MAF 1.0, LangGraph czy CrewAI? Wybór frameworku agenta w 2026 roku

Microsoft wydał Agent Framework 1.0 (MAF) 3 kwietnia 2026 roku. Łączy on AutoGen i Semantic Kernel w jedno rozwiązanie przeznaczone do użycia w produkcji i trafił na rynek, gdzie LangGraph oraz CrewAI były już popularnymi opcjami. Zespoły, które wcześniej zastanawiały się, który framework wybrać, teraz pytają, czy warto dokonać zmiany. Poniżej znajduje się porównanie pomagające w podjęciu tej decyzji, zawierające wszystkie aktualne informacje na dzień 11 kwietnia 2026 roku.

Krótka odpowiedź

Dla prototypowania wybierz CrewAI. Wybierz LangGraph w przypadku złożonych, niezależnych od chmury procesów w Pythonie. Wybierz MAF, jeśli korzystasz z Azure, ponieważ dostępny jest zarówno dla .NET, jak i Pythona. Jeśli masz już kod napisany w LangGraph, pakiet langchain-azure-ai łączy go z Azure Foundry, oszczędzając ci konieczności przepisywania kodu.

Co zmieniło się od 2025 roku

• AutoGen i Semantic Kernel połączono w MAF 1.0, który wszedł do powszechnego użycia 3 kwietnia 2026 roku.
• LangGraph v1 ustalił swoją architekturę działania oraz narzędzia pomocnicze.
• CrewAI rozwijał się w oparciu o mechanizmy przepływów i punktów kontrolnych.
• MCP, A2A i AG-UI przeszły z kategorii „przydatnych dodatków” do elementów niezbędnych.

Trzy różne modele myślowe

Te frameworki nie zgadzają się co do tego, czym właściwie jest agent, a ta różnica ma większe znaczenie niż jakakolwiek tabela funkcji.

LangGraph modeluje proces pracy jako graf skierowany. Węzłami są funkcje, a krawędziami decyzje; stan przemieszcza się po grafie w sposób doskonale widoczny. Myślisz w kodzie.

# 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 symuluje zespół. Każdy agent ma rolę, cel oraz historię, wszystko to opisane językiem potocznym, dzięki czemu możesz myśleć w kategoriach struktur organizacyjnych.

# 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 oferuje dwa style pod jednym dachem: swobodną konwersację napędzaną modelami językowymi, zaczerpniętą z AutoGen, oraz ustalone procesy biznesowe pochodzące z Semantic Kernel. Można je łączyć.

# 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())

Kwestie związane z produkcją, po jednej

Stan i trwałość

To tutaj decyduje się, czy implementacja przetrwa, czy nie. LangGraph jest jedynym z trzech rozwiązań, które posiada wbudowaną funkcję odtwarzania stanów na poziomie poszczególnych kroków. Jeśli agent zawiedzie na 7. kroku z 12, można przejrzeć wszystkie wcześniejsze stany i rozpocząć pracę od 6. kroku. W branżach regulowanych ta funkcjonalność jest niemal obowiązkowa, więc LangGraph wygrywa tę rundę.

MAF posiada silnik procesów grafowych obsługujący sekwencyjne, równoległe, przekazywanie obowiązków oraz rozmowy grupowe, a także Durable Functions do utrzymywania długotrwałych stanów. W dokumencie README wspomina się o możliwości podróży w czasie w procesach grafowych, ale narzędzia do odtwarzania są mniej dopracowane niż te oferowane przez LangSmith. Integracja z Durable Task w wersji Python jest nadal w fazie beta, a po jej ustabilizowaniu różnica może się zmniejszyć dla zespołów korzystających wyłącznie z Azure. CrewAI wymaga tutaj zewnętrznych narzędzi.

Pamięć

Pamięć jest największym atutem, a jednocześnie największą słabością każdego frameworku. MAF jest jedynym rozwiązaniem z w pełni zarządzaną warstwą pamięci, która nadaje się do zastosowań korporacyjnych, choć działa wyłącznie na Azure i pozostaje w wersji wstępnej. Zarządzana pamięć Foundry, dostępna w wersji publicznej od stycznia 2026 roku, wydobywa informacje z rozmów, rozstrzyga konflikty pomiędzy nimi i przywraca istotny kontekst w późniejszych sesjach, bez konieczności posiadania własnej infrastruktury. Wygrywa wtedy, gdy Twoja firma już zastosowała standard Microsoft Foundry.

LangGraph może wywoływać agenty Foundry Agent Service za pośrednictwem langchain-azure-ai, ale zarządzana pamięć to funkcja MAF, która nie umożliwia pełnego wykorzystania tej możliwości. LangGraph zapewnia trwałe wykonywanie zadań oraz przechowywanie stanu poprzez punkty kontrolne. Po prostu nie opakowuje ich w gotową abstrakcję zarządzanej pamięci. W przypadku rozwiązań self-hosted, CrewAI oferuje najpełniejsze funkcje zarządzania pamięcią od razu po uruchomieniu.

Debugowanie i obserwowalność

Wyobraźmy sobie agenta, który podejmuje złą decyzję o 3 rano. Co widzi inżynier na zmianie? LangGraph w połączeniu z LangSmith daje najlepszą odpowiedź: wizualizacja śladów działania wraz z odtwarzaniem punktów kontrolnych stanowi obecnie najskuteczniejsze rozwiązanie do debugowania agentów. Ślady generowane przez MAF są natywnie integrowane z Application Insights oraz nowym dashboardem Foundry Agents, który jest gotowy do użycia w produkcji, ale nie posiada funkcji odtwarzania. CrewAI polega na narzędziach od dostawców zewnętrznych.

Jedna przydatna informacja: instalując langchain-azure-ai[opentelemetry], ślady generowane przez LangGraph trafiają również do Azure Application Insights. Dzięki temu podczas rozwoju masz do dyspozycji LangSmith, a w środowisku produkcyjnym – Azure Monitor.

MCP i A2A

Te protokoły określają, w jaki sposób agenty łączą się z narzędziami oraz ze sobą. Tutaj przewaga należy do MAF. Karta „Narzędzia” w portalu Foundry gromadzi serwery MCP, punkty końcowe A2A, Fabric, SharePoint, Azure AI Search oraz ponad 1 400 połączników do Logic Apps w jednym miejscu, a żaden inny rozwiązanie nie oferuje tak szerokiego zakresu integracji przedsiębiorstwowej. Natywna obsługa protokołów przez CrewAI jest solidna, natomiast LangGraph wymaga większej ilości ręcznych konfiguracji.

Python na Azure: dwie rzeczywiste opcje

Wiele porównań przedstawia Azure jako środowisko dostępne wyłącznie dla .NET. Tak nie jest – zespoły używające Pythona mają dwie dobre drogi.

Opcja pierwsza: MAF dla Pythona

MAF 1.0 stał się powszechnie dostępny dla Python 3 kwietnia 2026 roku, w tym samym dniu co .NET. Nie jest to wersja wstępna.

# 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())

Oferuje kilka funkcji, których LangGraph nie może dorównać:

• Zarządzanie pamięcią przez Foundry, które pozwala na wyodrębnianie, konsolidację i odzyskiwanie danych między sesjami
• Agent 365, służący do centralnego zarządzania oraz bezpośredniego wdrażania w Microsoft 365 (dostępny powszechnie od 1 maja)
• The Voice Live API, umożliwiający tworzenie natywnych agentów do przetwarzania mowy w czasie rzeczywistym
• Foundry IQ, dostarczający dynamiczne rozwiązania RAG za pośrednictwem jednej API
• Foundry Control Plane, obejmujący zarządzanie tożsamościami, politykami oraz możliwościami monitorowania

Cena jest wysoka ze względu na trudności związane z wczesnym przyjęciem tej technologii. W momencie pisania tego tekstu Python GA miał zaledwie osiem dni. Kilka integracji, mianowicie A2A, AG-UI, Azure Functions, Cosmos DB i Mem0, nadal znajduje się w wersji beta i wymaga użycia flagi --pre. Materiały społecznościowe, takie jak tutoriale i odpowiedzi na Stack Overflow, są skromniejsze w porównaniu z tymi dostępnymi dla LangGraph, a pakiety beta prawdopodobnie będą powodować błędy w nadchodzących miesiącach.

Opcja druga: LangGraph w połączeniu z langchain-azure-ai

Sama Microsoft utrzymuje langchain-azure-ai (wersja 1.2.1, opublikowana 26 marca 2026 roku) i zaleca go jako sposób uruchamiania LangChain oraz LangGraph na platformie Azure. Nie jest to rozwiązanie opracowane przez społeczność.

# 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"
)

Otrzymujesz sprawdzone narzędzia do debugowania od LangGraph w połączeniu z modelami i usługami Azure. Rezygnujesz natomiast ze wszystkiego, co jest ekskluzywne dla MAF: zarządzanej pamięci Foundry, Voice Live, mechanizmów zarządzania Agent 365 oraz Foundry IQ. Most łączy infrastrukturę Azure, a nie jego funkcje specyficzne dla agentów.

Wybór między nimi

Dla nowego projektu w Azure, który ceni głęboką integrację, zarządzaną pamięć, mechanizmy zarządzania oraz funkcje głosowe, wybierz MAF Python i przyjmij fakt, że będziesz korzystać z najnowszych rozwiązań. Jeśli najbardziej zależy ci na sprawdzonej niezawodności, możliwościach debugowania za pomocą punktów kontrolnych lub przenoszalności, wybierz LangGraph wraz z mostem łączącym. Obie opcje stanowią solidne rozwiązania do produkcji, a żadna z nich nie jest błędem.

Koszt uruchomienia

Wszystkie trzy frameworki są otwartym oprogramowaniem pod licencją MIT, ale całkowity koszt posiadania szybko się różni. Podane poniżej przybliżone wartości zależą od cen typu GPT, średniej długości rozmowy oraz umiarkowanej częstotliwości wywoływania narzędzi; obejmują one koszty hostingu, ale nie czas pracy inżynierów. Traktuj je jako przybliżenia, a nie obietnice.

CrewAI to najtańszy sposób na rozpoczęcie pracy. LangGraph oferuje najlepszy stosunek ceny do elastyczności. Usługi zarządzane MAF mogą zaoszczędzić miesiące pracy inżynierów, ale jednocześnie mocniej wiążą użytkownika z Microsoftem.

Trzy pytania do podjęcia decyzji

1. Czy korzystasz z Azure? Z .NET MAF jest oczywistym wyborem. Z Pythonem masz dwie opcje: MAF dla najgłębszej integracji lub LangGraph w połączeniu z narzędziem mostowym do debugowania i przenoszenia aplikacji. Jeśli nie korzystasz z Azure, przejdź dalej.
2. Czy potrzebujesz złożonych struktur rozgałęzień, pętli lub debugowania opartego na punktach kontrolnych? W takim przypadku wybierz LangGraph – jego model grafowy oraz funkcja podróży w czasie nie mają prawdziwych konkurentów.
3. Czy potrzebujesz działającego prototypu wieloagentowego jeszcze w tym tygodniu? Wybierz CrewAI – wystarczy około 20 linijek kodu, aby stworzyć funkcjonalną grupę agentów. Jeśli nie, LangGraph jest neutralnym pod względem chmury standardem: więcej pracy teraz, mniej żalów w skali większej.

Jak zazwyczaj rozwijają się projekty korporacyjne

Powszechną ścieżką jest stworzenie prototypu za pomocą CrewAI w pierwszych dwóch tygodniach w celu udowodnienia zasadności rozwiązania, następnie przebudowa systemu przy użyciu MAF lub LangGraph w miesiącach od pierwszego do trzeciego, a w końcu skalowanie na zarządzanej infrastrukturze – czy to Foundry Agent Service, LangGraph Cloud, czy obu narzędziach jednocześnie.

Przedsiębiorstwa korzystające z Azure zazwyczaj dzielą się na dwie grupy. Zespoły rozpoczynające pracę od zera preferują MAF Python, ponieważ zarządzanie pamięcią, Agent 365 oraz Foundry Control Plane są trudne do odtworzenia gdzie indziej. Zespoły posiadające już kod LangGraph używają langchain-azure-ai, aby dostosować się do Azure bez konieczności przepisywania kodu – jest to most migracyjny, a nie zalecenie dla nowych projektów. W przypadku firm używających .NET, MAF 1.0 jest bezkonkurencyjny, natomiast poza Azure LangGraph pozostaje standardem.

Co decyduje o tym, czy projekt zostanie wdrożony

Po trzech latach wdrażania agentów ten framework tłumaczy chyba około 20% wyników. Pozostałe 80% zależy od pięciu czynników, którymi SDK nie zajmuje się za nas.

Projektowanie procesów pracy ma większe znaczenie niż architektura. Jeśli ktoś nie potrafi jasno wyjaśnić logiki decyzyjnej, agent jej nie wymyśli, dlatego przed napisaniem jakiegokolwiek kodu agenta należy dokładnie zaplanować cały proces realizowany przez człowieka.

Jakość danych wciąż stanowi wąskie gardło. Agenci powielają wszystko, co im podasz, więc najpierw należy oczyścić dane wejściowe.

Pisanie precyzyjnych instrukcji odróżnia rozwiązania dobre od złych. Eleganckie systemy LangGraph zawodzą przy niejasnych poleceniach, podczas gdy proste prototypy CrewAI odnoszą sukces, ponieważ ktoś poświęcił dwa dni na dopracowanie instrukcji. Większość zespołów znacznie za mało inwestuje w ten aspekt.

Ludzka weryfikacja to decyzja projektowa, a nie opcja. Z góry ustal, jaki poziom pewności powinien wywołać weryfikację oraz jakie działania wymagają wyraźnej aprobaty.

Zarządzanie zmianami jest najtrudniejszym elementem. Nikt nie przewiduje na nie budżetu, a one psują więcej projektów niż kiedykolwiek zła decyzja technologiczna.

Stopień skalowalności Twojej implementacji zależy znacznie bardziej od tych podstaw niż od SDK, które importujesz. Wybierz framework pasujący do umiejętności Twojego zespołu oraz technologii używanych w Twojej organizacji, a następnie poświęć wiele wysiłku na to, co framework nie może za Ciebie zrobić.