エージェントフレームワークの議論は、ほとんどが雰囲気によるものです。あるエンジニアはLangGraphが速いと断言し、別のエンジニアはOpenAI Agents SDKを好み、誰かはGoogle ADKが将来性があると感じるためそれを望んでいます。チームは一つを選び、そのSDKにワークフローを組み込み、その選択は固定されます。後でフレームワークを変更するということは、あるSDKの配線を剥がし、別のSDKでワークフローを再構築することを意味し、それはほとんどのチームが引き受けない高コストな書き換えです。このチュートリアルでは、その決定を元に戻せるようにし、その後データで決定を下します。エージェントグラフをLaunchDarklyに入れ、4つのフレームワーク（LangGraph、Strands、OpenAI Agents SDK、Google ADK）を同じトポロジーで実行します。モデルは固定されているため、フレームワークのみが変数となります。LaunchDarklyの実験は、グラフのレイテンシとトークン使用量でそれらをランク付けし、LLMジャッジが品質を保証します。結果の表は、品質を低下させることなくグラフを最も速く実行するフレームワークを示します。