MAF 1.0, LangGraph ці CrewAI? Выбар агентнага фрэймворка ў 2026 годзе
Microsoft Agent Framework 1.0 супраць LangGraph і CrewAI: стан, памяць, адладка, пратаколы, шляхі ў Azure і кошт працы — з кароткай схемай рашэння.
Крыніцы: Microsoft Agent Framework 1.0 vs LangGraph vs CrewAI: A Production-Ready Comparison (2026)
Компанія Microsoft выдала Agent Framework 1.0 (MAF) 3 кастры 2026 года. У ёй AutoGen і Semantic Kernel аб’еднаны ў аднам пакеце, прызначанам для практычнага вікорыстоўвання, і ён з’явіўся на рынку, дзе LangGraph і CrewAI вялікім чынам былі популярнымі выбарамі. Команды, якія раней спытваліся, калькі фрэймворку выбраць, цяпер спытваліся, чы не перайсці на іншы. Ёсць порэванне, якое дапамагае у гэтым выборах, з усімі фактамі, актуальнымі станам на 11 кастры 2026 года.
Короткая адказ
Для пратотыпа выберыце CrewAI. Выберыце LangGraph для складных, незалежных ад воблака Python-рабочых практык. Выберыце MAF, калі вы вікорыстоўваеце Azure, адтолькі ён падтрымлівае як .NET, так і Python. Калі у вас вялікі код на LangGraph, пакет langchain-azure-ai паў’язуе яго з Azure Foundry і дапамагае утрымаць існуючы код без перапісву.
Што змянілася з 2025 года
- AutoGen і Semantic Kernel аб’еднаны ў MAF 1.0, які стаў загальна доступным 3 кастры 2026 года.
- LangGraph v1 выклікаў стабільную працу і неабходныя інструменты.
- CrewAI развіўся на апаратных схемах і механізмах перапаўтання стану.
- MCP, A2A і AG-UI перасталі быць додатковымі функціямі і сталі неабходнасцю.
Тры разныя ментальныя мадэлі
Фрэймворкі не пагоджуюцца ў тым, што такое агент, і гэта непагоджэнне мае большое значэнне, чым будзь-якая табліца з функцыямі.
LangGraph мадэлюе рабочы працэс як спрамованую графіку. Вузлы — гэта функціі, рэбры — гэта рашэнні, а стан пераходзіць па графіцы на вочы. Вы думаеце моваючы кодам.
# LangGraph: explicit graph control
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("classify", classify_doc)
graph.add_node("extract", extract_data)
graph.add_conditional_edges("classify", route_by_type)
app = graph.compile(checkpointer=SqliteSaver("agent.db"))
CrewAI адаптавае модэлі для каманд. Кожны агент мае свою ролю, цель і історыю, якія напісаны простай мовай, тады вы можэце мысляць у тэрмінах структуры організаціі.
# CrewAI: role-based simplicity
from crewai import Agent, Crew, Process
researcher = Agent(role="Researcher", goal="Find accurate data",
llm="gpt-4o")
writer = Agent(role="Writer", goal="Draft clear reports",
llm="gpt-4o")
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[...],
process=Process.sequential)
MAF праследвае два стылі пад аднай крышай: свабодны, кансэрвацыйны дыялог, які керуецца LLM і які запоўнены з AutoGen, а таксама фіксаваныя бізнес-працэсы, якія запоўнены з Semantic Kernel. Вы можэце іх сумешчаць.
# MS Agent Framework: simple agent in Python
import asyncio
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
async def main():
client = AIProjectClient(
endpoint="https://your-project.services.ai.azure.com/api",
credential=DefaultAzureCredential()
)
agent = client.agents.create_agent(
model="gpt-4.1",
instructions="You are a concise data analyst."
)
asyncio.run(main())
Проблемы з вырабатчэннем, по адна
Стан і стабільнасць
Самэўсёлкаванне адбываецца тут — альбо ён успехуе, альбо ні. LangGraph — ўжо ўсё адна з трох сістэм, якая мае вбудованы механізм павторнага запуску на рэвізіях кожнага крока. Калі агент зупініцца на 7-му з 12 крокаў, можна пераглянуць усі паканальныя станы і запусціць працу знова з 6-го крока. У рэгулююцыяхся галузях такая можлівасць практычна ўмовна, таму LangGraph выграеў у гэтым аспекце.
MAF распаўляеся на два элементы: двароўнік задач графа, які падтрымлівае последовыя, паралельныя, перадачы дадзенняў і групавыя чаты, а таксама Durable Functions для падтрымкі дзейнасці працы працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўнікаў працоўн
Памяць ўсё часцей стае ключовым фактарам разліку, а таксама галоўной проблемай у кожнай платформе. MAF — ўжо ўнічыжны прыклад платформы з абсалютна кераваным слоем памяці, які падходзіць для вялікіх корпорацый, хоць яна працуе толькі на Azure і застаецца у прыгляднай версіі. Кераваная памяць Foundry, якая знаходзіцца у публічнай прыгляднай версіі з студзеня 2026 года, выкарыстоўвае інформацыю з размов, усуне прыгожданні між нею і вяртае актуальны кантэкст у наступных сесіях, не выкарыстоўваючы вашай сопрацоўнічай інфраструктуры. Цяная платформа для тых, хто ужо стандартызаваў свою дзеяльнасць на Microsoft Foundry.
LangGraph можа вызваць агентаў Foundry Agent Service праз langchain-azure-ai, але кераваная памяць ўособлівае фічыра MAF і не дазволяе цэлысна выкарыстоўваць яе ў такім фармаце. LangGraph адказвае за стабільную рэалізацію і збераганне стану за дапамогою чэкпоінтаў. Проста ён не паказвае ўсё гэта ў відмовленай абстракцыі кераванай памяці. Для самастойных рэштараванняў CrewAI прыносіць наіболей полныя можлівасці керавання памяцю з самага пачатку.
Дэбаггін і стварэнне адносу з працэм
Уявіце сабе агента, які робіць неправільны выбар о 3 гадзіны ночы. Чы што бачыць інжынер, які працуе у ночную змяну? LangGraph у поўнай сувязі з LangSmith дае найлепшыя рэшынкі: візуалізацыя трэсаў разам з перэглядам чэкпоінтаў — гэта найэфектывнейшы спосаб дэбаггіну для агентаў зараз. Трэсы MAF натыўна інтэгруюцца з Application Insights і новым панеллю керування Foundry Agents, якая гатова да прыменення, але не мае функцыі перэгляду трэсаў. CrewAI выкарыстоўвае інструменты трэціх сторон.
Адзін практычны факт: як толькі установіце langchain-azure-ai[opentelemetry], траецы LangGraph таксама падаюць у Azure Application Insights. Гэта дае вам LangSmith пад час разработкі і Azure Monitor у працэйнай сітцы.
MCP і A2A
Этыя протаколы вялікія, як агенты падключаюцца да інструментаў і адзін з другім. У гэтым аспекце MAF выграў. Вікніця Tools у портале Foundry аб’еднвае серверы MCP, канцэнтры A2A, Fabric, SharePoint, Azure AI Search і адносна 1 400 канектараў Logic Apps у аднам месцы, і нічога іншага не параднаеся па шыроце для інтэграціі падпрыемстваў. Падтрымка натыўных протакалаў у CrewAI ўстойчыва. LangGraph выклікае больш ручнай наладкі.
Python на Azure: два рэальных варыянты
У багаціх порэвананнях Azure выважаецца толькі светам .NET. Гэта не так. Команды, якія работаюць з Python, маюць два хорашыя варыянты.
Першы варыянт: MAF для Python
MAF 1.0 стала доступна для Python 3 кастры 2026 года, тыяжэ ж дзень, калі і .NET. Гэта не прыглядная версія.
# MAF Python: working agent in a few lines
import asyncio
from agent_framework import Agent
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
async def main():
agent = Agent(
client=OpenAIChatClient(),
instructions="You are a helpful data analyst.",
tools=[get_weather, get_menu_specials]
)
response = await agent.run("What's the weather in Amsterdam?")
asyncio.run(main())
Ён прыносіць калькі рэчаў, якія LangGraph не можа падрабаць:
- Управліванне памяцюючы Foundry, якое адбірае, кансалідуе і вяртае даны між сесіямі
- Agent 365, для цэнтралізаванага керавання і прымусовага размешчэння ў Microsoft 365 (зазвычай будзе доступны 1 мая)
- The Voice Live API, для натыўных агентаў з рэальнага часу для перакладу мовы
- Foundry IQ, які прысвячае дынамічны RAG за дапамогою адной API
- Foundry Control Plane, які аб’еднвае адміністрацыю ідэнтычнасці, правіл і можлівасці стазіроўкі
Цена — гэта труднасці для тых, хто выкорыстоўвае тэхналогію рана. Python GA мяў толькі восем дзён, калі пісалася гэтае тэкста. Калькі інтэграцый, а самэ: A2A, AG-UI, Azure Functions, Cosmos DB і Mem0, яшчэ знаходзяцца ў версіі beta і для іх выкорыстоўвання патрэбны флаг --pre. Матэрыялы спяльнай адументнасці, такія як інструкцыі і адпаведзі на Stack Overflow, ў меры меньшыя, чым у LangGraph, а пакеты версіі beta, верагатна, будуць спрычыняць проблемы ў наступныя месцы.
Варыянт два: LangGraph плюс langchain-azure-ai
Сама Microsoft падтрымлівае langchain-azure-ai (v1.2.1, выдана 26 марца 2026 года) і рэкамендуе яго як спосаб працы LangChain і LangGraph на Azure. Гэта не якісь спосабы, створаныя спільнай спялочай.
# LangGraph + Azure Foundry via the bridge
from langchain_azure_ai.chat_models import AzureAIOpenAIApiChatModel
from azure.identity import DefaultAzureCredential
model = AzureAIOpenAIApiChatModel(
project_endpoint="https://myproject.services.ai.azure.com/api",
credential=DefaultAzureCredential(),
model="gpt-5.2"
)
Вы отрымаеце апробаваныя адзінства LangGraph для адлагоджэння, а таксама модэлі і службы Azure. Але вы адзінствае ўсё, што ўнікальна для MAF: кераванае памяць Foundry, Voice Live, сістэму керавання Agent 365 і Foundry IQ. Шлюз налажоўвае звязак з інфраструктурой Azure, а не з яе функцыямі, спецыяльнымі для агентаў.
Выбір межы ямі
Для новага праекту на Azure, які ценіць глыбокую інтэграцыю, кераваную памяць, сістэму керавання і функцыі голасу, выберыце MAF Python і прыйміце, што будзеце аднымі з першых. Калі для вас найважлівейшая ўзлежнасць, перавераная практыкай, адлагоджэнне за дапамой чэкпоінтаў або перэносымасць, выберыце LangGraph з шлюзам. Оба варыянты ўсунуліся як надзеяныя способы вырабоцтва, і ні адны з іх не ўжо помылка.
Скількі коштае ўпрацоўкі
Усе трыя фрэймворкі ўтвараюць адкрыты код пад ліцэнсам MIT, але аб’ём загальных віткаў на ўтрыманне шыбка разлічыцца. Прыблізныя цыфры, прыведзены ніжэй, залежаць ад цэнаў у розмярзе GPT, сярэдней дужыні размовы і сяродньай частоты вызываў інструментаў; у яных уключана абслуга хостынгу, але не час на розрабоцу. Спрыймайце іх як прыблізныя парады, а не як абавесці.
CrewAI — самы ўжо цяжкі спосаб прыступу. LangGraph апавярта лепшы спяваработак цены і гнучкасці. Управляемыя службы MAF могу заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды заўсёды за
Як зазвычай развіваюцца корпаратыўныя праекты
Звычны падход — стварыць пратэтап з CrewAI прыблізна пры першых двух тыдзенях, каб падтвердзіць ціль прыемлівання тэхналогіі, пасля чаго перабудаваць рашэнні на MAF чыра LangGraph прыблізна пры першым-трэцім месяцах, а потым расшырваць працу на адарожанай інфраструктурэ — будзь то Foundry Agent Service, LangGraph Cloud чы і тое, і іншае.
Компаніі, які выкарыстоўваюць Azure, часта выбіраюць адзін з двух падходаў. Команды, якія прыступаюць да працы з нуля, вярнуцца да MAF Python, адтаколькі кераванне памяцю, Agent 365 і Foundry Control Plane важка адтворыць у іншых сервісах. Команды, якія ужо маюць код на базе LangGraph, выкарыстоўваюць langchain-azure-ai, каб прайсці на Azure без перапісву коду; гэта служыць мостам для міграцыі, а не рэкамендацыяй для новых праектаў. Для праектаў на .NET MAF 1.0 ўсунуто ўсія конкурэнты, а паza Azure LangGraph застаецца стандартам.
Што вялічы, чы гэты праект будзе запусканы
Пасля трох гадоў выкарыстоўвання агентаў гэты фрэймворк можа адпавядаць за апошнія 20% рэзультатаў. Рэшта 80% залежыць ад пяці фактараў, якія SDK не можа автаматызаваць.
Дызайн рабочага працэсу мае большое значэнне, чым архітэктура. Якшто чалавек не можа чыста адказаць на запытанні пра логіку рашэння, агент не зможа яе стварыць; таму перад напісвам коду агента неабходна дакладна апісаць весь людзкі працэс.
Якасць дадзейнаў застаецца прычынай спячэння працы. Агенты паўтараюць усё, што ў яных падае, таму спачатку трэба ачыстыць вхідныя даны.
Правільная разработка запітоў разлічае хорашыя рашэнні ад паслабых. Элегантныя сістэмы LangGraph не функцыонуюць па нечыста сформульаваным інструкцыям, тады як простыя протатыпы CrewAI работаюць, таму што хтось пасвяціў два дні на доўнейшую наладку запітоў. Большасць команд значна недастаткова інвестуець у гэта.
Людская пераглядка — гэта рашэнне з боку дызайнера, а не проста апцыя. Загадзя выберыце, які рэвэль упэўненасці спрычынае перагляд і якія дзеянні патрабуюць явнай згоды.
Кантроль змян — гэта найцяжэйшая частка. Ніхто не выдзеляе на гэта бюджэт, і гэта парушае больш праектаў, чым будзь-які паслабы выбор тэхналогій.
Ступень масштабавання вашай сістэмы залежыць большэйша чыста ад эйха основных элементаў, чым ад SDK, якое вы імпортуеце. Выберыце фрэймворк, які падходзіць да навыкаў вашай команды і тэхналогій вашай організацыі, а потым пасвяціце значны час усім тым, чаго фрэймворк не можа зрабіць за вас.
Супаўзвязаныя матэрыялы
- Ваш першы агент LangGraph: асістэнт па футболу з інструментамі і маршрутызацыяй — паслядоўны навучальны матэрыял па LangGraph: спільны стан, інструменты, вузел планавання, умовныя рэшткі і стыкатар у фармаце markdown, створаны на прыкладзе майстэркі асістэнта па статыстыцы футболу.