Глубокое погружение для разработчиков: Обзор 5 основных фреймворков AI-агентов для вашего следующего проекта
Обновлено 28 ноября 2025 г.
Визуализация сравнения фреймворков AI-агентов
Если вы только начинаете работать с агентным ИИ, выбор правильного фреймворка — это самое важное решение, которое вам предстоит принять. Он диктует всё: от гибкости оркестрации до опыта отладки. Забудьте про высокий уровень маркетинга — как разработчику вам нужно понимать архитектурные компромиссы, влияющие на задержку, использование токенов и готовность к продакшену.
Я составил обзор пяти популярных фреймворков, объясняя их основную архитектуру и идеальные варианты использования, чтобы помочь вам решить, какой инструмент подходит для вашего конкретного рабочего процесса.
1. CrewAI: Менеджер ролей продакшен-класса
CrewAI разработан для оптимизации рабочих процессов в различных отраслях с использованием мощных AI-агентов и пользуется доверием лидеров индустрии.
→ Документация CrewAIЗачем его использовать?
CrewAI построен на основе многоагентных систем. Он предлагает высокий уровень абстракции, который значительно упрощает создание систем агентов, автоматически управляя значительной частью низкоуровневой логики. Этот фреймворк идеален для многоагентных систем продакшен-класса, требующих структурированных ролей и четкой делегации задач.
Инсайты для разработчиков:
- Архитектура: CrewAI использует ролевую декларативную архитектуру. Агентам назначается роль (например, Исследователь, Разработчик) и конкретный набор инструментов или навыков, к которым они могут обращаться.
- Оркестрация: Фреймворк организует задачи в рамках централизованной структуры
Crew. Хотя многоагентные потоки, как правило, линейные или циклические (агенты самоорганизуются на основе ответов), ему не хватает встроенного графа выполнения, как у LangGraph. - Память: CrewAI предлагает многоуровневую память «из коробки». Он хранит краткосрочную память в векторном хранилище ChromaDB, использует SQLite для недавних результатов задач и долгосрочной памяти, а также поддерживает память сущностей с использованием векторных вложений.
- Производительность: Бенчмарки показывают, что CrewAI обеспечивает производительность, сопоставимую с OpenAI Swarm, с точки зрения задержки и использования токенов, благодаря своему нативному дизайну для многоагентных систем.
Рекомендуемый вариант использования: Создание надежных, готовых к продакшену автоматизаций, таких как многоагентный создатель контента (где агенты со специфическими ролями, такие как «Исследователь» и «Писатель», сотрудничают) или сложная автоматизация задач в корпоративной среде.
2. LangGraph: Точечный контроль с состоянием и графами
Для разработчиков, которым нужен максимальный контроль над когнитивной архитектурой своего агента, LangGraph предоставляет низкоуровневые примитивы, необходимые для создания пользовательских рабочих процессов агентов.
→ Документация LangGraphЗачем его использовать?
LangGraph — ваш выбор, когда надежность и контроль имеют первостепенное значение. Он идеально подходит для сложных рабочих процессов агентов, требующих точечной оркестрации. Он позволяет вам проектировать агентов, которые надежно обрабатывают реалистичные сложные сценарии через контролируемую когнитивную архитектуру.
Инсайты для разработчиков:
- Архитектура: LangGraph использует основанную на графах декларативную архитектуру, представляя задачи как узлы в ориентированном ациклическом графе (DAG). Каждый агент — это узел, который поддерживает свое собственное состояние.
- Оркестрация: Структура графа определяет фиксированный путь выполнения. Это высокоэффективно: LLM задействуется только в случаях неоднозначности или ветвления (минимизируя его использование), что приводит к превосходной производительности. Выбор инструмента управляется потоком графа, а не естественным языковым рассуждением LLM.
- Память: Это ключевое преимущество. LangGraph состоятелен (stateful). Он поддерживает как память внутри потока (одна задача), так и память между потоками (через сессии), что обеспечивает богатые персонализированные взаимодействия.
- Производительность: В бенчмарках LangGraph оказался самым быстрым фреймворком с наименьшими значениями задержки по всем задачам анализа данных.
Рекомендуемый вариант использования: Реализация высоко сложных, долгоживущих рабочих нагрузок агентов, требующих условной логики, пользовательского контроля или человеческого сотрудничества (поддерживается Human-in-the-Loop через пользовательские точки останова).
Если вас интересует масштабирование рассуждений LLM до миллионов шагов с нулевыми ошибками, ознакомьтесь с нашим глубоким погружением в подход MAKER к массово декомпозированным агентным процессам.
3. AutoGen: Гибкое свободное взаимодействие для прототипирования
Разработанный Microsoft, AutoGen — это программный фреймворк, специально созданный для агентного ИИ.
→ Документация AutoGenЗачем его использовать?
AutoGen преуспевает в сценариях, требующих гибкого, свободного взаимодействия агентов. Он особенно полезен для исследований и прототипирования, где поведение агента требует гибкости и итеративного улучшения. Фреймворк поддерживает создание многоагентных AI-приложений, которые могут действовать автономно или работать совместно с людьми.
Инсайты для разработчиков:
- Архитектура: AutoGen определяет агентов как адаптивные единицы, способные к гибкой маршрутизации. Он использует слоистый и расширяемый дизайн.
- Оркестрация: Агенты общаются, передавая сообщения в цикле, что позволяет решать проблемы асинхронно и совместно. AutoGen нативно поддерживает агентов-людей через
UserProxyAgent, позволяя человеку просматривать или изменять данные в процессе взаимодействия. - Память: AutoGen использует контекстуальную модель памяти. Каждый агент поддерживает краткосрочный контекст через объект
context_variables, но ему не хватает встроенной постоянной долгосрочной памяти. - Инструменты для разработчиков: Экосистема включает полезные инструменты, такие как AutoGen Studio (безкодовый GUI для прототипирования) и AutoGen Bench (набор для бенчмаркинга).
Важное примечание: AutoGen все еще поддерживается, но Microsoft переключает внимание на Microsoft Agent Framework.
4. LangChain: Модульный фундамент для общих LLM-приложений
LangChain часто служит точкой входа в разработку LLM, предоставляя комплексную платформу для инженерии агентов.
→ Документация LangChainЗачем его использовать?
LangChain — это универсальный фреймворк для разработки LLM-приложений. Он позволяет быстро развертывать решение, используя предварительно построенную архитектуру агента и обширные интеграции моделей. Если ваш проект в основном включает инструменты RAG (Retrieval-Augmented Generation), LangChain предоставляет мощные компоненты для цепочек, инструментов, памяти и интеграции RAG.
Инсайты для разработчиков:
- Архитектура: LangChain ориентирован на цепочки (chain-first) и фундаментально построен вокруг фокуса на одном агенте. Хотя он поддерживает многоагентные настройки через расширенные компоненты, ядру фреймворка не хватает нативной связи агент-агент-агент (в отличие от CrewAI или AutoGen).
- Оркестрация: Фреймворк обрабатывает конвейер «пользователь-ответ» через одного координирующего агента. Использование инструментов зависит от естественного языкового рассуждения LLM для выбора и вызова инструментов. Это контрастирует с графовыми или ролевыми системами, где вызовы инструментов более прямые.
- Память: LangChain предлагает гибкую краткосрочную память (внутренние буферы) и долгосрочную память (интеграция с внешними векторными хранилищами).
- Компромисс производительности: Зависимость от естественного языкового рассуждения LLM для выбора инструмента на каждом шаге означает, что каждый вызов включает выбор инструмента, интерпретацию LLM и парсинг. Это добавляет косвенные шаги, что приводит к наибольшей задержке и использованию токенов среди фреймворков в бенчмарках.
Рекомендуемый вариант использования: Создание приложений, центрированных на RAG, разговорных интерфейсах или общих инструментах LLM, где гибкость и модульность важнее необходимости в высокопроизводительной многоагентной работе.
5. OpenAI Swarm: Образовательный легковесный оркестратор
Swarm, управляемый командой решений OpenAI, был представлен как образовательный фреймворк, исследующий эргономичную, легковесную многоагентную оркестрацию.
→ OpenAI Swarm GitHubЗачем его использовать?
Swarm лучше всего подходит для легковесных экспериментов и прототипирования одноагентных, пошаговых рабочих процессов рассуждений. Он фокусируется на том, чтобы сделать координацию и выполнение агентов максимально контролируемыми и легко тестируемыми с использованием двух примитивных абстракций: Agents и handoffs (передачи).
Инсайты для разработчиков:
- Архитектура: Swarm построен на API Chat Completions и не имеет состояния (stateless) между вызовами.
Agentинкапсулирует инструкции и инструменты и может передать разговор другомуAgent. - Оркестрация: Swarm в настоящее время работает через одноагентный цикл управления. Функции (инструменты) определяются как нативные функции Python и выводятся LLM через докстринги.
- Ограничение многоагентности: Важно отметить, что Swarm не имеет механизмов связи агент-агент-агент; он фундаментально одноагентный, полагаясь на передачи между специализированными агентами.
- Память: Swarm не управляет памятью нативно. Разработчики должны передавать краткосрочный контекст вручную через словарь
context_variables.
Важное примечание: Swarm теперь заменен OpenAI Agents SDK, который команда OpenAI рекомендует как готовую к продакшену эволюцию. Если вы начинаете новый проект, рекомендуется перейти на Agents SDK.
Полное руководство по созданию AI-агентов с визуальными рабочими процессами см. в нашем руководстве по созданию туристического агента с помощью ChatGPT Agent Builder.
Итог: Выбор правильного фреймворка агента
| Фреймворк | Основная архитектура | Лучший вариант использования | Производительность и контроль | Многоагентная оркестрация |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Основан на графах (DAG), состоятельные узлы | Сложные, высококонтролируемые, состоятельные рабочие процессы | Самый быстрый и с наименьшей задержкой; точечный контроль над потоком | Явная координация через узлы и супервизоров |
| CrewAI | Ролевой, Декларативный | Системы продакшен-класса, структурированная делегация | Эффективный, нативно многоагентный | Линейное/циклическое взаимодействие; централизованная структура экипажа |
| AutoGen | Адаптивные единицы, слоистый дизайн | Исследования и прототипирование; гибкое взаимодействие | Хорошо для экспериментов | Свободное, асинхронное передавание сообщений |
| LangChain | Ориентированный на цепочки, модульные компоненты | Общая разработка LLM-приложений, задачи с упором на RAG | Наибольшая задержка/использование токенов; зависимость от интерпретации LLM | Оркестратор одного агента; многоагентность требует ручного расширения |
| OpenAI Swarm | Основанный на рутинах, Без состояния | Легковесные эксперименты, образовательный ресурс | Ориентирован на эффективность | Цикл управления одним агентом с передачами агентов |
Выбор фреймворка агента — это как решение о двигателе для гоночного автомобиля: LangGraph дает вам детальный, высокоскоростной контроль; CrewAI дает вам специализированную, готовую к продакшену систему прямо из коробки; а LangChain предоставляет универсальный, гибкий двигатель, который вы можете адаптировать почти для любой цели, хотя и с некоторыми накладными расходами на производительность.
Строите ли вы AI-рабочие процессы или решаете задачи рассуждений в миллион шагов, понимание архитектурных различий этих фреймворков поможет вам сделать правильный выбор для вашего конкретного варианта использования.
Создали AI-инструмент, которым хотите поделиться? Я составил подобранный список AI-директорий, где вы можете отправить свои AI-проекты. Каждая директория включает мой личный обзор, детали процесса подачи и индикаторы качества, чтобы помочь вам выбрать лучшие платформы для вашего запуска.