10 фреймворків ШІ-агентів, про які варто знати у 2026 році: LangGraph, CrewAI та інші.

Фреймворки агентів швидко множилися. OpenAI випустила Agents SDK, Google — ADK, Hugging Face — Smolagents, а команда Pydantic створила типізований шар для агентів; усе це існує поруч із старішими рішеннями. Вибрати між ними стає легше, якщо усвідомити, що кожен з них ґрунтується на одній ідеї: як агенти координують свої дії між собою.

Карта: вісім моделей координації

• На основі графів: агенти — це вузли, переходи — ребра. LangGraph використовує цей підхід.
• На основі ролей: агенти діють як посадові титули в команді. CrewAI.
• У форматі розмови: агенти беруть участь у груповому чаті та по черзі виконують завдання. AutoGen та AG2.
• Ієрархічний: батьківський агент передає завдання дочірнім, як у організаційній структурі. Google ADK.
• Виконання коду: дія агента полягає у написанні та запуску коду на Python. Smolagents.
• На основі передачі контролю: один агент навмисно передає керування іншому. OpenAI Agents SDK.

Цикл із типовою безпекою: перевірка даних за допомогою Pydantic на кожному кроці. PydanticAI.

Спеціалізовано під протоколи: агенти взаємодіють через A2A та MCP як основну умову. OpenAgents.

Semantic Kernel та Claude Agent SDK не вписуються ідеально в цей список, тому мають власні розділи нижче. Враховуючи цей список, вибір фреймворку зводиться до одного запитання: яка модель координації підходить вашій проблемі?

1. LangGraph – стандарт у продакшені

На початку 2026 року LangGraph випередив CrewAI за кількістю зірок на GitHub завдяки впровадженню в корпоративні проекти. Його графова структура підходить для потреб продакшену, таких як журнали аудиту та точки відкату.

Ви явно визначаєте спрямовану графіку. Агенти, інструменти та контрольні точки є вузлами, а умовні ребра визначають, що буде виконуватися далі. Фреймворк зберігає стан між кроками та використовує логіку звуження для об’єднання оновлень, які надходять одночасно. Це робить його ідеальним варіантом там, де потрібен точний контроль над порядком виконання, розгалуженням та відновленням після помилок. Він досяг версії 1.0 наприкінці 2025 року, став стандартним середовищем виконання для агентів LangChain та підтримує як Python, так і JavaScript.

Функція збереження даних вбудована у вигляді контрольних точок із можливістю «подорожей у часі»: будь-який попередній стан можна відтворити, що має значення для дебаггінгу та дотримання вимог. Поєднавши його з LangSmith, ви отримуєте один із найкращих механізмів відстеження в цій групі продуктів.

Ціною є необхідність написання базового коду. Базовий агент ReAct може складатися приблизно з 40 рядків у Smolagents та близько 120 рядків у LangGraph. Ви жертвуєте об’ємом коду заради кращого контролю.

Це підходить для систем виробництва, які потребують чіткого опису стану та можливості аудиту, робочих процесів із циклами, гілками та умовним маршрутизуванням, агентів, які потребують контрольних точок для людського схвалення, а також команд, які вже інвестували у LangChain.

Мінімальний приклад визначає типований стан, функцію, яка вирішує, чи продовжувати після десяти ітерацій, вузол агента та вузол інструментів, а також зв’язки, які створюють цикл між ними до досягнення ліміту.

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: швидкий старт

Завдяки моделі проектування CrewAI, заснованій на ролях, невелика команда може створити функціональну багатоагентну систему приблизно за півгодини.

Ви описуєте кожного агента за його роллю, історією та метою, потім об’єднуєте їх у команду з завданнями та дозволяєте фреймворку самостійно організувати координацію. Код схожий на звичайну англійську мову: ви оголошуєте наявність дослідника, письменника та рецензента, надаєте їм завдання, а CrewAI вирішує, хто що та коли робитиме. Тут не потрібна теорія графів.

Витрати проявляються у двох аспектах. Порівняння, опубліковані у 2026 році, свідчать про помірну додаткову витрату на токени — близько 18% порівняно з аналогічною реалізацією LangGraph для команди з трьох агентів, що займається сортуванням запитів, хоча ці цифри залежать від обсягу роботи. Крім того, коли зламується система з п’ятьма агентами, абстракція може стати нечіткою та ускладнити дебаггінг. Стан — це просто результат виконання завдання, який передається від одного агента до іншого.

Це підходить для швидких прототипів та MVP, для автоматизації бізнес-процесів, яка відповідає ролям людських команд, для команд без спеціалізованих інженерів з ШІ та для невеликих організацій, які роблять перший крок у напрямку автоматизації за допомогою агентів. Це типова ситуація: команди створюють прототипи в CrewAI, а потім переходять до LangGraph, коли їм потрібна належна обробка стану та умовне маршрутизування.

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 та AG2 – агенти у розмові

У AutoGen робочі процеси є розмовами. Агенти приєднуються до групового чату, обмінюються думками кілька разів, після чого селектор обирає наступного спікера. Тоді як LangGraph створює граф з вузлами та ребрами, AutoGen організовує дискусію.

Перша версія, 0.2, популяризувала ідею агентів, які дискутують та удосконалюють відповіді через діалог. Переписана версія 0.4, яка отримала назву AG2, перейшла на архітектуру, засновану на подіях, із асинхронним виконанням та можливістю підключення різних стратегій оркестрації.

Проблема полягає у витратах. Кожен крок розмови – це повний виклик ШІ, який передає всю попередню інформацію, тож чотири агенти, які дискутують п’ять раундів, потребують щонайменше двадцяти викликів. Це занадто для роботи великим обсягом даних у реальному часі, наприклад у службі підтримки клієнтів. Однак це має сенс у роботі поза мережею, де важлива якість, а не швидкість. Стан зберігається в історії розмови, за замовчуванням у пам’яті.

Хорошими прикладами використання є дослідження та аналіз, де агенти обговорюють та вдосконалюють результати, генерація коду, де один агент критикує іншого, будь-що, що виграє від реальних обговорень, а також команди, які потребують підтримки .NET, оскільки AutoGen має механізми взаємодії між різними мовами. AutoGen Studio додає інтерфейс без кодування для тестування багатоагентних сценаріїв, що зручно для тих, хто не є інженерами.

4. Google ADK, дерево делегування

ADK, випущений у квітні 2025 року, організовує агентів у вигляді дерева. Кореневий агент отримує завдання та передає підзавдання своїм „дочірнім“ агентам, які також можуть мати власних „дочірніх“ агентів. Це схоже на організаційну структуру, а не на груповий чат.

Він тісно пов’язаний із Vertex AI, Gemini та Google Cloud, хоча працюють й інші моделі. Його ключовою особливістю є нативна підтримка A2A — протоколу «агент-до-агента», тож агент ADK може знаходити та викликати агента, написаного на LangGraph чи CrewAI, через стандартний інтерфейс завдань A2A. Стан сеансу обробляється за допомогою підключуваних бекендів.

Це ідеальний вибір для команд, які активно використовують Google Cloud, для систем, що мають координувати агентів у різних фреймворках, для підприємств, які покладаються на сертифікації відповідності Google, та для робочих процесів із чіткою ієрархією делегування.

5. OpenAI Agents SDK — компактний та швидкий

У березні 2025 року Agents SDK замінив експериментальний проєкт Swarm на продуктивну версію. Його основна ідея — передача обов’язків: один агент завершує свою роботу та прямо передає керування, а також контекст розмови, іншому агенту. Кожен агент визначається інструкціями, моделлю, інструментами та списком агентів, яким він може передати обов’язки. Результат є прогнозованим та легким для розуміння.

Існують реальні обмеження. Цей інструмент прив’язаний до моделей OpenAI, без можливості використання власних моделей. Немає вбудованої функції збереження стану для тривалих завдань, контроль над комунікацією між агентами є обмеженим, а обробка помилок — грубою. Стан агента представлений контекстними змінними, які за замовчуванням є тимчасовими. Крива навчання є пологою завдяки простому та чіткому API.

Виберіть цей варіант, якщо ви вже використовуєте моделі OpenAI, ваш процес є простою послідовністю кроків без потреби у складному управлінні станом, або якщо ви хочете створити прототип перед тим, як переходити до чогось більшого.

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 як дія

Бібліотека Hugging Face використовує спрощений підхід. Замість складних інструкцій та оркестрації вона запускає мінімальний цикл, у якому агент пише та виконує код для досягнення своєї мети.

Більшість агентів обирають інструменти та аргументи у форматі JSON. CodeAgent від Smolagents пише код безпосередньо на Python, тож будь-яка бібліотека стає доступною як інструмент після авторизації її імпорту. Це також сприяє підтримці локальних моделей, створених Hugging Face для власної екосистеми. Для забезпечення безпеки виконання може відбуватися у ізольованому середовищі за допомогою Blaxel, E2B, Modal, Docker або сандбоксу Pyodide-plus-Deno WebAssembly.

Слабкістю є залежність від якості моделей. Моделі класу GPT-4o чи Claude Sonnet генерують якісний код, тоді як моделі з приблизно 7 мільярдів параметрів постійно містять помилки. Ця залежність є більшою, ніж у інших фреймворках.

Це підходить для агентів з досліджень та виконання коду, потоків аналізу даних, які отримують переваги від генерованого коду, користувачів Hugging Face Hub та прототипів із локальними моделями з відкритим 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, типовані контракти

Pydantic AI переносить принципи безпеки типів та зручність роботи від Pydantic у роботу з агентами, надаючи відчуття схожості з FastAPI. Ви оголошуєте вхідні дані, параметри інструментів та результати виконання як типи Python, а фреймворк перевіряє їх та додає інструментарій OpenTelemetry.

Його алгоритм використовує ін’єкцію залежностей на кожному кроці: ви вказуєте, що йде на вхід та що повертається, а Pydantic забезпечує дотримання контракту. Якщо ваша підпроцесура потребує надійних, перевірених форматів вихідних даних, цей підхід забезпечує гарантії рівня Pydantic щодо того, що повертає модель. Кожен, хто використовував Pydantic чи FastAPI, відчує знайомість із цим підходом.

Він підходить для додатків із результатами, перевіреними за схемою, як-от у фінансах, охороні здоров’я та юридичній сфері, командам, які цінують безпеку типів та можливість тестування, розробникам Python, які хочуть чітких контрактів для кожної взаємодії, а також для використання як шар структурованих результатів у більших оркестраторах, таких як LangGraph.

8. Microsoft Semantic Kernel – корпоративний підхід

Semantic Kernel базується на плагінах, причому агенти виступають у ролі оркеструвальних планувальників, і він створений так, щоб нагадувати звичайне корпоративне програмне забезпечення, а не дослідницький прототип. Він легший за деяких конкурентів, але міцно інтегрується з .NET.

Це вибір для команд у Azure, які пишуть код на C# чи Java та розгортають його в екосистемі відповідності Microsoft. Він налаштований переважно для Azure OpenAI, але підтримує й інших постачальників. Він підходить для корпоративних команд, які працюють з .NET, C# та Java, для розгортання виключно у Azure, для організацій, які вже використовують Copilot Studio, а також для робочих процесів, які потребують підключення до Microsoft 365 та Office.

9. Claude Agent SDK – надійність на першому місці

SDK від Anthropic функціонує як ланцюг використання інструментів із підагентами. Claude вирішує, які інструменти використовувати, поєднує їх та може запускати ізольовані підагенти для паралельної роботи за допомогою інфраструктури агентів у Claude Code.

Він наголошує на надійному обробці помилок та безпечній роботі замість простої швидкості, повністю інтегрується з MCP для підключення інструментів та може використовувати розширені здібності Claude до складних міркувань. Він працює лише з моделями Claude. Зовнішній стан передається через сервери MCP, а стан сесії зберігається в контексті Claude.

Розгляньте його, якщо ви вже працюєте на платформі Anthropic, якщо для вас важливі гарантії безпеки та дотримання політики контенту, для роботи з довгим контекстом, яка виграє від використання 200 тис. токенів, а також для проєктів, пов’язаних із ширшою екосистемою інструментів MCP.

10. OpenAgents – мережа, побудована на протоколах

OpenAgents створює постійні мережі агентів, де учасники спілкуються за допомогою відкритих стандартів — MCP для інструментів та A2A між агентами. Агент LangGraph, агент CrewAI та власноруч створений Python-агент можуть приєднатися до однієї мережі. Головна мета — взаємодія між різними фреймворками та організаціями, а не використання єдиного уніфікованого процесу роботи.

Цей проект є молодшим, має меншу спільноту, ніж AutoGen чи LangGraph, та менше готових інтеграцій, ніж пропонує екосистема LangChain. Він підходить для довгострокових екосистем агентів, які розвиваються, для співпраці між організаціями через A2A, для команд, яким потрібні агенти з різних фреймворків для взаємодії, а також для інфраструктурних проектів, де підтримка відкритих протоколів є обов’язковою.

Вибір одного з варіантів

Почніть із того, хто саме розробляє.

• Одинокий розробник, який працює над першим проектом агента: CrewAI чи OpenAI SDK.

Команда з Python, яка цінує безпеку типів: PydanticAI.

Дослідницька команда, що займається виконанням коду, або фахівець з даних у середовищі Hugging Face: Smolagents.

Корпоративна команда з .NET чи Azure: Semantic Kernel.

Далі — щодо того, що створюється.

• Система для продакшну, яка потребує керування станом та можливості аудиту: LangGraph.
• Бізнес-процес із чітким розмежуванням ролей: CrewAI.
• Механізм дискусій чи перегляду коду між агентами: AutoGen або AG2.
• Розгортання в Google Cloud із Gemini: ADK.
• Щось, що має працювати з фреймворками різних постачальників: OpenAgents.
• Застосунок критичної важливості з точки зору безпеки: Claude Agent SDK.

Далі — щодо того, від чого не можна йти на компроміси.

• Рішення, незалежне від моделей, як для OpenAI, Anthropic, так і для локальних моделей: LangGraph, CrewAI, AutoGen або Smolagents.
• Лише OpenAI, найшвидше налаштування: SDK OpenAI Agents.
• Оптимізовано для Gemini: ADK.
• Лише Claude із найсильнішими механізмами безпеки: SDK від Anthropic.
• Перевірений, безпечний за типами результат: PydanticAI.
• Інтероперабельність між різними фреймворками: OpenAgents.

Якщо оцінювати ринок приблизно, то LangGraph, схоже, завоює ринок продакшну та корпоративних проектів, Smolagents, ймовірно, домінуватиме у спільноті Hugging Face та серед дослідників, а CrewAI та AutoGen конкуруватимуть у сегменті доступних рішень середнього рівня.

Справжній критерій

Вибирайте фреймворк, який підходить вашій проблемі, вашій команді та існуючій інфраструктурі. Не той, у якого найбільше оцінок, і не найновіший. Вибирайте той, який дозволяє просто сформулювати вашу конкретну задачу координації та легко її виправляти. Саме це завжди було головною метою.