LangGraph, CrewAI или Google ADK? Одна задача для двух агентов, три фреймворка.
Сравните LangGraph, CrewAI и Google ADK путем создания одной и той же пары исследователя-писателя, затем сделайте выбор с помощью пяти упорядоченных вопросов о контроле, скорости и взаимодействии между агентами.
Источники: LangGraph vs CrewAI vs Google ADK: I Built the Same Agent Three Times
Сравнения фреймворков обычно основаны на одном шаблоне: таблице функций, параграфе в каждой колонке и выводе, в котором не даётся рекомендаций. Это не помогает тем, кто стоит перед выбором и должен принять решение и двигаться дальше. В данном сравнении мы пишем одну и ту же небольшую систему с использованием LangGraph, CrewAI и Google ADK, поэтому различия проистекают из кода и компромиссов, а не из технических характеристик.
Три когнитивные модели
Краткое обоснование перед написанием кода:
- LangGraph — это набор кирпичиков Lego. Каждый узел, ребро и условный путь определяются явно. Это обеспечивает наибольший уровень контроля, но требует наибольших усилий для освоения.
- CrewAI — это заранее сформированная команда, которая спрашивает, что ей делать. Роли и цели определяются заранее, а фреймворк обеспечивает координацию. Это самый быстрый способ создания рабочего прототипа, при этом у разработчиков меньше контроля над тем, как агенты передают друг другу задачи.
- Google ADK работает как опытный инженер бэкенда. Он основан на событиях и имеет состояние, в нем встроены механизмы наблюдаемости, тестирования и плавного обработки сбоев, к тому же он тесно связан с Google Cloud и Gemini.
Ни один из этих подходов не является критикой. Это просто разные решения того, что большинству разработчиков нужно чаще всего.
Задание на тестирование
Каждая платформа выполняет одну и ту же задачу: исследователь собирает материалы, а затем автор преобразует их в окончательный ответ, поэтому автор не может приступить к работе, пока исследователь не закончит. Маршрутизатор в стиле руководителя справился бы именно с этим, что делает его объективным критерием для оценки того, насколько по-разному каждый инструмент представляет один и тот же процесс.
LangGraph
Сначала импортируется:
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict
Затем состояние, узлы и явные рёбра, введённые вручную:
class State(TypedDict):
query: str
research: str
final_answer: str
def research_node(state: State) -> State:
# Call your research agent/tool here
state["research"] = f"Research findings for: {state['query']}"
return state
def writer_node(state: State) -> State:
# Call your writer agent, using state["research"]
state["final_answer"] = f"Final answer using: {state['research']}"
return state
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("writer", writer_node)
graph.set_entry_point("research")
graph.add_edge("research", "writer")
graph.add_edge("writer", END)
app = graph.compile()
result = app.invoke({"query": "What is agentic AI?"})
Все ребра здесь рисуются вручную. На каждом этапе ясно, что будет происходить дальше, и в этом заключается цена и преимущество LangGraph: дополнительный код заранее в обмен на контрольный поток, который фреймворк никогда не создает импровизированно.
CrewAI
from crewai import Agent, Task, Crew
Далее идут агенты и задачи:
researcher = Agent(
role="Research Specialist",
goal="Find accurate information on the given topic",
backstory="An expert at gathering and synthesizing information."
)
writer = Agent(
role="Content Writer",
goal="Write a clear final answer using research findings",
backstory="An expert at turning research into clear prose."
)
research_task = Task(
description="Research: {query}",
agent=researcher,
expected_output="A summary of relevant findings"
)
writing_task = Task(
description="Write a final answer using the research",
agent=writer,
expected_output="A clear, well-written final answer",
context=[research_task]
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, writing_task])
result = crew.kickoff(inputs={"query": "What is agentic AI?"})
Обратите внимание на отсутствие рядом с LangGraph элементов, отвечающих за построение графа или соединение рёбер: никто этого не делает. В коде указано, кто отвечает за что, и логика обработки CrewAI сама переносит результаты исследовательской задачи в задачу написания текста. Для создания рабочей версии требуется гораздо меньше времени — около двадцати минут, как только паттерн становится знакомым.
Google ADK
from google.adk.agents import Agent
from google.adk.runners import Runner
research_agent = Agent(
name="researcher",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Research the given topic thoroughly and return findings.",
)
writer_agent = Agent(
name="writer",
model="gemini-2.0-flash",
instruction="Write a clear final answer using the research findings provided.",
sub_agents=[research_agent] # hierarchical relationship
)
runner = Runner(agent=writer_agent, app_name="research_writer_app")
result = runner.run(user_id="user1", session_id="session1",
new_message="What is agentic AI?")
Посмотрите на поле sub_agents. ADK строится на иерархии «родитель-дочерний», работающей на основе событий, причем его режим выполнения управляет циклом, который переключается между поступающими запросами, вызовами моделей и запуском инструментов. Он находится между вручную нарисованными схемами связей в LangGraph и косвенной координацией в CrewAI: здесь тоже имеется иерархия, но большая часть внутренних механизмов обрабатывается автоматически, в отличие от LangGraph.
В чём заключаются истинные различия
Примеры для демонстрации кажутся на первый взгляд похожими. Различия проявляются уже после этапа прототипирования.
Контроль и возможность наблюдения. LangGraph считается наиболее подходящим решением для сложных, ветвящихся рабочих процессов в производственных условиях. Встроены функции создания чекпоинтов и надежной выполнения задач, и, по сообщениям, компания Klarna использует его для обслуживания 85 миллионов пользователей. Такое применение в реальных проектах говорит само за себя, не требуя дополнительных аргументов. Единственный недостаток — сложность освоения, которая у этого инструмента самая высокая из трех, именно потому что контроль над процессом здесь наиболее явный.
Скорость создания первого прототипа. CrewAI неизменно опережает конкурентов. Для создания первой многоподразделенческой системы или быстрой проверки идеи его абстракция на основе ролей позволяет быстрее запустить работу. Однако при усложнении логики координации такая высокоуровневая абстракция становится ограничением, поскольку снижается возможность тонкого контроля над моментом и способом передачи задач между агентами.
Потребности корпоративных клиентов и требования к языкам программирования. ADK стал общедоступен в 2026 году и при этом изменил свою архитектуру, заменив иерархический механизм выполнения на движок на основе графов, который изначально и предусматривался в дизайне LangGraph. Его настоящее преимущество заключается в чем-то другом: он поддерживает больше языков, чем оба конкурента (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin), позволяет напрямую интегрироваться с Gemini и Google Cloud для команд, уже использующих эти сервисы, а также включает инструменты оценки, отсутствующие у LangGraph и CrewAI.
Взаимодействие между разными фреймворками. В редких сравнениях упоминается именно этот аспект. ADK нативно поддерживает протокол Agent2Agent (A2A), поэтому агент, написанный с использованием совершенно другого фреймворка, может обмениваться сообщениями с ним, причем подписанные карточки агентов обеспечивают криптографическую верификацию. Когда системе необходимо вызвать агента, принадлежащего поставщику или партнеру, протокол A2A выполняет ту же функцию для агентов, что MCP — для инструментов: он стандартизирует взаимодействие между двумя агентами вместо взаимодействия агента с инструментом.
Эффективность использования токенов. Здесь также наблюдается заметная разница. В тестах, в которых одни и те же задачи выполнялись с использованием LangGraph и CrewAI, было установлено, что LangGraph потребляет значительно меньше токенов. Вероятная причина заключается в том, что LangGraph использует явные связи для передачи данных, тогда как CrewAI опирается на большую языковую модель для маршрутизации задач, причем каждый из таких косвенных способов маршрутизации влечет за собой небольшую нагрузку на модель. В любом случае за принятие решений кто-то должен платить.
Выбор в определенном порядке
Пропустите таблицы с функциями и последовательно задайте себе следующие вопросы:
- Нужна быстрая разработка прототипа, или это первая система с несколькими агентами? Выберите CrewAI. Это самый быстрый способ получить рабочий продукт, и этот выбор можно будет пересмотреть, если логика координации окажется слишком сложной.
- Требуется максимальный контроль над ветвлением, явным маршрутизированием ошибок или контрольными точками с участием человека? Выберите LangGraph. Когда маршрутизация требует тонкой настройки, вам нужно полностью контролировать каждую связь, а не позволять логике фреймворка принимать решения.
- Вы уже используете Google Cloud или вам нужны языки помимо Python? Выберите Google ADK. Нативная интеграция с Gemini и Cloud устраняет препятствия для команд, работающих в этой экосистеме, а спектр поддерживаемых языков у него беспрецедентен.
- Обязательно ли агенты из разных фреймворков или поставщиков должны взаимодействовать друг с другом? Выберите Google ADK для взаимной поддержки, поскольку ни один из альтернативных вариантов не рассматривает это как ключевую функцию в производственных условиях.
- Ни один из вышеуказанных вариантов не подходит? Используйте тот, который лучше всего знаком вашей команде. Все три решения готовы к использованию в производстве к 2026 году, и более важным является то, насколько тщательно спроектированы слои маршрутизации и инструментов.
Универсального победителя нет
Нет такого фреймворка, который был бы лучшим для всех, и любое сравнение, утверждающее обратное, имеет свои цели. Выбирайте LangGraph для контроля и усиления производственной стабильности в сложных рабочих процессах, CrewAI — для максимально быстрого создания рабочего прототипа, а Google ADK — для команд, работающих в экосистеме Google Cloud, и для реальной взаимосвязи между разными фреймворками.
Принимайте решение исходя из реальных ограничений — того, что уже известно команде, на каких облачных платформах работает система или насколько сложна логика координации, а не на основе того, у какой фреймворков было самое яркое недавнее объявление. Фреймворк служит лишь опорой. Эффективный дизайн агента применим к любому из трех подходов: циклическому, основанному на поиске информации, основанному на маршрутизации, а также к стандартам инструментов, возможностям мониторинга и привычке оценивать результаты.
Связанные материалы
- MAF 1.0, LangGraph или CrewAI? Выбор фреймворка для агентов в 2026 году — Сравнение Microsoft Agent Framework 1.0, LangGraph и CrewAI по таким параметрам, как состояние, память, отладка, протоколы, пути в Azure и стоимость, с кратким алгоритмом принятия решения и схемой внедрения.