo
• Auditoria e compliance são importantes
• Tem lógica de branching complexa
• Já usa LangChain

❌ Não:

• Quer prototipar rápido
• O fluxo é simples

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CrewAI: Times com papéis

CrewAI tem outra abordagem. Nada de grafos. Aqui você define papéis e tarefas como se montasse um time real.

A ideia central

• Agent = membro do time (papel, objetivo, personalidade)
• Task = o que tem que fazer
• Crew = o time completo

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool

classifier_agent = Agent(
    role="Analista de Intenção",
    goal="Identificar o que o cliente quer e classificar",
    backstory="""Expert em entender clientes. 
    Anos de experiência detectando se é problema 
    de faturamento, técnico ou reclamação.""",
    verbose=True,
    allow_delegation=False
)

researcher_agent = Agent(
    role="Pesquisador",
    goal="Achar as informações necessárias pra resolver o caso",
    backstory="""Conhece todas as políticas da empresa. 
    Sempre acha a info certa.""",
    tools=[SerperDevTool()],
    verbose=True
)

response_agent = Agent(
    role="Especialista em Respostas",
    goal="Criar respostas que deixem o cliente satisfeito",
    backstory="""Mestre da comunicação. 
    Transforma clientes bravos em fãs.""",
    verbose=True
)


classification_task = Task(
    description="""Analisa a mensagem:
    
    Mensagem: {customer_message}
    
    Classifica como billing, technical, general ou complaint.
    Indica urgência: low, medium, high.""",
    expected_output="Classificação e urgência",
    agent=classifier_agent
)

research_task = Task(
    description="""Baseado em: {classification}
    
    Busca políticas e soluções relevantes.""",
    expected_output="Info de políticas e solução proposta",
    agent=researcher_agent,
    context=[classification_task]
)

response_task = Task(
    description="""Com a pesquisa, escreve uma resposta:
    
    Mensagem original: {customer_message}
    Classificação: {classification}
    Pesquisa: {research}""",
    expected_output="Resposta pra mandar pro cliente",
    agent=response_agent,
    context=[classification_task, research_task]
)


crew = Crew(
    agents=[classifier_agent, researcher_agent, response_agent],
    tasks=[classification_task, research_task, response_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True
)

result = crew.kickoff(inputs={"customer_message": "Minha fatura tá errada!"})

O melhor do CrewAI

1. Modo hierárquico com gerente

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

2. Memória integrada

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    memory=True,
)

Quando usar CrewAI?

✅ Sim:

• Quer prototipar rápido
• Pensa em termos de papéis
• Não-devs precisam entender o sistema

❌ Não:

• Precisa de controle granular
• Resultados 100% determinísticos

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AutoGen: Agentes que conversam

AutoGen da Microsoft é diferentão. Os agentes conversam pra resolver problemas. Tipo um grupo do Slack discutindo.

A ideia central

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
import os

config_list = [{"model": "gpt-4o", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]
llm_config = {"config_list": config_list}

classifier = AssistantAgent(
    name="Classifier",
    system_message="""Você é o classificador. 
    Analisa mensagens e indica intenção e urgência.""",
    llm_config=llm_config
)

researcher = AssistantAgent(
    name="Researcher",
    system_message="""Você é o pesquisador.
    Busca info relevante quando passam uma intenção.""",
    llm_config=llm_config
)

responder = AssistantAgent(
    name="Responder",
    system_message="""Você escreve as respostas.
    Escreve respostas legais. Termina com 'TERMINATE'.""",
    llm_config=llm_config
)

human_proxy = UserProxyAgent(
    name="Customer",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=0,
    code_execution_config=False
)

group_chat = GroupChat(
    agents=[human_proxy, classifier, researcher, responder],
    messages=[],
    max_round=10,
    speaker_selection_method="round_robin"
)

manager = GroupChatManager(groupchat=group_chat, llm_config=llm_config)

human_proxy.initiate_chat(manager, message="Minha fatura tá errada!")

O melhor do AutoGen

1. Executa código

coder = AssistantAgent(
    name="Coder",
    system_message="Você é expert em Python. Resolve com código.",
    llm_config=llm_config
)

executor = UserProxyAgent(
    name="Executor",
    code_execution_config={"work_dir": "workspace", "use_docker": True}
)

executor.initiate_chat(coder, message="Cria uma função de juros compostos")

Quando usar AutoGen?

✅ Sim:

• Precisa executar código
• O problema precisa de iteração
• Quer que debatam soluções

❌ Não:

• Fluxos previsíveis
• Preocupado com custo de tokens

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Comparativo rápido

Aspecto	LangGraph	CrewAI	AutoGen
Em uma frase	Grafos	Times	Chats
Curva	Média-alta	Baixa	Média
Tokens	Eficiente	Normal	Alto
Debug	Visual	Logs	Difícil
Produção	Pronto	Crescendo	Pesquisa

Recomendações

Caso de uso	Framework
Atendimento ao cliente	LangGraph
Criação de conteúdo	CrewAI
Geração de código	AutoGen
MVP rápido	CrewAI

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Erros comuns

1. Agentes demais

Começa com 2-3. Adiciona mais só quando precisar.

2. Loops infinitos

Sempre coloca limites:

graph.invoke(state, config={"recursion_limit": 25})
group_chat = GroupChat(max_round=10, ...)

3. Contexto explodindo

Resume o contexto entre agentes:

def summarize(state):
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
    return llm.invoke([{"role": "user", "content": f"Resume em 100 palavras: {state}"}])

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Conclusão

LangGraph → Controle e produção
CrewAI → Rapidez e clareza
AutoGen → Código e debate

Os princípios são os mesmos:

• Começa simples (2-3 agentes)
• Papéis claros
• Tratamento de erros
• Monitoramento

Os frameworks estão maduros. Hora de construir.