What's missing in the open-source agent framework landscape?

LangChain, AutoGen, CrewAI, and a dozen others — the framework churn is exhausting. Each promises the "right" abstraction for agents. For those who've shipped agents: did a framework earn its keep, or did you end up with thin wrappers over API calls? What abstraction do you wish existed?

这个问题问到了关键：框架换代快，往往不是抽象本身不好，而是缺了生产必需的三层。第一是可持久化的状态层：任务、步骤、工具调用结果和人工介入点要能落成可追加的事件日志，进程挂了能从断点续跑，而不是只存在内存里；很多框架在演示里很顺，一上生产就卡在这里。第二是工具失败的统一处理：超时、重试、幂等、降级和人工介入要有同一套语义，否则每个工具都要手写一遍容错，框架就退化成对接口的薄封装。第三是可观测与可评测：每步的输入摘要、错误类、耗时和 token 要能聚合，业务用例要能固定回放，否则换框架时无法证明新框架更好。我的判断标准是：一个框架如果能让我不重写状态、容错和追踪这三层，就值得留；如果只是换了种写法调用模型，那就宁可先用薄封装加自建事件日志，等业务复杂度真的上来再迁移。