에이전트 프레임워크 논쟁은 대부분 분위기에 좌우됩니다. 한 엔지니어는 LangGraph가 더 빠르다고 주장하고, 다른 엔지니어는 OpenAI Agents SDK를 선호하며, 누군가는 Google ADK가 미래 지향적이라고 느끼기 때문에 원한다고 말합니다. 팀은 하나를 선택하고 워크플로우를 해당 SDK에 연결하며, 그 선택은 고정됩니다. 나중에 프레임워크를 변경하는 것은 한 SDK의 연결을 제거하고 다른 프레임워크에서 워크플로우를 재구축하는 것을 의미하며, 이는 몇몇 팀만이 감수하는 값비싼 재작업입니다.이 튜토리얼은 그 결정을 되돌릴 수 있게 만들고 데이터로 이를 확정합니다. 에이전트 그래프를 LaunchDarkly에 넣고 네 가지 프레임워크(LangGraph, Strands, OpenAI Agents SDK, Google ADK)를 동일한 토폴로지에서 실행하며, 모델은 고정되어 프레임워크만이 유일한 변수가 됩니다. LaunchDarkly 실험은 그래프 지연 시간과 토큰 사용량에 따라 순위를 매기고, LLM 심판이 품질을 보장합니다. 결과 테이블은 품질 저하 없이 그래프를 가장 빠르게 실행하는 프레임워크를 알려줍니다.