我来自哪里：我是 trio 的主要作者。我也是 curio 的主要贡献者之一（并撰写了您链接到的有关它的文章），并且是一名 Python 核心开发人员，他积极参与了有关如何改进 asyncio 的讨论。
在 trio（和古玩）中，核心设计原则之一是永远不要使用回调进行编程；感觉更像是基于线程的编程而不是基于回调的编程。我想如果你打开引擎盖看看它们是如何在内部实现的，那么它们在某些地方使用回调，或者如果你眯着眼睛看就相当于回调的东西。但这就像说 Python 和 C 是等价的，因为 Python 解释器是用 C 实现的。你从不使用回调。
无论如何：
三重奏与异步
Asyncio 更成熟
第一个重大区别是生态系统成熟度。我在 2018 年 3 月写这篇文章时，支持 asyncio 的库比支持 trio 的库要多很多。例如，目前还没有任何真正的 HTTP 服务器支持 trio。 Framework :: AsyncIO classifier on PyPI 目前有 122 个库，而 Framework :: Trio classifier 只有 8 个。我希望这部分答案很快就会过时——例如，here's Kenneth Reitz experimenting with adding trio support in the next version of requests——但现在，你应该期望如果您对任何复杂的事情都三重奏，那么您将遇到需要自己填写而不是从 pypi 获取库的缺失部分，或者您需要使用the trio-asyncio package that lets you use asyncio libraries in trio programs。 （trio chat channel 有助于了解可用的内容以及其他人正在处理的内容。）
Trio 让您的代码更简单
就实际库而言，它们也有很大不同。 trio 的主要论点是它使得编写并发代码比使用 asyncio 简单得多。当然，你最后一次听到有人说他们的库让事情更难使用是什么时候......让我举一个具体的例子。在this talk（slides）中，我使用了实现RFC 8305 "Happy eyeballs"的例子，这是一个简单的并发算法，用于高效地建立网络连接。这是Glyph 多年来一直在思考的问题，他最新的 Twisted 版本大约有 600 行长。 （Asyncio 差不多；Twisted 和 asyncio 在架构上非常相似。）在演讲中，我会教你使用 trio 在 40 行以内实现它所需知道的一切（我们在他的版本中修复了一个错误，同时我们'重新开始）。所以在这个例子中，使用 trio 确实让我们的代码简单了一个数量级。
您可能还会发现这些来自用户的 cmets 很有趣：1、2、3
细节上有很多很多不同
为什么会这样？这是一个更长的答案:-)。我正在逐渐致力于在博客文章和演讲中撰写不同的文章，并且我会尽量记住在链接可用时更新此答案。基本上，归结为 Trio 拥有一小组精心设计的原语，这些原语与我所知道的任何其他库都有一些根本性的不同（当然，它建立在很多地方的想法之上）。以下是一些随机注释，可以给您一些想法：
asyncio 和相关库中一个非常非常常见的问题是，您调用 some_function()，然后它返回，所以您认为它已经完成 - 但实际上它仍在后台运行。这会导致各种棘手的错误，因为它很难控制事情发生的顺序，或者知道任何事情何时真正完成，并且它可以直接隐藏问题，因为如果后台任务因未处理的异常而崩溃，asyncio 将通常只是在控制台上打印一些东西，然后继续。在 trio 中，我们通过“nurseries”处理任务产生的方式意味着这些事情都不会发生：当一个函数返回时，你就知道它已经完成了，并且 Trio 目前是唯一的 Python 并发库，异常总是传播直到你捕获它们。
Trio 管理超时和取消的方式很新颖，而且我认为比以前最先进的系统（如 C# 和 Golang）要好。 I actually did write a whole essay on this, 所以我不会在这里详述所有细节。但是 asyncio 的取消系统——或者实际上是系统，其中有两个语义略有不同——基于一套比 C# 和 Golang 更古老的思想，并且难以正确使用。 （例如，代码很容易通过生成后台任务而意外“逃脱”取消；请参阅上一段。）
asyncio 中有大量冗余的东西，can make it hard to tell which thing to use when。你有 futures、tasks 和 coroutines，它们基本上都用于相同的目的，但你需要知道它们之间的区别。如果你想实现一个网络协议，你必须选择是使用协议/传输层还是流层，它们都有棘手的陷阱（这就是the essay you linked的第一部分的内容）。
Trio 是目前唯一的 Python 并发库，其中 control-C 可以按您期望的方式工作（即，无论您的代码在哪里，它都会引发 KeyboardInterrupt）。这是一件小事，但它有很大的不同:-)。由于各种原因，我认为这在 asyncio 中无法修复。
总结
如果您需要在下周将某些东西交付到生产环境，那么您应该使用 asyncio（或者 Twisted、Tornado 或 gevent，它们更加成熟）。他们拥有庞大的生态系统，其他人在您之前已经在生产中使用了它们，而且他们不会去任何地方。
如果尝试使用这些框架让您感到沮丧和困惑，或者如果想尝试不同的做事方式，那么一定要看看 trio——我们很友好 :-)。
如果您想在一年后将产品交付生产...那我不知道该告诉您什么。 Python 并发不断变化。 Trio 在设计层面有很多优势，但这足以克服 asyncio 的领先优势吗？ asyncio 在标准库中是优势还是劣势？ （注意现在每个人都使用requests，尽管标准库有urllib。）三重奏中有多少新想法可以添加到asyncio？没人知道。我希望今年在 PyCon 上会有很多有趣的讨论:-)。