10 агентных фрэймворкаў, якія варта ведаць у 2026 годзе: LangGraph, CrewAI і іншыя
Дзесяць агентных фрэймворкаў 2026 года, сярод іх LangGraph, CrewAI і AutoGen, згрупаваныя па спосабе каардынацыі агентаў, з кампрамісамі і падказкай для выбару.
Крыніцы: 10 AI Agent Frameworks You Should Know in 2026: LangGraph, CrewAI, AutoGen & More 🤖
Фрэймворкі для агентаў быстра распрастраняліся. OpenAI выдала SDK для агентаў, Google выпусціла ADK, Hugging Face праказала Smolagents, а команда Pydantic створыла тыпаваны шар для агентаў, усе гэта падчас існавання старэйшых раўнарадных рашэнняў. Выбір межы ўсімі імі стае простыяй, калі з’ясуеш, што кожна з тэхнолагій спрамована на адную ідэю — як агенты коордынуюць сваю дзеяльнасць між сабою.
Карта: васьма модэлі коордынацыі
- На аснове графа: агенты ўособліваныя вузламі, а пераходы — рэшткамі. Так працюе LangGraph.
- На аснове ролей: агенты дзіяюць як паводзкі ў камандзе. CrewAI.
- У фармаце дыялогу: агенты сядзяць у груповай чат-камнаце і адна за другой выказваюць сваі дзеяння. AutoGen і AG2.
- Іерархічны: агент-родзіць перадае заведаменні агентам-дзецям, як у організацыйнай структуры. Google ADK.
- Выкананне коду: дзеяння агента — запіс і запуск Python-кода. Smolagents.
- На аснове перадачы кантролю: агент намеравана перадае кантроль іншаму агенту. OpenAI Agents SDK.
Semantic Kernel і Claude Agent SDK не пасвячаюцца чыста гэтаму спісу і маюць своія адзеленыя раздэлы ніжэй. Урахавляючы гэты спіс, выбор фрэймворку зводзіцца да адной запыткі: якая модэль коордынацыі падходзіць вашай проблеме?
1. LangGraph – стандарт у практычнай выкарыстоўванні
У пачатку 2026 года LangGraph пераканаў CrewAI па колькасці зірак у GitHub завдзячы ўзятку яго корпоратывамі. Яго графічная структура падходзіць для практычных задач, такіх як лёгкі аўдыт і можлівасць вярнуцца да паканальных станоў.
Вы явна прызначаеце направленую графіку. Агенты, інструменты і пункты перапакоўкі ёсць вузламі, а умовныя рэшткі выбіраюць, што будзе выканана далей. Фрэймворк зберагае стан між крокамі і выкарыстоўвае логіку зменшэння, каб адзначыць актуальны стан пасля адночасна прыбываючых апдэйтаў. Гэта робіць яго ідэальным выборам, калі патрэбна точная контроль над порадкам выканання, розгалужэннямі і вярненнем пасля адных бядаў. У канцы 2025 года ён досяг версіі 1.0, стаў стандартным сервісам для агентаў LangChain і падтрымае як Python, так і JavaScript.
Функцыя зберагання дадзеных ўбудована за дапамогою пунктав перапакоўкі з можласцю «паўтарэння часу»: будзь-які паканальны стан можна пераглядзець знову, што мае значэнне для дыбаггінгу і санкцыйнасабітносці. Якшо яго супаравняць з LangSmith, то атрымліваеце аднаго з найкрашчых варыянтаў трэйсінгу ў гэтым класе.
Цена — у колькасці коду. Базовы агент ReAct можа складацца з прыблізна 40 ліній у Smolagents і адпаведна з прыблізна 120 ліній у LangGraph. Вы меняеце колькасць коду на можлівасць болей точнага кантролю.
Ён падходзіць для сістэм вырабоцтва, якім патрэбны чыстае выявленне стану і можлівасць аўдытавання, рабочых практык з цікламі, галузямі і умовным направленнем, агентаў, якім патрэбны контрольныя пункты для затверджэння чалавеком, а таксама команд, якія ужо інвеставалі ў LangChain.
Мінімальны прыклад включае тыпаваны стан, функцію, якая вырашае, чы робіць працу далей пасля дзесяці ітэрацый, вузол агента і вузел засобаў, а таксама рэшткі, якія ціклююцца межы ўсімі імі, пакуль не будзе досягнута межа.
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict
class AgentState(TypedDict):
messages: list
iteration_count: int
def should_continue(state: AgentState) -> str:
if state["iteration_count"] >= 10:
return "end"
return "continue"
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("agent", run_agent)
graph.add_node("tools", run_tools)
graph.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"continue": "tools", "end": END})
graph.add_edge("tools", "agent")
2. CrewAI, быстрыя пачатковыя крокі
За дапамою падходу CrewAI, заснованага на ролях, невяліка команда можа стварыць працюючую сістэму з калькольніка агентав за паловы гадзіну.
Вы апісвалі кожны агента па ролі, пераказу пра яго і меты, пасля з’едынаеце ўсіх у команду з заданнямі і дазваляе фрэймворку самаму распрацаваць коордынацію. Код чытаецца практычна як звычны англійскі мова. Апішыце доследніка, пісцарадзю і рэвізора, дадзіце ўсім заданняя, і CrewAI будзе вяршыць выбір, хто і шта зрабіць і калі. Не трэба тэорыі графаў.
Косцы прыкладзеныя ў двух аспектах. Порэшчанні, опублікованыя у 2026 годзе, паказваюць сярэднія вітраты на токены — адпаведна 18% больш, чым у аналогічнай версіі LangGraph для команды з трох агентав, якія распрацоўваюць заявкі, хоча такія цыфры залежнаць ад обсягу работы. А калі паўтараецца адмова у сістэме з пяцьма агентамі, абстракцыя можа стаць незрозумелай і складнаю для дыбаггіну. Стан — гэта проста выход задання, які перадаецца ад однаго агента да іншага.
Ён падходзіць для швайнах пратотыпаў і MVP-ў, для автаматызаціі бізнесу, якая адпавядае ролям чалавечага калектыва, для калектываў без спецыялізаваных інжынераў AI, а таксама для малых арганізацыяў, якія робяць першы крок у напрамку автаматызаціі за дапамогою агентаў. Частая сітуацыя: калектывы ствараюць пратотыпы ў CrewAI, а потым пераходзяць у LangGraph, калі ў іх з’яўляецца патрэба ў правільнай обработцы стану і умовнай маршрутацыі.
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(role="Research Analyst", goal="Find key facts", backstory="Expert researcher")
writer = Agent(role="Content Writer", goal="Write clear summaries", backstory="Skilled communicator")
research_task = Task(description="Research AI agent frameworks", agent=researcher)
writing_task = Task(description="Write a summary of findings", agent=writer)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, writing_task])
result = crew.kickoff()
3. AutoGen і AG2 – агенты ў размове
У AutoGen рабочыя практыкі ўособліваюцься як размовы. Агенты прыўязваюцца да групавага чату, ведуць дыялог у кілька раундоў, а спецыяльны механізм выбірае наступнага спікера. Ёсць LangGraph, які стварае граф з вузлаў і рэшэтаў, тады як AutoGen організуе саму дыскусію.
Першая версія, 0.2, папулярызавала агентаў, якія спарачуваліся і удосконалялі адпаведзі праз дыялог. Перапісаная версія 0.4, якая стала AG2, перайшла на мадэль, базаваную на запуску задачаў па змагчымасці, з асінхронным выкананням і можлівасцю падключэння розных стратэгій керування.
Проблема – цэна. Кожны раунд – гэта повны вызов LLM, які перадае весь паказаны ўжо дыялог, таму чатырох агентаў, якія спарачуваюцся пяць раундоў, значыць прынеймна двадзесят вызоў. Гэта занадто для вялкіх обсягоў працы ў рэальны час, такіх як адпаведзенне на запыткі клёяў. Але гэта мае сенс для працы поза інтэрнэтам, дзе важліва якосць, а не швальнасць. Стан працы зберагаецца ў історыі размовы, за замовчаннем у памяці.
Добрыя прыклады выкарыстання — гэта даследжэнні і аналіз, у якых агенты спарчуюцца і доўнейша працуюць над задачамі, генераванне коду, калі адны агент крытыкуе іншага, а таксама усё тое, што можа выгадаць ад рэальных даследжэнняў, і команды, якім таксама патрэбна падтрымка .NET, адколі AutoGen мае можлівасці для працы між разнымі мовамі. AutoGen Studio додае інтэрфейс без коду для прыкладчыка працы з мнага-агентскімі сэтапамі, што ўдобна для тых, хто не ёсць інжынерам.
4. Google ADK, дрэва дэлегавання
ADK, выданы ў квітні 2025 года, аранжуе агентаў у форме дрэва. Корневы агент прымае задачу і перадае падзадачы своім „дзецям“, якія таксама можуць маты своіх „дзецей“. Цэе супамінае структуру організацыі, а не групавую чат-супрачу.
Ён тычацкая звязаны з Vertex AI, Gemini і Google Cloud, хоць працуюць і іншыя мадэлі. Яго выдатная асобліваецца — натыўны падтрымкі A2A, протаколу Agent-to-Agent, таму агент ADK можа знайсці і вызваць агента, напісанага на LangGraph чыра CrewAI, праз стандартны інтэрфейс задач A2A. Стан сесіі керуецца за дапамою падключаемых бэкендаў.
Гэта найболей прыдатны выбар для команд, якія актыўна выкарыстоваюць Google Cloud, для сістэм, якім неабходна коордынавацыя агентаў між разнымі фрэймворкамі, для падпрыемстваў, якія спакоююцца на сертыфікатах са адпаведнасцю Google, і для рабочых практык з чыста выражанай ланцоўкай дэлегавання.
5. OpenAI Agents SDK — маленькі і быстры
Усьмоўваючыся у марце 2025 года, Agents SDK заменіў експерыментальны праект Swarm на продакшн-гатовае рашэння. Яго основная ідэя — перадача кантролю: адны агент завершае свой частак і явна перадае кантроль, а таксама кантэкст размовы, іншаму агенту. Кожны агент візначаецца інструкціямі, модэлем, інструментамі і спісам агентаў, якім ён можа перадаць задачу. Рэзультат ёсць прыглядным і лёгкім да чытання.
Меры обмежэння ёсць рэальнымі. Ён прыўязаны да модэлаў OpenAI, без можлівасці вікорыстання власных модэлаў. Не існуе вбудованага механізма зберагчыка стану для дугачэйшых задач, кантроль над комунікацыяю між агентамі ёсць слабкі, а апрацоўка пакрыцэнняў — грубая. Стан агента ёсць кантэкстнымі зменнымі, якія за замовчанням ёсць тымчасовымі. Крывая навучэння ёсць прагнутай, завдак малага, але чыстка сфармаванага API.
Выберыце гэты варыянт, калі вы ужо выкарыстоўваеце модэлі OpenAI, ваша практыка — гэта простая серыя перадач дадзеных без значных патрабаванняў да стану, або калі вы хачаце стварыць пратэтып прычымоўваючыся да чагось болей масштабнага.
from agents import Agent, handoff
support_agent = Agent(name="Support", instructions="Handle general questions")
billing_agent = Agent(name="Billing", instructions="Handle payment issues")
support_agent.tools = [handoff(billing_agent, "Transfer billing questions")]
6. Smolagents, код як спосаб дзеяння
Бібліятэка Hugging Face выкорыстоўвае спрошчаны падход. Уместа складных запросаў і коордынацыі ёна запускае мінімальны цыкл, у яком агент пішае і выкананае код, каб досягнуць сваей мэты.
Большасць агентаў выбірае інструменты і аргументы у фармаце JSON. CodeAgent з Smolagents пішае код на Python безпосерэдна, таму будзь-яя бібліятэка стае доступной як інструмент пасля автарызаціі імпорту. Ён таксама падтрымлівае локальныя мадэлі, створаныя Hugging Face для ўласнай экасістэмы. Для безпекі выкананне можа вестыся ў «піскулярных» умовах за дапамогою Blaxel, E2B, Modal, Docker або сандбокса Pyodide-plus-Deno WebAssembly.
Слабасцю ёсць яго залежнасць ад якосці мадэлі. Мадэлі класу GPT-4o або Claude Sonnet ствараюць якісны код, тады як мадэлі з прыблізна 7 мільярдаў параметраў сталоўна ствараюць багі. Гэтая залежнасць вышэй, чым у іншых фрэймворках.
Ён падходзіць для агентаў для даследжэнняў і выканання коду, пайплайнаў для аналізу дадзэнняў, якія выгадваюць ад створанага коду, людзей, які ўжо знаходзяцца на Hugging Face Hub, а таксама для пратотыпаў з местнымі мадэлямі на адкрытым кодзе.
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, DuckDuckGoSearchTool
model = InferenceClientModel()
agent = CodeAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=model)
result = agent.run("Find the top 5 AI frameworks by GitHub stars and plot a bar chart")
# The agent writes and executes Python to search, process data, and generate the chart
7. PydanticAI, тыпаваныя кантракты
Pydantic AI пераносіць прынцыпы безпекі тыпаў і практычнае абслужванне распрацоўшчыкаў з Pydantic у працу агентаў, пры чым ўпор на FastAPI. Вы задаеце вхідныя даны, параметры інструментаў і выходныя рэзультаты як тыпы Python, а фрэймворк іх пераверачае і дадае вам можлівасць выкарыстоўваць інструменты OpenTelemetry.
Яго алгорытм на кожным кроцы выкарыстоўвае ввод залежнасцяі: вы указвайце, што заходзіць у сістэму, шта выходзіць, а Pydantic стараваецца сабліжвацься да заданага кантракту. Калі ваша паўтаральная працэса выкарыстоўвае надзейныя, перавераныя фарматы выходных даных, то гэта дае гарантыі рэбям Pydantic ў тым, што вярнее модэлю. Кожны, хто вжываў Pydantic або FastAPI, знайдзе ў гэтым прыемнае падобства.
Ён падходзіць для застосоўкаў з выхаднымі данымі, перакананымі за дапамогай схемы, як-то у фінансах, охороне здароў’я і юрыдычнай сферэ, для каманд, якія паклекаюцца пра безпеку тыпаў і можлівасць тэставання, для распрацоўшчыкаў на Python, якія хочуць чыстае апісанне умов кожнай взаімаўпрацы, а таксама для вікорытку як шар структураванага выхаднага даныя ў большых сістэмах керавання, такіх як LangGraph.
8. Microsoft Semantic Kernel – падход для корпаратыўных аб’ектаў
Semantic Kernel базуецца на плагінах, пры чым агенты выполняюць роль планавальнікаў, і ён створаны так, каб адчувацца як звычны корпаратыўны програмны продукт, а не як научна-доследні пратэтып. Ён легкіяшы за дзеякіх канкурэнтав, але жорсткая ўзаінтэграваны з .NET.
Эта аптэка падходзіць для команд на Azure, якія пішуць на C# або Java і розгружаюць свае раштрынкі ў экасістэме санкцый Microsoft. Яна насуперш мэтава для Azure OpenAI, але таксама падтрымляе іншых прадастчыкаў. Яна падходзіць для корпаратывных каманд, якія выкарыстоўваюць .NET, C# і Java, для розгружання ў працэсе Azure, для арганізацыяў, якія вжо выкарыстоўваюць Copilot Studio, а таксама для рабочых практык, якія трэба з’ўязваць з Microsoft 365 і Office.
9. Claude Agent SDK – надзея на надзею
SDK ад Anthropic працуе як ланцоўка выкарыстоўвання інструментаў з падагентамі. Claude выбірае, якія інструменты вжыць, спаў’язвае ўсе яны і можа запускаць аўтанонімных падагентоў для паралельнай працы за дапамогою інфраструктуры агентаў у Claude Code.
Ён акцэнюе на надзяйным раскрычванні памылак і безпечной працэ, а не на чыстай скорасці; натычна інтэгруецца з MCP для падключэння інструментаў і можа выкарыстоваць расшырэнныя механізмы разумавання Claude для складных выважэнняў. Ён працуе толькі на мадэлях Claude. Зовнішні стан пераходзіць праз серверы MCP, а стан пад час сесіі знаходзіцца ў кантэксце Claude.
Разглядзіце яго, калі вы вялікі час працуеце на платформе Anthropic, калі для вас важлівы гарантыі безпекі і саліднае выйшчэнне з правіламі кантэнта, для працы з дужа дзяўгім кантэкстам, якай можа выкарыстоўваць 200 тысяч токенаў, а таксама для праектаў, якія ўжо ўключаныя ў шырэю экосферу інструментаў MCP.
10. OpenAgents – сетка, пабудаваная на протаколах
OpenAgents стварае стойкі сеткі агентаў, у якіх учасні кантактуюцца за дапамою адкрытых стандартаў: MCP для інструментаў і A2A між агентамі. Агент LangGraph, агент CrewAI і самастойна розроблена Python-агента можу прыўяжыцца да адной сеткі. Галоўная мэта — взаімадзейнасць між разнымі фрэймворкамі і організацыямі, а не ўніфікаваны падход да працы.
Эта сістэма молодэй, у яе меншае саюзніцтва, чым у AutoGen чы LangGraph, і менш готовых інтэграцый, чым пропонуе экасістэма LangChain. Яна падходзіць для дугага часу існуючых екосістэм агентаў, якія развіваюцца, для саавершання працы між організацыямі за дапамою A2A, для команд, якім патрэбны агенты з разных фрэймворкаў, каб знаходзіць адзін другога, а таксама для інфраструктурных задач, дзе падтрымка адкрытых пратакаў ёсць беззаперэчнаю.
Выбір адной сістэмы
Пачніце з таго, хто яе стварае.
- Адзін распрацоўшчык, які працуе над сваім першым праектам агента: CrewAI чы SDK OpenAI.
Далей — пра тое, што ўжо ствараецца.
- Сістэма для прыменення, якой патрэбна кантроль стану і можлівасць аўдыту: LangGraph.
- Бізнес-працэс з чыстым раздэленням ролей: CrewAI.
- Працэс дыскусій або перагляду коду межаў агентамі: AutoGen або AG2.
- Размешчэнне на Google Cloud з Gemini: ADK.
- Што-небудзь, што павінна працаваць у рамках фрэймворків разных вендараў: OpenAgents.
- Прыклад прыкладнення з крытычным значэннем для безпекі: Claude Agent SDK.
Далей — пра тое, чым не можна пакінуцца.
- Рашэння, незалежныя ад мадэлі, для OpenAI, Anthropic і локальных модэляў: LangGraph, CrewAI, AutoGen або Smolagents.
- Толькі OpenAI, найшырэйшая наладка: SDK для OpenAI Agents.
- Оптымізавана для Gemini: ADK.
- Толькі Claude, з найжорсткейшымі правіламі безпекі: SDK ад Anthropic.
- Паўнастаўлены, безпечны выхід: PydanticAI.
- Інтэроперабельнасць між разнымі фрэймворкамі: OpenAgents.
Як адгук пра рынак, выглядае, што LangGraph будзе домінаваць у сферы прымененняў і корпаратыўных рашэнняў, Smolagents, верагодна, захопіць рынак Hugging Face і науковай спяльноты, а CrewAI і AutoGen будуць конкуруваць у сегмэне для шырокай аўдыторыі.
Праўdziвы крэтарыяк
Выберыце той фрэймворк, які падходзіць вашай проблеме, вашай камандзе і тымі інструментамі, якія у вас вэсць. Не той, у якога больш звёздак, і не найновейшы. Выберыце той, які дапамагае проста выразіць вашу конкрэтную задачу коордынацыі і лёгка ў дыягнастыцы. Гэта завжды была галоўная мета.