应用场景

AutoGen 将多代理系统拆分为 Core、AgentChat 和 Extensions，并通过 AgentTool、MCP Workbench 与 AutoGen Studio 支持从原型搭建到工具编排。本文正视其已进入维护模式的现状，解析架构、权限与可观测性要求，并梳理现有系统和新项目的采用与迁移策略。

DeepEval 是一套開源 LLM 評估框架，將測試案例、品質 metrics 與 threshold 接進熟悉的 pytest／CI 工作流。本文從官方 README 與原始碼脈絡拆解黑箱評估、RAG faithfulness、Agent trajectory、工具正確性與導入治理。

Google ADK 2.0 將 Agent 應用拆成負責推理與工具使用的 Agent，以及負責執行順序與狀態的 Workflow。本文從原始碼與官方文件拆解工作流執行模型、Task API、多代理、MCP 工具、評估與部署，並整理導入 production 前的實務檢查表。