一位开发者发现，包括 CrewAI 和 LangChain 在内的五个流行的 AI 代理框架在处理和报告工具使用方面存在严重问题。该开发者创建了一个自定义记录器来跟踪代理运行，并发现工具调用会悄悄消失，尤其是在使用 Python 的 threading 时，导致日志不准确。此外，一些框架会错误地记录 API 响应对象而不是实际内容，并且由于提示缓存，token 计数可能被大大高估。调查还发现，某些框架钩子，例如 Pydantic AI 的 `handle_call`，不能可靠地捕获工具执行。 AI
影响 突出了流行的 AI 代理框架中关键的可靠性和准确性问题，影响了开发者信任和调试代理行为的能力。
排序理由 开发者对现有 AI 代理框架的分析。
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