10 фреймворков ИИ-агентов, о которых стоит знать в 2026 году: LangGraph, CrewAI и другие.

Фреймворки агентов быстро разрастались. OpenAI выпустила Agents SDK, Google — ADK, Hugging Face — Smolagents, а команда Pydantic создала типизированный слой для агентов; все это сосуществует наряду со старыми решениями. Выбор между ними становится проще, когда понимаешь, что каждый из них опирается на одну идею: способ взаимодействия агентов друг с другом.

Карта: восемь моделей координации

• Основано на графах: агенты — это узлы, переходы — рёбра. Пример — LangGraph.
• Основано на ролях: агенты действуют как должности в команде. Пример — CrewAI.
• Конверсационный подход: агенты общаются в групповом чате по очереди. Примеры — AutoGen и AG2.
• Иерархический подход: родительский агент поручает задачи дочерним, как на организационной схеме. Пример — Google ADK.
• Выполнение кода: действие агента заключается в написании и запуске кода на Python. Пример — Smolagents.
• Передача управления: один агент намеренно передаёт контроль другому. Пример — OpenAI Agents SDK.

Цикл с типобезопасностью: проверка данных с помощью Pydantic на каждом шаге. PydanticAI.

Соответствие протоколу: агенты взаимодействуют друг с другом через A2A и MCP как основное условие. OpenAgents.

Semantic Kernel и Claude Agent SDK не вписываются полностью в этот список, поэтому имеют отдельные разделы ниже. Учитывая этот список, выбор фреймворка сводится к одному вопросу: какая модель координации подходит для вашей задачи?

1. LangGraph — стандарт в производстве

В начале 2026 года LangGraph обогнал CrewAI по количеству звезд на GitHub благодаря внедрению в корпоративных проектах. Его графовая структура отвечает потребностям производства, таким как логи аудита и точки возврата.

Вы явно определяете ориентированную графовую структуру. Агенты, инструменты и точки контроля представляют собой узлы, а условные рёбра определяют, что будет выполняться далее. Фреймворк сохраняет состояние между шагами и использует логику сокращения для объединения обновлений, поступающих одновременно. Это делает его идеальным решением там, где требуется точный контроль над порядком выполнения, разветвлением действий и восстановлением после ошибок. В конце 2025 года он достиг версии 1.0, стал стандартной средой выполнения для агентов LangChain и поддерживает как Python, так и JavaScript.

Функция сохранения состояния встроена благодаря возможности создания точек контроля с функцией «перехода в прошлое»: любое более раннее состояние можно воспроизвести, что важно для отладки и соблюдения стандартов. Если сочетать его с LangSmith, получится одна из лучших систем отслеживания в этой категории.

Цена — это дополнительный код. Простой агент ReAct может состоять примерно из 40 строк в Smolagents и около 120 строк в LangGraph. Вы жертвуете объёмом кода ради большего контроля.

Он подходит для производственных систем, требующих четкого отслеживания состояния и возможности аудита, рабочих процессов с циклами, ветвлениями и условным маршрутизированием, агентов, нуждающихся в контрольных точках с одобрением человека, а также команд, уже инвестировавших в LangChain.

Минимальный пример включает типизированное состояние, функцию для определения продолжения работы после десяти итераций, узел агента и узел инструментов, а также связи между ними, которые создают цикл до достижения лимита.

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: быстрое начало работы

Благодаря моделированию на основе ролей CrewAI небольшая команда может создать рабочую систему с несколькими агентами примерно за полчаса.

Вы описываете каждого агента через его роль, предысторию и цель, затем объединяете их в команду с задачами и позволяете фреймворку самостоятельно обеспечить координацию. Код написан почти как обычный английский язык: вы объявляете исследователя, автора и рецензента, задаете им задачи, а CrewAI определяет, кто что делает и когда. Графовая теория здесь не применяется.

Расходы проявляются в двух аспектах. Сравнения, опубликованные в 2026 году, показывают умеренную нагрузку на токены — примерно 18% больше по сравнению с аналогичной реализацией LangGraph для команды из трех агентов, занимающихся сортировкой заявок; однако эти цифры зависят от объема работы. Кроме того, при сбое в работе системы из пяти агентов абстракция может стать нечеткой, что затрудняет отладку. Состояние системы представляет собой просто результат выполнения задачи, передаваемый от одного агента к другому.

Это подходит для быстрой разработки прототипов и MVP, автоматизации бизнес-процессов, соответствующей ролям человеческих команд, команд без специализированных инженеров по ИИ, а также небольших организаций, делающих первые шаги в области автоматизации с помощью агентов. Типичная ситуация: команды создают прототипы в CrewAI, а затем переходят на LangGraph, когда им нужна надлежащая обработка состояний и условное маршрутизирование.

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 и AG2: агенты в диалоге

В AutoGen рабочие процессы представляют собой диалоги. Агенты присоединяются к групповому чату, обмениваются сообщениями по очереди, после чего выборщик определяет следующего оратора. В то время как LangGraph строит граф из узлов и рёбер, AutoGen организует дискуссию.

Первая версия, 0.2, популяризировала использование агентов для обсуждения и улучшения ответов через диалог. Переписанная версия 0.4, получившая название AG2, перешла на архитектуру, основанную на событиях, с асинхронной обработкой и возможностью подключения различных стратегий оркестрации.

Проблема заключается в затратах. Каждый ответ представляет собой полный вызов большой языковой модели, передающий всю текущую информацию из диалога; поэтому четыре агента, обсуждающиеся в течение пяти раундов, потребуют как минимум двадцати вызовов. Это слишком тяжело для работ с высокой нагрузкой в реальном времени, таких как обслуживание клиентов. Однако это имеет смысл для работы в автономном режиме, где важна качественность больше, чем скорость. Состояние диалога хранится в истории общения, по умолчанию в памяти.

Хорошие примеры использования — исследования и анализ, где агенты обсуждают варианты и совершенствуют решения, генерация кода, при которой один агент критикует другого, любые задачи, требующие тщательного обсуждения, а также команды, нуждающиеся в поддержке .NET, поскольку AutoGen имеет механизмы взаимодействия между языками. AutoGen Studio предоставляет интерфейс без необходимости программирования для тестирования многоагентных схем, что удобно для тех, кто не является инженером.

4. Google ADK, древовидная структура делегирования

ADK, выпущенный в апреле 2025 года, организует агентов в виде дерева. Корневой агент получает задачу и передает подзадачи дочерним агентам, у которых также могут быть свои дочерние агенты. Это похоже на организационную структуру, а не на групповой чат.

Он тесно связан с Vertex AI, Gemini и Google Cloud, хотя работают и другие модели. Его выдающейся особенностью является нативная поддержка A2A — протокола «агент-к-агенту», что позволяет агенту ADK находить и вызывать агента, написанного на LangGraph или CrewAI, через стандартный интерфейс задач A2A. Состояние сессии обрабатывается с помощью подключаемых бэкендов.

Это идеальный выбор для команд, активно использующих Google Cloud, для систем, которым необходимо координировать агентов в разных фреймворках, для предприятий, полагающихся на сертификаты соответствия от Google, а также для рабочих процессов с четкой иерархией делегирования полномочий.

5. OpenAI Agents SDK — компактный и быстрый

Появившись в марте 2025 года, Agents SDK заменил экспериментальный проект Swarm на продукт, готовый к использованию в реальных условиях. Основная идея заключается в передаче контроля: один агент выполняет свою задачу и явно передает управление, а также контекст разговора, другому агенту. Каждый агент определяется инструкциями, моделью, инструментами и списком агентов, которым он может передать управление. Результат работы предсказуем и легко читаем.

Ограничения действительно существуют. Система связана с моделями OpenAI, при этом нет возможности использовать собственные модели. Нет встроенной функции сохранения прогресса для длительных задач, контроль над обменом сообщениями между агентами слабый, а обработка ошибок грубая. Состояние агента представляет собой переменные контекста, которые по умолчанию являются временными. Учебная кривая незначительна благодаря простому и четко определенному API.

Выберите этот вариант, если вы уже используете модели OpenAI, ваша работа представляет собой простую последовательность операций без сложных требований к состоянию, или если вы хотите создать прототип перед тем, как перейти к более масштабному решению.

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 в качестве действия

Библиотека Hugging Face использует упрощенный подход. Вместо сложных инструкций и оркестрации она запускает минимальный цикл, в котором агент пишет и выполняет код для достижения своей цели.

Большинство агентов выбирают инструменты и аргументы в формате JSON. CodeAgent из Smolagents пишет код непосредственно на Python, поэтому любая библиотека становится доступной в качестве инструмента после разрешения на импорт. Это также обеспечивает поддержку локальных моделей, разработанных Hugging Face для собственной экосистемы. Для безопасности выполнение кода может происходить в изолированной среде с помощью Blaxel, E2B, Modal, Docker или среды Pyodide-plus-Deno WebAssembly.

Недостатком является зависимость от качества модели. Модели класса GPT-4o или Claude Sonnet генерируют качественный код, тогда как модели с примерно 7 миллиардами параметров постоянно содержат ошибки. Эта зависимость выше, чем в других фреймворках.

Он подходит для агентов, занимающихся исследованиями и выполнением кода, пайплайнов анализа данных, которые получают преимущества от генерируемого кода, пользователей Hugging Face Hub, а также для прототипов с локальными моделями с открытым исходным кодом.

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, типизированные контракты

Pydantic AI переносит принципы типобезопасности и удобства разработки из Pydantic в работу с агентами, обеспечивая ощущение близкое к FastAPI. Вы объявляете входные данные, параметры инструментов и результаты выполнения в виде типов Python, после чего фреймворк проверяет их и добавляет инструменты мониторинга OpenTelemetry.

В его алгоритме на каждом шаге используется внедрение зависимостей: указывается, что поступает на вход и что выходит на выходе, при этом Pydantic обеспечивает соблюдение контракта. Если ваша система требует надежных, проверенных форматов вывода, это предоставляет гарантии уровня Pydantic относительно того, что вернет модель. Тем, кто использовал Pydantic или FastAPI, это покажется знакомым.

Он подходит для приложений с результатами, проверенными по схеме, как в финансах, здравоохранении и юридической сфере, для команд, которые ценят типобезопасность и возможность тестирования, для разработчиков Python, желающих четких правил взаимодействия, а также для использования в качестве слоя структурированного вывода внутри более крупных оркестраторов, таких как LangGraph.

8. Microsoft Semantic Kernel — путь для крупных предприятий

Semantic Kernel основан на плагинах, причем агенты выполняют роль оркестрирующих планировщиков; он разработан так, чтобы казаться обычным корпоративным программным обеспечением, а не исследовательским прототипом. Он легче некоторых конкурентов, но тесно интегрируется с .NET.

Это решение подходит для команд, работающих в Azure, которые пишут код на C# или Java и развертывают его в экосистеме, соответствующей стандартам Microsoft. Оно в первую очередь настроено для Azure OpenAI, но поддерживает и других поставщиков. Оно подходит для корпоративных команд, использующих .NET, C# и Java, для развертывания в первую очередь в Azure, для организаций, уже использующих Copilot Studio, а также для рабочих процессов, требующих подключения к Microsoft 365 и Office.

9. Claude Agent SDK: надежность превыше всего

SDK от Anthropic функционирует как цепочка использования инструментов с подагентами. Claude определяет, какие инструменты использовать, связывает их между собой и может запускать изолированные подагенты для параллельной работы через инфраструктуру агентов Claude Code.

Он делает акцент на надежной обработке ошибок и безопасном поведении вместо чистой скорости, нативно интегрируется с MCP для подключения инструментов и может использовать расширенные возможности рассуждения Claude для сложных задач. Он работает только с моделями Claude. Внешнее состояние передается через серверы MCP, а состояние в рамках сессии хранится в контексте Claude.

Рассмотрите его, если вы уже используете платформу Anthropic, если важны гарантии безопасности и соблюдение правил контента, для работы с длинными контекстами, где полезен объем в 200 тысяч токенов, а также для проектов, связанных с более широкой экосистемой инструментов MCP.

10. OpenAgents — сеть, построенная на протоколах

OpenAgents создаёт стабильные сети агентов, в которых участники обмениваются информацией с использованием открытых стандартов: MCP для инструментов и протокола A2A между агентами. Агенты LangGraph, CrewAI и написанные вручную на Python агенты могут объединяться в одну сеть. Главная цель — обеспечение взаимодействия между различными фреймворками и организациями, а не использование единственного унифицированного подхода к работе.

Эта технология ещё молода, у неё меньшее сообщество по сравнению с AutoGen или LangGraph, и меньше готовых интеграций, чем предлагает экосистема LangChain. Она подходит для долговечных экосистем агентов, которые постоянно развиваются, для сотрудничества между организациями через протокол A2A, для команд, которым нужны агенты из разных фреймворков для взаимодействия, а также для инфраструктурных проектов, где поддержка открытых протоколов является обязательной.

Выбор технологии

Начните с того, кто её разрабатывает.

• Одинокий разработчик, работающий над первым проектом с агентами: CrewAI или SDK от OpenAI.

Команда на Python, ценящая безопасность типов: PydanticAI.

Исследовательская команда, занимающаяся выполнением кода, или специалист по данным в экосистеме Hugging Face: Smolagents.

Корпоративная команда, работающая с .NET или Azure: Semantic Kernel.

Затем — по тому, что в настоящее время создаётся.

• Продуктивная система, требующая управления состоянием и возможности аудита: LangGraph.
• Бизнес-процесс с чётким разделением ролей: CrewAI.
• Система для дискуссий или ревью кода между агентами: AutoGen или AG2.
• Развертывание в Google Cloud с использованием Gemini: ADK.
• Инструмент, должный работать с фреймворками разных поставщиков: OpenAgents.
• Приложение критической важности с точки зрения безопасности: Claude Agent SDK.

Затем — по тому, от чего нельзя идти на компромисс.

• Инструменты, независимые от конкретной модели и работающие с OpenAI, Anthropic и локальными моделями: LangGraph, CrewAI, AutoGen или Smolagents.
• Только OpenAI, самая быстрая настройка: SDK OpenAI Agents.
• Оптимизировано для Gemini: ADK.
• Только Claude, с самым строгим подходом к безопасности: SDK от Anthropic.
• Проверенный вывод с типобезопасностью: PydanticAI.
• Взаимодействие между различными фреймворками: OpenAgents.

Если судить по текущей ситуации на рынке, LangGraph, по-видимому, займет лидирующие позиции в сегменте производственных и корпоративных решений, Smolagents, скорее всего, доминирует в сообществе Hugging Face и среди исследователей, а CrewAI и AutoGen будут конкурировать в сегменте более доступных решений.

Настоящий критерий

Выбирайте фреймворк, который подходит вашей задаче, вашей команде и уже имеющейся у вас технологической стековой инфраструктуре. Не тот, у которого больше всего оценок, и не самый новый. Выбирайте тот, который позволяет просто сформулировать вашу конкретную задачу координации и легко её отлаживать. В этом всегда заключалась суть работы.