2025 證券下單前風控檢核：LangGraph vs Semantic Kernel vs AutoGen 低後悔選擇（Set）

TL;DR（3 句內，先下結論）

1) 要把下單前檢核流程「寫成可稽核的工作流」：先從 LangGraph 開始。
2) 要站穩企業治理接入點（身份/權限/交付/平台）：先看 Semantic Kernel，再把 AutoGen 當成 multi-agent 的工程層。
3) 如果你要的是全自動交易代理（不是交易輔助 + 人審）：別用 LangGraph／Semantic Kernel／AutoGen 來合理化黑箱決策，這篇不適合。

做對外下單前檢核、人審與內控稽核？我的建議是：先用 LangGraph 或 Semantic Kernel + AutoGen 把流程釘死；如果你要做全自動交易代理，這篇不適合。

先把話講清楚：你要做的是「下單前檢核流水線」，不是「自動交易代理」

我先假設你跟我一樣討厭兩種結局：

• 上線後客訴/爭議出現，你只能說「當時模型就這樣回」
• 稽核來了，你翻不出「當時的輸入快照 / 規則版本 / 誰批准」

所以本文把前提鎖死在這三件事：

• 對外服務（客戶會依你系統輸出行動）
• 任何 AI 輸出最終必須人類審核（Human‑in‑the‑loop）
• 內控稽核要過（事後能重放、能追責、能交代版本與依據）

在這個前提下，選 multi‑agent 框架的唯一核心標準是：

能不能把「每一次下單前檢核」變成可稽核的流程紀錄（而不是一段不可重現的對話）。

Premise（本文前提）— 沒有這些，就不適用

• 你要解的問題：把下單前的風控/倉位/限制檢核，從「人腦 + Excel + 經驗」變成「一致、可重放、可追責的流程」。
• 你接受的系統定位：AI 只能提出檢核建議與證據整理，最後按下批准的人才是責任 owner。
• 你的工程策略：硬規則優先 deterministic；LLM 只負責「解讀、摘要、比對、說明」，不做越權裁決。
• 你的現實：混合技術棧，多團隊交接與維運要可行。

Exclusions（本文排除）— 你如果是這種情況，請不要照做

• 你要做的是自動下單 / 自動交易決策：你要的是交易代理而不是交易輔助；本文會刻意把你卡死（因為「可稽核 + 人審」是硬門檻）。
• 你做不到內控稽核的基本功：你無法完整留存事件、版本、快照、批准紀錄；出事時你只能靠回憶。
• 你想靠 multi‑agent 解決組織問題：批准權責不清、停損線不存在、變更流程沒人管——多代理只會把混亂放大。

Decision rules（這篇文章用來下結論的規則）

• 如果你的核心是「流程可稽核」 → 優先選能把 workflow 寫成明確結構、可保存狀態與事件的框架（例如 LangGraph）。
• 如果你最痛的是「企業整合與治理接入點」（權限、審計、平台、C#/.NET 交付）→ 優先選 Microsoft 生態的框架（Semantic Kernel / AutoGen）。
• 如果你還沒把 deterministic 檢核做起來 → 任何「先做多代理」都算走錯順序；先把規則引擎與稽核包定義好。
• 如果你無法定義 kill switch 與降級路徑 → 不要上 LLM 解釋層；先上規則直出與人工審核流程。
• 如果一個框架讓你只能存「對話文字」 → 在金融稽核情境視為高風險，除非你願意外掛完整治理殼。

圖表：維護活躍度（避免選到「看起來很紅、但其實沒在動」）

我不會用主觀打分來評比框架成熟度；我只做一個最容易被稽核與工程團隊接受的量化指標：最新 GitHub Release 距今天數（越少代表維護越活躍，通常也代表你踩到 bug 時比較有機會在近期版本看到修正）。

這張圖不會告訴你「誰最好」，但它會提醒你：如果你在金融內控情境要扛責任鏈，維護節奏太慢的框架，通常會把風險轉嫁回你自己的團隊（你得自己 patch、自己維護 fork、自己扛升級成本）。

停損線（Kill Switch）— 你一定要先寫進設計裡的「停止條款」

只要碰到以下任一條，就必須自動降級或停止輸出：

• 資料快照不完整：缺少關鍵檢核輸入（客戶分級、倉位快照、限制表、當下風控參數）。
• 規則/模型/提示版本不明：無法指向某個 immutable 版本（含變更時間與批准人）。
• 無法重放：同一輸入無法在可接受誤差下重現相同檢核結果與理由鏈。
• 延遲/成本超標：造成下單體驗或交易窗口被吃掉（我會建議你先定 SLA；超標就降級成規則引擎直出 + 不出 LLM 說明）。
• 偵測到高風險輸出模式：把不確定說成確定、無引用就下結論、試圖越權建議繞過限制。

低後悔推薦 Set（3 個 item，直接拿去選）

你提供的候選是：

CrewAI / AutoGen (Microsoft) / LangGraph / OpenAI Swarm / MetaGPT / Microsoft Semantic Kernel / Phidata / CAMEL

我會把「能當生產主幹」跟「只能當試點/對照」分開。先給你主幹 Set：3 個 item，足夠你在一週內做出架構決定。

Set item 1：LangGraph（把流程變成第一級資產）

• Verdict：主幹優先（偏 Python/工作流導向）
• Fits：
• 你要把下單前檢核寫成「可視化的流程節點 + 分支」，而不是一段 prompt
• 你需要長流程、多步驟的狀態管理，方便稽核與重放
• 你要把 deterministic 檢核與 LLM 解釋層拆乾淨
• Avoid：
• 你只想「更好寫 prompt」；流程依舊塞在文字裡（那你只是把不可稽核包裝成圖）
• Regret risks（你會後悔的方式）：
• 你先把整個檢核流程丟給 agent「自己想」，結果每次跑出來的理由鏈都不一致，稽核只能當抽樣。
• Link（可核對來源）：
• LangGraph（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）
• 影片核對（可追溯引用）：
• 我用一支入門整理影片，核對「LangGraph 是偏 graph-based、stateful workflow、適合複雜 agent」這個定位（引用：LangChain vs LangGraph vs LangSmith，9:25–10:05）。

Set item 2：Microsoft Semantic Kernel（把企業治理接入點先站穩）

• Verdict：主幹可選（偏企業整合 / agent 架構與模式）
• Fits：
• 你需要把 agent 的身分、行為、互動模式（以及工具/設定）做成一致的工程抽象
• 你希望在 .NET / 企業內既有系統裡比較自然地落地與交接
• 你想先把「誰能做什麼」的治理面釘死，再談多代理分工
• Avoid：
• 你以為選了它就「自動合規」（合規不是框架功能，是你要寫進流程契約的工程）
• Regret risks：
• 你沒先定義 audit bundle 與版本策略，只把 agent 組起來跑，最後稽核缺欄位只能重做。
• Link：
• Semantic Kernel（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）
• 影片核對（可追溯引用）：
• Microsoft Developer 的節目裡，來賓用一句話把 SK 定位講得很直白：它是「open source、model agnostic SDK，用來 orchestrate robust AI agents 與 multi-agent workflows」（引用：Building AI Agent Workflows with Semantic Kernel，0:02–1:13）。

Set item 3：Microsoft AutoGen（把多代理對話變成可插拔的工程系統）

• Verdict：主幹可選（偏多代理互動與 middleware 擴充）
• Fits：
• 你需要多代理協作，但不想把所有擴充寫死在每個 agent 裡
• 你想用 middleware 把「記錄、轉換、控權、攔截」做成可重用能力
• 你希望跟 Semantic Kernel 生態做更緊的組合（例如整合套件）
• Avoid：
• 你把它拿來做「讓 agent 自己決定要不要放行下單」（你會被內控打爆）
• Regret risks：
• 你沒有把 deterministic 檢核放在前面，讓多代理去討論規則本身，最後變成「看起來很聰明，但無法保證一致」。
• Link：
• AutoGen（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）
• 影片核對（可追溯引用）：
• Microsoft Developer 談 Foundry 的 multi-agent orchestration 時，開場直接把「Microsoft Agent Framework / Semantic Kernel / Autogen」放在同一組能力範圍裡（引用：AI powered automation & multi-agent orchestration in Foundry，0:12–0:29）。我把它拿來當「企業級落地語境」的核對點：你不是在挑玩具框架，你是在挑能接入企業治理/服務化的那一套。

我另外再補一支更「AutoGen 本體」的權威來源：Microsoft Research 針對 AutoGen v0.4 的設計更新，直接講到「分層架構帶來 flexibility / scalability」與整個 extension 生態（引用：AutoGen v0.4: Reimagining the foundation of agentic AI for scale and more，0:00–0:50）。

我排除的（What we excluded and why）

我不是說它們「不好」，而是說：在「對外 + 人審 + 內控稽核」這個前提下，把它們當主幹風險太高。

• OpenAI Swarm：我會把它當「概念/實驗對照」，不當生產主幹。原因很簡單：你需要的是可稽核的流程資產，而不是更輕量的 agent 玩法。
• Link：openai/swarm（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）
• MetaGPT：它更像是拿來做角色協作與特定工作流探索（例如軟體工程式的分工），不適合直接扛「下單前檢核」這種責任鏈很重的主流程。
• Link：geekan/MetaGPT（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）
• CAMEL：我會把它當研究/推理模式的參考，不當生產主幹。原因同樣是：你這裡最怕的是不可回溯與不可重放。
• Link：camel-ai/camel（GitHub）（訪問日期：2025-12-24）

額外提醒：CrewAI / Phidata 我不會在這篇把它們列為「主幹推薦」；它們可以用來做試點，但你必須有把治理殼補起來的決心。

Regret map：三種最常見後悔情境（以及你要怎麼避免）

後悔情境 1：稽核來了，你才發現「你根本重放不了」

我最常看到的災難不是模型 hallucinate，而是你不知道它當時是基於什麼狀態做出那個結論。倉位快照是什麼時間點抓的？限制表是哪一版？那天臨時加的風控參數有沒有套上？批准的人看的是哪一份摘要？
如果你只能回放「對話文字」，你就會被迫把責任推給人：最後變成「當時審核的人沒看清楚」。但這種推法在金融內控裡通常只會讓你更難交代，因為內控要的是流程證據，而不是情緒證詞。

避免方式：把 audit bundle 當成產品；每次檢核都封存輸入快照、規則版本、決策點與批准紀錄。框架只是承載方式，沒有 audit bundle 的框架再強也救不了你。

後悔情境 2：延遲吃掉下單窗口，你只好偷偷把檢核關掉

你可能會想：「多跑幾個 agent 檢核比較安全吧？」但在交易場景，延遲不是 UX 問題，是風險問題：你在某些商品或時段，窗口就是那幾秒。
我看過最常見的變形是：一開始大家很認真，流程跑滿、說明寫得很漂亮；兩週後營運開始抱怨，說「客戶下單卡住」，於是工程團隊只好先把 LLM 解釋層關掉，最後連例外流程也被繞過，系統回到「人腦 + Slack」。
最可怕的是：你以為你在做更嚴謹的風控，結果你做的是一個最後會被自己關掉的系統。

避免方式：先定 SLA，並做出清楚的降級路徑：超時就只跑 deterministic 檢核、只輸出結構化結果；LLM 說明變成可選，而不是必經。

後悔情境 3：例外流程被 prompt 越權，責任鏈瞬間破裂

下單前檢核一定會遇到例外：臨時額度、特殊客戶、特殊商品、或臨時風控參數調整。多代理很容易把「例外」變成一段看起來合理的說明，然後不知不覺越過了該有人批准的環節。
你以為你建立了 Human‑in‑the‑loop，但實際上你只是把「審核」變成一個 UI 上的按鈕；當 agent 的說明很順、很像人講話時，按鈕就會被按得很快。
最後一旦出事，責任會變成：到底是 agent 越權？還是人沒看？還是流程設計根本沒把例外變成「需要額外證據與二次批准」的強制路徑？

避免方式：把例外做成硬流程：例外必須附上明確的證據欄位、二次批准（或多方批准）、並把「例外理由 + 依據」納入 audit bundle。LLM 只能協助整理證據，不得產生「允許例外」的結論。

低後悔起手式（Low-regret starting path）

如果你今天要我給一個最實務的起手式，我會這樣做：

1. 先選 1 個主幹框架：在 Python 團隊主導 → 先用 LangGraph；在 Microsoft 生態主導 → 先用 Semantic Kernel / AutoGen。
2. 先把 deterministic 檢核跑起來：倉位/額度/黑名單/時段/產品限制全部先規則化；LLM 一開始只做「解釋與引用」。
3. 先做 audit bundle：我寧願你先少一個 agent，也不要少一個欄位（因為半年後補欄位，通常要連資料管線、UI、權限、稽核流程一起動，會痛到你想哭）。
4. 最後才擴成多代理：等你確定哪些步驟真的需要分工（證據整理、說明、例外流程），再引入多代理，而不是反過來。

（你可能會想：「補稽核到底有多痛？」我講個保守估計：如果你上線時只存對話，後來要補 audit bundle，常見會變成 2–3 個工程師、連續 6–10 週的重構；而且中間還會被法遵/內控反覆打回來。這還不算機會成本。）

Research notes（至少 10 條；訪問日期：2025-12-24）

說明：以下來源頁若未標註更新日期，一律以「訪問日期」作為資料日期標記。

1. LangGraph 將 actors 與 channels 組合為 Pregel 應用，並以多步驟執行組織流程。
   - Source：LangGraph docs: Pregel
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

2. LangGraph Platform 組件包含 Server/CLI/Studio 與 control/data plane 等概念（偏部署/管理面）。
   - Source：LangGraph docs: llms.txt
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

3. LangGraph 提供 supervisor / swarm 等 multi-agent 架構概念（含 handoffs）。
   - Source：LangGraph docs: llms.txt
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

4. Semantic Kernel 對 agent 的核心屬性定義包含 Identity / Behavior / Interaction。
   - Source：SK decision: 0032-agents
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

5. Semantic Kernel 支援 Direct Invocation 與 Agent Chat 兩種互動模式。
   - Source：SK decision: 0032-agents
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

6. AutoGen 文件提到可以為 agent 註冊 middleware（並提供範例與延伸文件）。
   - Source：AutoGen: Agent overview
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

7. AutoGen 提供與 Semantic Kernel 整合的套件（AutoGen.SemanticKernel）與起步說明。
   - Source：AutoGen.SemanticKernel Overview
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

8. Semantic Kernel 的 Agent Framework migration 說明指出 agent 建立可透過不同 provider 的擴充簡化。
   - Source：SK AgentFrameworkMigration README
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

9. OpenAI Swarm（候選但本文排除為生產主幹）官方 repo 可供核對。
   - Source：openai/swarm
   - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

10. MetaGPT（候選但本文排除為生產主幹）官方 repo 可供核對。
    - Source：geekan/MetaGPT
    - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

11. CAMEL（候選但本文排除為生產主幹）官方 repo 可供核對。
    - Source：camel-ai/camel
    - Search Date：2025-12-24；Data Date：來源未標註日期，訪問日期：2025-12-24

12. YouTube：影片用「graph-based stateful workflow」解釋 LangGraph 的定位。
    - Product/Service: LangGraph
    - Source Type: YouTube Video (Transcribed)
    - Source: https://www.youtube.com/watch?v=vJOGC8QJZJQ
    - Video Title: LangChain vs LangGraph vs LangSmith
    - Video Date: 2025-07-02
    - Channel: codebasics
    - Transcript Date: 2025-12-24
    - Key Facts from Transcript:

    • 影片將 LLM 應用分為 workflows vs agents，並指出 LangGraph 更偏「用 graph 結構編排 stateful workflow」來支援複雜 agent。
    • 影片提到 graph-based 的流程可以有不同分支、回圈與重試等行為（作為「複雜 agent」的心智模型）。
    • Cited Timestamps: 9:25–10:05
    • Embed Required: Yes
    • Relevance Score: 4
    • Usability: Yes（可用來支撐「為什麼 LangGraph 適合把檢核流程顯式化」）
    • Why it matters (decision relevance): 這段把 LangGraph 的「流程編排」定位講得夠具體，可用來對照本文的「可稽核流程資產」前提。
    • Link Verified: Yes
    • Freshness Check: 6 個月內（訪問日期：2025-12-24）

13. YouTube：Microsoft Developer 用一句話定義 Semantic Kernel 的 agent / multi-agent 定位。
    - Product/Service: Microsoft Semantic Kernel
    - Source Type: YouTube Video (Transcribed)
    - Source: https://www.youtube.com/watch?v=3JFKwerYj04
    - Video Title: Building AI Agent Workflows with Semantic Kernel
    - Video Date: 2025-07-29
    - Channel: Microsoft Developer
    - Transcript Date: 2025-12-24
    - Key Facts from Transcript:

    • 來賓將 Semantic Kernel 描述為 open source、model agnostic SDK，用來 orchestrate robust AI agents 與 multi-agent workflows。
    • 節目示範從 single agent 走到 orchestrate multiple agents（sequential orchestration 的示意）。
    • Cited Timestamps: 0:02–1:13
    • Embed Required: Yes
    • Relevance Score: 5
    • Usability: Yes（官方頻道、定位清楚）
    • Why it matters (decision relevance): SK 在本文被放在「企業治理接入點」的推薦項；這段是可核對的官方口徑。
    • Link Verified: Yes
    • Freshness Check: 6 個月內（訪問日期：2025-12-24）

14. YouTube：Microsoft Developer 將 Foundry / Agent Framework 與 Semantic Kernel / AutoGen 並列，用來做 multi-agent orchestration。
    - Product/Service: Microsoft Agent Framework / AutoGen / Semantic Kernel（企業落地語境）
    - Source Type: YouTube Video (Transcribed)
    - Source: https://www.youtube.com/watch?v=v1Q7rEE3StM
    - Video Title: AI powered automation & multi-agent orchestration in Foundry
    - Video Date: 2025-12-10
    - Channel: Microsoft Developer
    - Transcript Date: 2025-12-24
    - Key Facts from Transcript:

    • 開場點名 Agent Framework、Semantic Kernel、Autogen 與 Foundry Agent Service，並說明主題是 AI-powered automation 與 multi-agent orchestrations。
    • 將上述能力放在「Foundry 的 developer tools and services」語境下，偏向從 prototype 到可部署/可管理的方向延伸。
    • Cited Timestamps: 0:12–0:29
    • Embed Required: Yes
    • Relevance Score: 5
    • Usability: Yes（官方頻道、直接點名）
    • Why it matters (decision relevance): 本文的核心是「可稽核、可治理、可停損」；這段提供 Microsoft 生態在 enterprise/multi-agent orchestration 的官方語境。
    • Link Verified: Yes
    • Freshness Check: 30 天內（訪問日期：2025-12-24）

15. YouTube：Microsoft Research 介紹 AutoGen v0.4 的分層架構與擴充生態（偏「可擴展」的官方說法）。
    - Product/Service: Microsoft AutoGen
    - Source Type: YouTube Video (Transcribed)
    - Source: https://www.youtube.com/watch?v=LM6JcqLeF0U
    - Video Title: AutoGen v0.4: Reimagining the foundation of agentic AI for scale and more | Microsoft Research Forum
    - Video Date: 2025-02-25
    - Channel: Microsoft Research
    - Transcript Date: 2025-12-24
    - Key Facts from Transcript:

    • 影片開場將 AutoGen 描述為領先的開源 multi-agent framework，並指出 v0.4 是一次「complete redesign」，目標是為 agentic AI 的研究與應用打基礎。
    • 影片明確提到 v0.4 的「layered architecture」提供 flexibility 與 scalability，並包含 extensions 與應用的生態（例如 Magentic-One、Studio）。
    • Cited Timestamps: 0:00–0:50
    • Embed Required: Yes
    • Relevance Score: 5
    • Usability: Yes（官方頻道、直接談 v0.4 設計目標）
    • Why it matters (decision relevance): 本文把 AutoGen 放在「可插拔工程系統」的位置；v0.4 的分層/可擴展定位是能支撐「企業級可維運」的判斷依據之一。
    • Link Verified: Yes
    • Freshness Check: < 1 年（但非 6 個月內）；屬於架構/定位敘述，仍具參考價值。若要核對最新 API/版本差異，請以 GitHub release 與文件為準（訪問日期：2025-12-24）

16. Chart data：三個主推薦框架的最新 GitHub Release 日期（用來生成「距今天數」圖表）。
    - Product/Service: LangGraph / Semantic Kernel / AutoGen
    - Fact: LangGraph 最新 release 發布於 2025-12-18；Semantic Kernel 最新 release 發布於 2025-12-03；AutoGen 最新 release 發布於 2025-09-30（皆為 GitHub latest release 的 published_at）。
    - Why it matters (decision relevance): 在需要扛內控稽核與長期維運的情境，維護節奏太慢常會把 bug/升級成本轉嫁到企業自己身上。
    - Source: GitHub REST API GET /repos/{owner}/{repo}/releases/latest（查詢日期：2025-12-24）

    • https://api.github.com/repos/langchain-ai/langgraph/releases/latest
    • https://api.github.com/repos/microsoft/semantic-kernel/releases/latest
    • https://api.github.com/repos/microsoft/autogen/releases/latest
    • Search Date: 2025-12-24
    • Data Date: 2025-12-18 / 2025-12-03 / 2025-09-30
    • Link Verified: Yes
    • Freshness Check: 皆為 6 個月內（訪問日期：2025-12-24）

FAQ（可被搜尋的問題；本篇為 Set，不做 FAQ Schema）

註：FAQ 的「結構化資料（JSON-LD）」通常需要由網站模板在 <head> 輸出。本篇是 Set，所以這裡只提供讀者會用來搜尋的問答，不另外加 schema。

Q1：證券下單前檢核用 multi-agent，最容易後悔的是什麼？

A：不是「模型答錯」，而是你回放不了：當時用的是哪個倉位快照、哪一版限制表、哪一版規則、誰批准。你如果只存對話，最後會把責任推回人類審核者，這在內控稽核裡通常更難交代。

Q2：LangGraph / Semantic Kernel / AutoGen，我應該先選哪個？

A：先看你要解哪種風險。
- 你要把流程變成第一級資產（節點/分支/狀態/重放）→ LangGraph
- 你要把企業治理接入點先站穩（平台/身份/交付/模式）→ Semantic Kernel
- 你要多代理互動、擴充、攔截變成工程能力（例如 middleware 思維）→ AutoGen（通常跟 SK 一起看更順）

Q3：我可以用 AutoGen 做「自動放行下單」嗎？

A：不建議，也不符合本文前提。你可以用 AutoGen（或任何框架）做「檢核建議 + 證據整理 + 可追溯說明」，但放行下單要有人類審核，例外要有硬流程與二次批准，並被封進 audit bundle。

Q4：Swarm / MetaGPT / CAMEL 為什麼不當主幹？

A：因為你現在缺的不是「更多代理玩法」，而是能把責任鏈與證據鏈釘死的工程與治理。這三個可以當對照或研究參考，但在「對外 + 人審 + 內控」前提下不適合作主幹。