conversableagent 默认不主动发言，须由initiate_chat()显式触发且message非空；crewai默认静默吞异常，需手动检查output.raw；两框架对llm参数控制逻辑不同，共享实例易致行为不一致。
AutoGen 的 ConversableAgent 为什么容易卡在“不说话”？
AutoGen 的核心是消息驱动，但默认情况下 ConversableAgent 不会主动发起对话——它只响应 initiate_chat() 调用后的第一条消息。如果你写了 agent A 和 agent B，又没显式调用 A.initiate_chat(B, message="...")，它们就真的全程静音。
常见错误现象：
- 日志里没任何输出，
chat_history始终为空 - 误以为 agent 在后台自动协商，其实什么都没发生
使用场景中要注意：
- 多 agent 协作必须由一个“启动者”显式触发，不能靠配置自动流转
-
initiate_chat()的message参数不能为空字符串，否则部分版本直接跳过（不是报错，是静默忽略）
参数差异影响行为：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
-
llm_config若未设或设为None，agent 会 fallback 到无模型模式，只做规则转发——看起来像“有逻辑但没回答” -
human_input_mode="ALWAYS"会让流程卡在等待人工输入，即使你没打算交互
实操建议：
- 始终指定一个明确的 initiator agent，并用非空字符串启动对话
- 调试时加
verbose=True到initiate_chat()，不然连是否进入函数都不知道 - 避免在
ConversableAgent初始化时传入空llm_config，宁可先用 mock 模型占位
CrewAI 的 Task 执行失败却不报错？查日志前先看这三点
CrewAI 默认把 task 执行异常吞掉，只返回 TaskOutput 对象，而 output.raw 可能是空字符串、"Error: ..." 或干脆是 LLM 编造的“合理回应”。它不抛异常，也不中断后续 task，所以你以为流程跑完了，其实关键步骤已失效。
常见错误现象：
-
crew.kickoff()返回了结果，但内容明显不对（比如该查天气却返回了鸡汤语录） -
Task.output的error字段是None，但raw里藏着"Failed to call tool: ..."
使用场景中要注意：
- CrewAI 的 error handling 是“尽力而为”，不是“强保障”。工具调用失败、LLM 拒绝响应、格式解析出错，都可能被掩盖
-
Task的async_execution=True会让错误更难追踪——多个 task 并发时，失败日志混在中间，且不阻断主流程
性能与兼容性影响：
- 开启
output_json=True会强制 LLM 输出 JSON，但若模型不支持或 prompt 写得弱，它可能伪造结构，导致下游json.loads()报JSONDecodeError——这个异常是 Python 层的，不是 CrewAI 抛的
实操建议：
- 每个
Task执行后手动检查task.output.raw是否包含"Error:"、"failed"等关键词 - 临时关闭
async_execution，让 task 串行执行，方便定位哪一步崩了 - 在
Task的callback函数里加日志，别只依赖最终返回值
两个框架共享 LLM 实例时，temperature=0 在 AutoGen 里生效，在 CrewAI 里可能被忽略
CrewAI 的 Agent 初始化时接受 llm 参数（如 ChatOpenAI 实例），但它内部会 clone 这个实例并覆盖部分参数；AutoGen 的 ConversableAgent 则直接复用传入的 llm_config 字典，对底层模型对象控制更直接。
关键区别：
- CrewAI 会读取
llm.temperature，但若你在Task中设置了expected_output，它可能悄悄改用temperature=0.1来提升结构化输出稳定性——这个行为没有文档说明，也无配置开关 - AutoGen 的
llm_config是纯字典，所有字段原样透传给底层 LLM wrapper，temperature就是它表现出来的值
容易踩的坑：
- 你用同一个
ChatOpenAI(temperature=0)实例初始化两边 agent，结果 CrewAI 的输出仍有随机性，而 AutoGen 的稳定——不是模型问题，是 CrewAI 在中间动了手脚 - 如果用 LangChain 的
ChatAnthropic等非 OpenAI 模型，CrewAI 对某些参数（如max_tokens）的支持不一致，可能直接丢弃
实操建议：
- 不要跨框架共享 LLM 实例；为 CrewAI 单独建带明确
temperature的ChatOpenAI，并打印其dict()确认参数没被覆盖 - 在 CrewAI 的
Agent初始化后，用agent.llm.temperature检查实际值，别信构造参数 - 对确定性要求高的场景（如代码生成），优先用 AutoGen，它的参数传递链路更短、更透明
CrewAI 的抽象层厚，AutoGen 的控制粒度细——选哪个不取决于“谁更新更快”，而取决于你愿不愿意为封装省下的那几十行代码，去调试三天没露面的 silent failure。
