用途：本技能面向构建多智能体系统的场景，对比 LangGraph 之外的多种框架，并给出选择依据与代码骨架。
主要能力：一是框架对比，涵盖 LangGraph 1.0.6（复杂有状态工作流、持久化、流式、人在环）、CrewAI 1.8.x（角色协作、Flow、层级 crew、a2a、HITL）、OpenAI Agents SDK 0.7.0（handoff、guardrail、MCPServerManager、Sessions）、GPT-5.2-Codex（长时程编码、上下文压缩、项目级、安全）、微软 Agent Framework（AutoGen+SK 合并、A2A、合规，Public Preview）、AG2（AutoGen 社区分支）。二是模式演示，包括 CrewAI 层级 crew 的 Agent/Crew/Task/Process、OpenAI SDK 的 handoff 与 Runner/RunConfig、微软框架的 AssistantAgent 与 RoundRobinGroupChat 终止条件。三是决策框架，按需求选择：持久化与检查点用 LangGraph，角色协作用 CrewAI，OpenAI 生态用 Agents SDK，长时程编码与项目级重构用 GPT-5.2-Codex，企业合规用微软框架，开源灵活用 AG2。
使用方式：安装对应框架后按示例定义角色、任务与流程；OpenAI SDK v0.7.0 需 openai v2.x，嵌套 handoff 为可选开启。代理数量建议每个工作流 3-8 个。
限制：GPT-5.2-Codex 的具体安装命令、各框架许可证与价格资料暂未提供；微软 Agent Framework 仍为公开预览；避免在同一项目混用多个框架，并注意框架成熟度与锁定风险。