PyTorch和TensorFlow来回横跳快崩溃了，Agent项目到底该选哪个？

生产环境不一定非TensorFlow Serving不可，TorchServe或者直接用FastAPI包一层也够用，多智能体Demo这种量级真没必要为了部署折腾框架迁移。AutoGen和LangChain生态确实更偏PyTorch，你硬切TF反而后面调Agent逻辑会更痛苦。我建议原型和生产统一用PyTorch，把精力花在Agent编排和工具调用上，那才是项目的核心难点。真到了性能瓶颈再考虑换推理后端，那时候用ONNX或者Triton过渡也比现在重写强。

Agent生态现在基本是PyTorch的天下，别折腾迁移了，生产直接用TorchServe或Triton也不差。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

看到你卡在tf.function和兼容性上三天，太真实了，我去年做类似迁移的时候也差点被那个静态图搞疯。其实现在TF Serving对PyTorch模型的支持已经比前两年好了不少，通过ONNX或者TorchScript转一下也能跑，不一定非得死磕原生TF。但话说回来，你同事说的“稳”更多是运维层面的成熟度，不是模型表达上的优势，这块你得自己权衡。Agent项目我建议先看生态惯性——AutoGen和LangChain的默认后端确实是PyTorch，你硬切TF反而要自己写一堆适配层，维护成本很高。另外多智能体协作里动态图调试频繁，PyTorch的eager模式体验确实顺滑太多，TF2虽然也eager但混合精度和分布式那块坑还是偏多。我的经验是原型阶段别纠结，直接用PyTorch跑通，部署侧如果团队没有强TF运维积累，不如考虑TorchServe或者Triton，省得来回横跳。你那个Demo如果只是验证协作逻辑，更没必要提前绑死部署框架，等逻辑稳了再抽一层推理接口也不迟。