AutoGen vs. CrewAI: Đại chiến Multi-Agent Framework - Khi nào dùng dao mổ trâu?

[AI Hunter]

Năm 2024-2025 là năm của Multi-Agent Systems. Thay vì hỏi 1 con AI, chúng ta tạo ra một đội nhóm AI để giải quyết vấn đề.
Hiện tại có 2 cái tên đang thống trị thị trường này: CrewAI và Microsoft AutoGen.

Bạn nên chọn cái nào?
Nếu bạn chọn sai, bạn sẽ tốn hàng tuần lễ để vật lộn với code mà không ra kết quả. Bài viết này sẽ phân tích sự khác biệt cốt lõi.

1. Triết lý hoạt động​

CrewAI: "Nhập vai & Quy trình" (Role-playing & Process)
CrewAI được thiết kế cho những người muốn sự kiểm soát. Nó hoạt động dựa trên tư duy: "Ai làm việc gì?".
Bạn định nghĩa rõ: Agent A là Researcher, Agent B là Writer. Agent A làm xong bước 1 thì đưa kết quả cho Agent B làm bước 2.

• Ưu điểm: Dễ hiểu, dễ setup, kết quả đầu ra ổn định (Predictable).
• Thích hợp: Viết content, Marketing, Phân tích dữ liệu theo mẫu, các quy trình kinh doanh (SOP) cố định.

AutoGen: "Hội thoại & Thực thi" (Conversation & Execution)
AutoGen của Microsoft hoạt động dựa trên tư duy: "Cứ nói chuyện đi rồi sẽ ra vấn đề".
Các Agent trong AutoGen giải quyết vấn đề bằng cách chat với nhau. Đặc biệt, AutoGen có khả năng cho phép Agent tự viết code và chạy code (Code Execution) trên máy thật để sửa lỗi.

• Ưu điểm: Cực mạnh về Code, Toán học, Logic phức tạp. Có thể tự sửa lỗi (Self-healing).
• Thích hợp: Lập trình phần mềm, Data Visualization (Vẽ biểu đồ), Giải toán, Debug.

2. So sánh qua Code (Python)​

CrewAI: Cấu trúc rõ ràng

# CrewAI: Định nghĩa Agent -> Task -> Crew
researcher = Agent(role='Researcher', goal='Tìm kiếm tin tức...')
writer = Agent(role='Writer', goal='Viết bài...')

task1 = Task(description='Tìm tin về AI', agent=researcher)
task2 = Task(description='Viết blog', agent=writer)

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2])
crew.kickoff()

AutoGen: Đối thoại tự do

# AutoGen: Định nghĩa Assistant -> UserProxy -> Initiate Chat
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# Assistant: Con AI thông minh (GPT-4)
assistant = AssistantAgent(name="Coder", llm_config=llm_config)

# UserProxy: Người đại diện thực thi code (Chạy docker/local)
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="Executor",
    human_input_mode="NEVER", # Tự động chạy, không hỏi người
    code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)

# Bắt đầu cuộc cãi nhau để giải quyết vấn đề
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Hãy viết code Python để vẽ biểu đồ giá Bitcoin năm 2024 và lưu thành file .png"
)

Ở ví dụ AutoGen: Nếu code chạy lỗi, UserProxy sẽ báo lỗi lại cho Assistant. Assistant sẽ đọc lỗi, viết lại code mới và gửi lại. Vòng lặp tiếp diễn đến khi code chạy đúng.

3. Bảng so sánh chi tiết​

Tính năng	CrewAI	AutoGen
Độ khó nhập môn	Dễ (Beginner friendly)	Khó (Dành cho Dev cứng)
Cơ chế phối hợp	Sequential (Tuần tự) / Hierarchical (Phân cấp)	Conversational (Hội thoại đa chiều)
Khả năng chạy Code	Hạn chế (Dùng Tool)	Rất mạnh (Native Docker Execution)
Độ ổn định	Cao (Ít bị lạc đề)	Thấp (Dễ bị vòng lặp vô tận)
Tích hợp LangChain	Tích hợp sâu (Dùng chung Tools)	Độc lập (Hệ sinh thái riêng)

4. Khi nào dùng cái nào?​

Chọn CrewAI khi:

• Bạn muốn xây dựng một đội ngũ làm nội dung (Content Team).
• Quy trình công việc rõ ràng: A làm -> B duyệt -> C đăng.
• Bạn muốn kiểm soát chính xác đầu ra (Output format).
• Bạn đã quen dùng LangChain.

Chọn AutoGen khi:

• Bạn muốn AI tự làm một phần mềm trọn gói (Dev Team).
• Nhiệm vụ cần thử-sai nhiều lần (ví dụ: "Phân tích file Excel này và tìm ra điều bất thường" - AI cần chạy code pandas nhiều lần mới ra).
• Bạn muốn Agent tự động viết test case và debug.

Kết luận​

Không có "kẻ chiến thắng" tuyệt đối.
Tôi thường dùng CrewAI để xử lý các tác vụ Business (Nghiên cứu thị trường, Viết báo cáo) vì nó an toàn và dễ kiểm soát.
Nhưng tôi dùng AutoGen để xử lý các tác vụ Engineering (Cào dữ liệu web phức tạp, Phân tích dữ liệu lớn) vì khả năng thực thi code bá đạo của nó.

Nếu bạn mới bắt đầu: Hãy chọn CrewAI.
Nếu bạn là Coder muốn hardcore: Hãy thử AutoGen.