Autogen vs Strands：为什么我不再到处强制使用 Agents
Source: Dev.to
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Introduction
我一直是那种喜欢提前剔除选项——或者说把选项压到极少的粉丝。在工程领域，更多的选择很少能带来更好的决策；大多数情况下，它们只会引入噪声。
几个月前，在进行个人动手实验时，我接触到了 Autogen。我并不是想做出任何生产级别的东西，只是想了解基于代理的推理在不需要我硬编码每一步决策的情况下能走多远。
Autogen 让人兴奋。
- 代理之间相互对话
- 重新审视自己的答案
- 辩论、细化、记忆
这感觉更接近人类实际解决混乱、开放式问题的方式。对于需要大量推理的任务，它表现得非常出色。
受到这种成功的鼓舞，我犯了一个经典错误：我尝试在 所有地方 都使用 Autogen。
我试图用代理去解决结构化、可预测的问题——那些需要一致性、可重复性以及明确输出的任务。我收紧提示词，添加约束，引入防护措施。有时它能工作，有时却不行。
而这种不一致正是问题所在。
我失败的原因不是 Autogen 不可靠，而是我把错误的抽象强加到了问题上。
我需要的是更乏味 & 更可靠的方案。我面对的是结构化数据、已知步骤，以及每次都必须保持相同外观的输出。没有辩论。没有重试。没有“再思考”。只要干净、确定性的执行。就在这时，我偶然发现了 Strands。
Strands 并不显得聪明。它让人感到平静。没有自主性。没有惊喜。只有明确定义的语义步骤，把数据从一个位置搬到另一个位置。突然，两种框架之间的对比变得显而易见。
那一刻，我恍然大悟
Autogen 和 Strands 不是替代品。
它们是针对完全不同问题的答案。
本文是我尝试清晰划分这两者的界限——不是依据文档，而是基于实际使用两者的经验：在一个上失败后，依据问题特性有意识地选择了另一个。
两种工具，两种截然不同的思维模型
Autogen 和 Strands 常被归为 “AI 框架”，但它们解决的是根本不同的问题。一旦我不再关注功能，而是关注问题的形态，二者的区别就变得显而易见。
Autogen：系统需要 思考 时
Autogen 以相互通信的 LLM 代理为核心。每个代理都有：
- 角色
- 系统提示
- 可选的 工具
- 对话记忆
执行流程是 非线性 的。代理可以：
- 提出后续问题
- 相互质疑
- 修正答案
- 决定何时结束
我们不定义 如何 达成解决方案，而是定义 谁 参与。Autogen 在解题路径未知时表现出色。
何时使用 Autogen：
- 问题是开放式的
- 质量具有主观性
- 需要迭代
- 推理比一致性更重要
示例
- 代码审查与重构
- 设计评审
- 调试逻辑
- 多步骤决策
Autogen 给人强大的感觉，因为它真的很强大，但这种力量伴随着不可预测性。
Strands：系统需要 处理 时
Strands 以 语义工作流 为核心。我们定义：
- 节点（步骤）
- 输入 与 输出
- 执行顺序（线性或 DAG）
每个节点执行特定任务。没有自主性、没有争论、也没有自我反思。
Strands 在步骤已知的情况下表现突出。
何时使用 Strands：
- 过程可重复
- 输出必须保持一致
- 调试重要
- 成本可预测性关键
示例
- 文档摄取
- 摘要生成流水线
- 分类工作流
- 结构化数据抽取
Strands 看起来并不“聪明”，正是因此它能够运作得如此顺畅。
Autogen 优化的是 思考。
Strands 优化的是 可靠性。
试图用其中一种替代另一种，就会出现问题。
简单示例
任务：改进技术文档
使用 Autogen
- Agent 1 审核
- Agent 2 重写
- Agent 3 批评
循环直至满意。
有效，因为质量是主观的。
使用 Strands
- 提取文本
- 总结
- 分类
- 存储
有效，因为步骤永不改变。相同的任务类别，却有非常不同的需求。
我出错的地方
我尝试将代理用于：
- 确定性流水线
- 批处理
- 可重复的转换
这导致了：
- 输出不一致
- 调试更困难
- 成本上升
- 行为脆弱
一旦我停止将代理强行放入不适合的场景，一切变得更简单。
我现在使用的思维捷径
- 如果人类会思考 → Autogen
- 如果人类会遵循步骤 → Strands
这条规则为我节省了大量时间。
混合模式
在实际应用中，最佳系统会同时使用 两者：
- 推理弹性（Autogen）处理工作流中需要创造力或开放式问题解决的部分。
- 确定性流水线（Strands）处理需要可重复、成本可预测的处理部分。
通过将它们结合，你可以兼得两者的优势：在需要的地方提供创造性智能，在关键时刻提供坚如磐石的可靠性。
最后的思考
我没有停止使用 Autogen。
我停止了强迫它。
Autogen 和 Strands 不是竞争对手。它们是针对不同问题的答案。
Autogen 是大脑
Strands 是脊梁
优秀的 AI 工程不是在所有地方都使用最聪明的工具；而是根据问题的形态选择合适的工具。
Mahak :)