Главная / Статьи

agent-frameworkslanggraphcrewaiazuremicrosoft-agent-framework

MAF 1.0, LangGraph или CrewAI? Выбор фреймворка агента в 2026 году

Microsoft Agent Framework 1.0 против LangGraph против CrewAI по показателям состояния, памяти, отладки, протоколов, путей в Azure и стоимости эксплуатации, с кратким алгоритмом принятия решения.

Издатель: REACTAPP.TOP9 мин чтения1975 слов

Источники: Microsoft Agent Framework 1.0 vs LangGraph vs CrewAI: A Production-Ready Comparison (2026)

Компания Microsoft выпустила Agent Framework 1.0 (MAF) 3 апреля 2026 года. В него объединены AutoGen и Semantic Kernel в один пакет, предназначенный для промышленного использования, и он появился на рынке, где LangGraph и CrewAI уже считались стандартными решениями. Команды, которые раньше размышляли, какой фреймворк выбрать, теперь задаются вопросом о смене. Ниже приведено сравнение, помогающее принять решение, с учетом всех данных по состоянию на 11 апреля 2026 года.

Краткий ответ

Для прототипирования используйте CrewAI. Выбирайте LangGraph для сложных Python-работопроцессов, не зависящих от облачной платформы. Выбирайте MAF, если вы работаете в Azure, поскольку он поддерживает как .NET, так и Python. Если у вас уже есть код на LangGraph, пакет langchain-azure-ai позволяет подключить его к Azure Foundry, избавляя от необходимости переписывания кода.

Что изменилось с 2025 года

  • AutoGen и Semantic Kernel были объединены в MAF 1.0, который стал общедоступен 3 апреля 2026 года.
  • LangGraph v1 определился с параметрами работы и инструментарием.
  • CrewAI развивался на основе концепций потоков обработки и сохранения состояний.
  • MCP, A2A и AG-UI перешли из категории «желательных функций» в категорию «неотъемлемых компонентов».

Три разных когнитивных моделирования

Фреймворки не согласны относительно того, что такое агент, и это несогласие имеет большее значение, чем любая таблица функций.

LangGraph моделирует рабочий процесс в виде ориентированной графики: узлы представляют собой функции, рёбра — решения, а состояние перемещается по графу на глазах у пользователя. Вы мыслите на языке кода.

# 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 моделирует команду. У каждого агента есть роль, цель и предыстория, всё это описано простым языком, чтобы вы могли представлять себе структуру организации.

# 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 предлагает два стиля в одном решении: свободную конверсацию с использованием ИИ-моделей, унаследованную от AutoGen, и фиксированные бизнес-процессы, заимствованные из Semantic Kernel. Их можно комбинировать.

# 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 производительности, по одной

Состояние и сохранение

Именно здесь решение либо справляется с задачей, либо нет. LangGraph — единственный из трех инструментов, имеющий встроенную функцию повторной обработки контрольных точек на уровне шагов. Если агент терпит неудачу на 7-м из 12 шагов, можно просмотреть все предыдущие состояния и возобновить работу с 6-го шага. В регулируемых отраслях такая функциональность практически обязательна, поэтому LangGraph выигрывает в этом аспекте.

MAF обладает движком рабочих процессов на основе графов, поддерживающим последовательные, параллельные, передающиеся и групповые схемы обмена данными, а также функциями Durable Functions для поддержания долгосрочных состояний. В документации к нему упоминается возможность «путешествий во времени» в рамках графовых рабочих процессов, но инструменты для повторной обработки данных менее совершенны по сравнению с теми, что предлагает LangSmith. Интеграция с Durable Task в Python пока находится в бета-версии, и по мере её стабилизации разрыв между инструментами может сократиться для команд, использующих Azure. CrewAI в этом случае нуждается в внешних инструментах.

Память

Память является главным фактором, отличающим одни фреймворки от других, но в то же время представляет собой самую серьезную проблему во всех из них. MAF — единственный фреймворк с полностью управляемым слоем памяти, способным масштабироваться для крупных предприятий, хотя он работает только в Azure и пока находится в предварительной версии. Управляемая память Foundry, находящаяся в публичной предварительной версии с января 2026 года, извлекает информацию из разговоров, урегулирует конфликты между ней и восстанавливает релевантный контекст в последующих сессиях, не требуя наличия собственной инфраструктуры. Она имеет преимущество, если ваша компания уже использует Microsoft Foundry.

LangGraph может вызывать агентов Foundry Agent Service через langchain-azure-ai, но управляемая память является функцией MAF, и она не полностью решает эту проблему. LangGraph действительно обеспечивает надежную работу и сохранение состояния с помощью чекпоинтов. Однако он не оборачивает их в готовую абстракцию управляемой памяти. Для самостоятельно развернутых решений CrewAI предлагает наиболее полную поддержку памяти из коробки.

Отладка и наблюдаемость

Представьте, что агент принимает неверное решение в 3 часа ночи. Что видит инженер, находящийся на дежурстве? Лучшим решением является сочетание LangGraph и LangSmith: визуализация трейсов вместе с воспроизведением чекпоинтов — это наиболее эффективный способ отладки агентов в настоящее время. Трейсы MAF нативно интегрируются с Application Insights и новым панелью управления Foundry Agents, готовой к использованию в производстве, но не имеющей функции воспроизведения. CrewAI зависит от инструментов сторонних разработчиков.

Полезный нюанс: установив langchain-azure-ai[opentelemetry], трассировки LangGraph также попадают в Azure Application Insights. Это позволяет использовать LangSmith во время разработки и Azure Monitor в производственной среде.

MCP и A2A

Эти протоколы определяют, как агенты взаимодействуют с инструментами и друг с другом. Здесь преимущество у MAF. Вкладка «Инструменты» в портале Foundry объединяет серверы MCP, конечные точки A2A, Fabric, SharePoint, Azure AI Search и более 1 400 подключений к Logic Apps в одном месте; ничто другое не может сравниться с таким охватом для корпоративной интеграции. Поддержка нативных протоколов в CrewAI достаточно надежна, тогда как LangGraph требует дополнительной ручной настройки.

Python на Azure: два реальных варианта

Во многих сравнениях Azure рассматривается исключительно как среда для .NET. На самом деле это не так — у команд, использующих Python, есть два хороших варианта.

Первый вариант: MAF для Python

MAF 1.0 стал общедоступен для Python 3 апреля 2026 года, в тот же день, что и для .NET. Это не превью-версия.

# 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())

Это предлагает несколько преимуществ, которых у LangGraph нет:

  • Управление памятью через Foundry, позволяющее извлекать, объединять и восстанавливать данные между сессиями
  • Agent 365 для централизованного управления и прямой развертки в Microsoft 365 (общедоступен с 1 мая)
  • API Voice Live для создания нативных агентов с реальным временем преобразования речи в речь
  • Foundry IQ, обеспечивающий динамическую работу с RAG через единственный API
  • Foundry Control Plane, объединяющий управление идентификаторами, политиками и возможностями мониторинга

Цена связана с трудностями, возникающими у ранних пользователей. На момент написания этого текста Python в версии GA существовал всего восемь дней. Несколько интеграций, а именно A2A, AG-UI, Azure Functions, Cosmos DB и Mem0, все еще находятся в бета-версии и требуют использования флага --pre. Материалов в сообществе, таких как учебники и ответы на Stack Overflow, гораздо меньше, чем у LangGraph, а бета-версии пакетов, скорее всего, будут вызывать сбои в ближайшие месяцы.

Вариант два: LangGraph плюс langchain-azure-ai

Сама Microsoft поддерживает langchain-azure-ai (версия 1.2.1, выпущена 26 марта 2026 года) и рекомендует его в качестве способа запуска LangChain и LangGraph на платформе Azure. Это не какое-то решение, созданное сообществом. 

# 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 получаете проверенные инструменты отладки от LangGraph вместе с моделями и сервисами Azure. Однако вы теряете всё, что уникально для MAF: управляемую память Foundry, функцию Voice Live, механизмы управления Agent 365 и инструмент Foundry IQ. Мост соединяет инфраструктуру Azure, но не его функции, специфичные для агентов.

Выбор между ними

Для нового проекта в Azure, где важна глубокая интеграция, управляемая память, механизмы управления и поддержка голосового взаимодействия, выберите MAF Python и будьте готовы к тому, что вы будете среди пионеров. Если для вас наиболее важна проверенная надежность, возможность отладки с использованием чекпоинтов или портабельность, выберите LangGraph вместе с мостом. Оба варианта являются надежными решениями для производства, и ни один из них не является ошибкой.

Стоимость эксплуатации

Все три фреймворка являются с открытым исходным кодом под лицензией MIT, но общая стоимость владения быстро различается. Приведенные ниже ориентировочные значения зависят от цен вроде тех, что применяются к моделям типа GPT, средней длины разговора и умеренной частоты вызовов инструментов; они включают стоимость хостинга, но не время работы инженеров. Рассматривайте их как ориентировочные порядки величин, а не как точные обещания.

CrewAI — самый дешевый вариант для начала работы. LangGraph обеспечивает лучшее соотношение цены и гибкости. Управляемые сервисы MAF позволяют сэкономить месяцы работы инженеров, но в то же время более тесно связывают вас с Microsoft.

Алгоритм принятия решения на основе трех вопросов

  1. Вы используете Azure? С .NET явным выбором будет MAF. С Python у вас есть два варианта: MAF для наиболее глубокой интеграции или LangGraph в сочетании с инструментом-мостом для отладки и портабельности. Если вы не используете Azure, переходите к следующему пункту.
  2. Вам нужна сложная структура ветвлений, циклы или отладка с использованием контрольных точек? Тогда LangGraph — его графовая модель и возможности работы с временем не имеют реальных конкурентов.
  3. Вам нужен рабочий прототип с несколькими агентами уже на этой неделе? Тогда CrewAI: достаточно примерно 20 строк кода, чтобы создать функциональную команду агентов. В противном случае LangGraph является стандартным выбором, независимым от облачных платформ: больше работы сейчас — меньше сожалений при масштабировании.

Как обычно развиваются корпоративные проекты

Типичный путь — сначала за две недели создать прототип с помощью CrewAI для подтверждения целесообразности проекта, затем с первого по третий месяц переписать код на MAF или LangGraph, а после этого масштабировать решение на управляемой инфраструктуре — будь то Foundry Agent Service, LangGraph Cloud или оба варианта.

Команды, работающие с Azure, как правило, делятся на две группы. Команды, начинающие с нуля, склоняются к использованию MAF Python, поскольку управление памятью, Agent 365 и Foundry Control Plane трудно воспроизвести в других средах. Команды, уже имеющие код на LangGraph, используют langchain-azure-ai, чтобы работать с Azure без переписывания кода; это своего рода мост для миграции, а не рекомендация для новых проектов. Для проектов на .NET однозначно преимущество имеет MAF 1.0, а вне Azure по умолчанию остается LangGraph.

Что определяет успех проекта

После трех лет использования агентов этот фреймворк объясняет примерно 20% результата. Оставшиеся 80% зависят от пяти факторов, с которыми SDK не справляется самостоятельно.

Проектирование рабочего процесса важнее архитектуры. Если человек не может четко объяснить логику принятия решений, агент её не придумает, поэтому перед написанием кода агента необходимо полностью проработать человеческий процесс от начала до конца.

Качество данных по-прежнему является узким местом. Агенты усиливают любые данные, которые им предоставляются, поэтому сначала необходимо очистить входные данные.

Написание правильных инструкций определяет качество работы систем. Современные системы LangGraph терпят неудачу при работе с расплывчатыми указаниями, тогда как простые прототипы CrewAI справляются благодаря тому, что над их инструкциями трудились два дня. Большинство команд существенно недоинвестируют в этот аспект.

Проверка человеком — это решение, связанное с дизайном, а не просто вариант. Заранее определите, при каком уровне уверенности требуется проверка и какие действия нуждаются в прямом одобрении.

Управление изменениями — самая сложная часть. Никто не выделяет на это бюджет, и это срывает больше проектов, чем плохой выбор технологий.

Степень масштабируемости вашей развертывающейся системы во многом зависит от этих основных факторов, а не от SDK, которое вы импортируете. Выберите фреймворк, соответствующий навыкам вашей команды и технологической стеке организации, а затем уделяйте серьезные усилия всему тому, что фреймворк не может сделать за вас.

Связанные материалы

← Все статьиПрислать бриф