Wybór frameworku AI agencyjnego: LangGraph, CrewAI, OpenAI SDK, ADK
Pomiń tabele funkcji. Ułóż swój projekt w jedną z pięciu form, porównaj cztery style orkiestracji i przeglądaj minimalne przykłady SDK LangGraph, CrewAI oraz OpenAI.
Wybór frameworku dla agentów w 2026 roku wydaje się trudniejszy, niż powinien być. Gdy tylko zaczynasz poszukiwania, natrafiasz na LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google’s Agent Development Kit, Claude Agent SDK, AG2, PydanticAI oraz kilka innych rozwiązań, z których każde prezentuje się jako najrozsądniejszy wybór domyślny.
To zamieszanie nie jest twoją porażką badawczą. Ten obszar uległ fragmentacji, a wybór jest bardziej filozoficzny niż techniczny, ponieważ każdy framework zawiera inne założenia dotyczące tego, jak duży kontrolę powinieneś mieć nad wykonywaniem zadań przez agenta oraz jak agenci powinni ze sobą komunikować się. Jeden z opisów firmy IBM dobrze oddaje lepszy sposób podejścia: przestań pytać, który framework jest najlepszy, a zastanów się nad tym, jaki rodzaj systemu opartego na agentach chcesz stworzyć.
To, co następuje, jest skierowane do programistów i architektów średniego oraz wyższego poziomu, którzy już wiedzą, czym jest agent: modelem wyposażonym w narzędzia, instrukcje oraz pewną ilość pamięci, który może podejmować więcej niż jeden krok w kierunku celu. Zakłada się, że potrafisz czytać kod w Pythonie i przetestowałeś co najmniej jeden cykl wywoływania narzędzi przez pojedynczego agenta. Tekst dzieli projekty na pięć kategorii, następnie porównuje cztery filozofie orkiestracji, a na koniec pokazuje trzy minimalne przykłady kodu, abyś mógł poczuć różnicę między modelami programowania przed zatwierdzeniem bazy kodu.
Czego tak naprawdę chroni cię framework
Dla demonstracji możesz stworzyć agenta bez żadnego frameworku. Jednak kilka problemów pojawia się niemal we wszystkich poważnych systemach, a framework istnieje głównie po to, byś nie musiał ich ponownie rozwiązywać:
- Cykl rozumowania. Wywołaj model, uruchom wybrane przez niego narzędzia, przekaż wyniki z powrotem i powtarzaj proces, aż zostanie spełniona warunek zatrzymania.
Wszystkie tutaj przedstawione frameworki obejmują te cztery obszary. Różnią się natomiast tym, w jakim stopniu promują własne rozwiązania.
Zacznij od przypadku użycia
Zanim porównasz funkcje, zastanów się, co tak naprawdę chcesz stworzyć. Pięć kategorii obejmuje większość projektów, a każda z nich proponuje inny wybór najważniejszych elementów.
- Liniowe procesy pracy. Kroki są wykonywane w przewidywalnej, zazwyczaj stałej kolejności: agent obsługi szuka informacji w bazie wiedzy, przygotowuje odpowiedź i ewentualnie otwiera zgłoszenie. Nie ma potrzeby, by agenci tu o czymkolwiek dyskutowali. Potrzebna jest niezawodność. LangChain nadaje się do sekwencji, LlamaIndex do zadań wymagających intensywnego wyszukiwania informacji, a LangGraph okazuje się przydatny, gdy sekwencja wymaga warunków lub pętli.
- Autonomiczne zespoły wielu agentów. Cel jest przekazywany, a grupa agentów negocjuje sposób jego realizacji – na przykład planista, programista i recenzent wspólnie wykonują zadanie programistyczne. Takie problemy są z natury otwarte. AG2 (utrzymywany następca AutoGen) oraz CrewAI to typowe rozwiązania w tym przypadku.
Takie uporządkowanie zamienia pytanie „który framework?” na coś mniej istotnego. Czy proces jest przewidywalny, służy eksploracji, ograniczony rolami, zmierza w kierunku produkcji, czy jest jedynie hipotezą?
Cztery sposoby, w jakie frameworki modelują koordynację
Nawet wśród kilku kandydatów frameworki różnią się sposobem reprezentowania koordynacji. Ogólnie kierują się jedną z czterech filozofii.
- Oparte na grafach. Agenci i logika stanowią węzły w grafie skierowanym, a wyraźne krawędzie, warunkowe lub cykliczne, decydują o tym, co ma nastąpić dalej. LangGraph to najjaśniejszy przykład – w praktyce definiuje się w ten sposób maszynę stanową.
- Oparte na rolach. Każdy agent to członek zespołu o określonej roli, celu i historii, natomiast warstwa procesowa decyduje o tym, jak zadania są między nimi przekazywane. CrewAI jest zorganizowany dokładnie według tej koncepcji.
Żadna filozofia nie wygrywa całkowicie. Twoja decyzja powinna wynikać z istniejącego modelu mentalnego twojego zespołu dotyczącego problemu oraz od stopnia wyraźnej kontroli nad ścieżkami wykonywania, jakiej faktycznie pragniesz.
Miejsce frameworku w architekturze
Każda platforma opiera się na jednym lub kilku dostawcach modeli i zarządza pętlą rozumowania. Na tym poziomie następuje wywoływanie narzędzi, które jest coraz bardziej standaryzowane dzięki protokolowi MCP. Według doniesień od grudnia 2025 roku jest ono zarządzane przez Agentic AI Foundation należącą do Linux Foundation, a każda z tych platform używa go w jakiejś formie. Gdy agenci muszą komunikować się między różnymi procesami lub usługami, rośnie popularność protokołu Agent2Agent (A2A) jako podobnego standardu, z wbudowanym wsparciem w ADK oraz dodatkowymi funkcjami w innych rozwiązaniach.
Poniżej znajduje się mechanizm utrzymywania stanu, takie jak zapisywanie stanu LangGraph w bazie danych lub prosta historia rozmów w pamięci, oraz warstwa obserwowalności, np. LangSmith dla LangGraph lub wbudowane śledzenie w OpenAI Agents SDK. Elementy te mają znacznie większe znaczenie, gdy agent ma do czynienia z rzeczywistymi użytkownikami, niż w środowisku notatniku. Żaden z tych frameworków nie jest powiązany z konkretną chmurą. OpenAI Agents SDK oraz Google ADK naturalnie faworyzują modele swoich dostawców, natomiast LangGraph i CrewAI dążą do pozostania niezależnymi od konkretnych modeli.
Trzy minimalne przykłady
Te fragmenty są celowo małe. Pokazują model programowania każdego frameworku i nie stanowią systemów produkcyjnych. Nazwy pakietów oraz kroki instalacji szybko się zmieniają, dlatego najpierw sprawdź aktualną dokumentację danego projektu.
LangGraph: graf dwuwęzłowy
# pip install langgraph
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict
class State(TypedDict):
question: str
answer: str
def research(state: State) -> State:
state["answer"] = f"Researched: {state['question']}"
return state
def write(state: State) -> State:
state["answer"] = f"Written up: {state['answer']}"
return state
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("research", research)
graph.add_node("write", write)
graph.set_entry_point("research")
graph.add_edge("research", "write")
graph.add_edge("write", END)
app = graph.compile()
result = app.invoke({"question": "What is agentic AI?", "answer": ""})
print(result["answer"])
# Output: Written up: Researched: What is agentic AI?
Kod definiuje typowany stan udostępniany pomiędzy węzłami, dodaje dwa węzły jako zwykłe funkcje Pythona i łączy je wyraźną krawędzią. Nic tutaj nie korzysta z LLM. LangGraph jest celowo neutralny pod tym względem, więc w każdym węźle można podłączyć dowolnego klienta modelu, jaki się preferuje.
CrewAI: dwuosobowa załoga
# pip install crewai
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(
role="Researcher",
goal="Find accurate information on the given topic",
backstory="An experienced analyst who values accuracy over speed."
)
writer = Agent(
role="Writer",
goal="Turn research into a clear summary",
backstory="A technical writer who favours plain language."
)
research_task = Task(
description="Research agentic AI frameworks",
expected_output="A short list of key considerations",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="Summarise the research for a developer audience",
expected_output="A concise paragraph",
agent=writer
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff()
Nie ma węzłów ani krawędzi do połączenia. Dwa agenty są opisane poprzez rolę i cel, a każdemu z nich przydzielona jest zadanie. Domyślny proces załogi wykonywać zadania jeden po drugim, przekazując wynik następnemu. CrewAI zajmuje się koordynacją, którą LangGraph kazałby Ci modelować w sposób wyraźny.
OpenAI Agents SDK: przekazywanie rozmowy między agentami
# pip install openai-agents
from agents import Agent, Runner
billing_agent = Agent(
name="Billing",
instructions="Handle billing questions concisely."
)
triage_agent = Agent(
name="Triage",
instructions="Answer general questions; hand off billing questions to Billing.",
handoffs=[billing_agent]
)
result = Runner.run_sync(triage_agent, "Why was I charged twice this month?")
print(result.final_output)
W przykładzie agent ds. triażu otrzymuje informację o jednym innym agencie, któremu może przekazać zadanie. Jeśli model stwierdzi, że wiadomość dotyczy fakturowania, silnik SDK sam przenosi rozmowę do agenta ds. fakturowania. Brak grafów, brak metafor ról – tylko agenci wraz z narzędziami i mechanizmami przekazywania zadań, których mogą używać. Google ADK w podobnej skali ma agent korzeniowy z sub_agents, lecz jego podagenci tworzą wyraźne drzewo, które może obejmować agenty zdalne przez protokół A2A, podczas gdy powyższa lista przekazywania zadań jest płaska.
Dopasowanie każdego frameworku do Twojej sytuacji
Wybierz LangGraph, gdy:
- Twój proces pracy zawiera pętle, ponawiania lub warunkowe gałęzie, które chcesz wyraźnie zamodelować;
- potrzebujesz trwałego stanu, który przetrwa restart, lub debugowania typu „podróż w czasie”;
- Twój zespół już używa komponentów LangChain.
Wybierz CrewAI, gdy:
- problem ten naturalnie dzieli się na konkretne role, a taka struktura pomaga osobom spoza dziedziny inżynierii w zrozumieniu sytuacji;
- chcesz, aby coś działało już w ciągu kilku godzin;
- jesteś gotów przenieść kluczowe elementy do frameworka niższego poziomu, jeśli sekwencjonowanie oparte na rolach okazuje się niewystarczające;
Wybierz OpenAI Agents SDK w następujących przypadkach:
- budujesz głównie na modelach OpenAI i chcesz jak najlżejszą, sensowną warstwę nad pętlą rozumowania;
- twoja potrzeba koordynacji polega na prostym delegowaniu zadań między kilkoma specjalistami.
Wybierz Google ADK w następujących przypadkach:
- już pracujesz w Google Cloud lub ekosystemie Gemini;
- agenci będą pracować w różnych zespołach lub usługach, co sprawia, że model remote-agent od A2A jest odpowiednią opcją.
Zwróć się gdzie indziej w następujących przypadkach:
- Bезpieczeństwo typów jest ważniejsze od elastyczności orkiestracji, w takim przypadku PydanticAI, który waliduje dane wejściowe i wyjściowe agenta na podstawie modeli Pydantic, może przewyższyć wszystkie cztery rozwiązania;
- Jesteś na etapie prototypowania jednego z pięciu przypadków użycia, w takim razie lepszym punktem wyjścia będzie LangFlow lub Flowise przed napisaniem jakiegokolwiek kodu frameworku.
Błędy, które popełniają zespoły
- Wybieranie przed zdefiniowaniem. Zespoły biorą ten framework, który ma najwięcej ocen, i próbują dopasować do niego problem. Najpierw określenie kategorii zazwyczaj sprawia, że lista możliwości staje się oczywista, znacznie bardziej niż czytanie czterech zestawów dokumentacji.
- Ignowowanie kosztów zmiany. Prompty, logika agenta oraz wzorce orkiestracji rzadko można łatwo przenieść do innego rozwiązania. Jeśli przypuszczasz, że pierwszy wybór szybko się okaże niewystarczający, planuj częściową przerobkę i nie polegaj na szybkiej zamianie rozwiązania.
Kolejne kroki
- Zdecyduj, do której z pięciu kategorii należy twój projekt, zanim otworzysz dokumentację jakiegokolwiek frameworku: liniowa, autonomiczna z wieloma agentami, oparta na rolach, orkiestracja produkcji czy szybki prototyp.
- Zainstaluj jeden z powyższych frameworków i odbuduj prosty przykład, używając własnego przypadku użycia zamiast tego pokazanego.
- Znajdź istniejące serwery narzędzi MCP dla systemów, do których musisz się połączyć, i unikaj ręcznie pisanych łączników narzędziowych, jeśli takie już istnieją.
- Domów się z góry reguły przejścia, na przykład przechodzenie na LangGraph, gdy algorytm spełni trzy określone warunki.
Krótkie podsumowanie
Zanim zadasz pytanie, który framework jest najlepszy, sprawdź, która z pięciu znanych form opisuje twój projekt: przewidywalny liniowy tok, zespół autonomiczny bez określonego kształtu, grupa z wyraźnie rozdzielonymi rolami, zadanie związane z orkiestracją produkcji czy pomysł na etapie prototypu.
Odpowiedź na to pytanie ogranicza zakres możliwości jeszcze przed otwarciem jakiejkolwiek tabeli z funkcjami. Po tym kroku pozostaje już głównie kwestia filozofii. Wybierz LangGraph, jeśli potrzebujesz ścisłej kontroli nad rozgałęzianiem się procesów, CrewAI w przypadku myślenia opartego na rolach i szybkiej iteracji, OpenAI Agents SDK ze względu na prostotę pracy z modelami OpenAI, a ADK, jeśli już korzystasz z ekosystemu Google. MCP i A2A stają się powszechnymi standardami dla narzędzi oraz komunikacji między agentami, więc zmiana podejścia później będzie mniej uciążliwa, choć nigdy nie będzie to bezkosztowe.
Literatura pokrewna
- Inżynieria Contextu Agencyjnego: Przewodnik krok po kroku dla inżynierów ML — Jak zaprojektować to, co agent LLM widzi na każdym kroku: pobieranie danych, ustrukturyzowany kontekst, pamięć, kompresja i ocena, wraz z przykładem agenta do debugowania systemów ML.
- Praktyczne notatki: 5 artykułów, które musi znać każdy inżynier agencyjnej sztucznej inteligencji — Szczegółowy przewodnik po Praktycznych notatkach: 5 artykułów, które musi znać każdy inżynier agencyjnej sztucznej inteligencji: kontrakty, sprawdzania oraz gotowe fragmenty kodu do wykorzystania przez zespoły wdrażające ten model.