Вибір фреймворку для агентного ШІ: LangGraph, CrewAI, OpenAI SDK, ADK
Пропустіть таблиці з функціями. Розподіліть свій проєкт на одну з п’яти форм, порівняйте чотири стилі оркестрації та перегляньте мінімальні приклади використання LangGraph, CrewAI та OpenAI SDK.
Вибір фреймворку для агентів у 2026 році здається складнішим, ніж мало б бути. Якщо пошукати такий інструмент, можна знайти LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google’s Agent Development Kit, Claude Agent SDK, AG2, PydanticAI та ще кілька варіантів, кожен з яких пропонує себе як оптимальний стандарт.
Ця плутанина — не наслідок вашої некомпетентності у дослідженнях. Ця галузь роздробилася, і вибір більше є філософським, ніж технічним, адже кожен фреймворк містить у собі різну точку зору щодо того, наскільки сильний контроль слід мати над виконанням завдань агентом та як агенти повинні взаємодіяти між собою. Одна з формулювок з пояснень IBM допомагає краще підійти до цього питання: припиніть запитувати, який фреймворк найкращий, і замість цього з’ясуйте, яку саме систему агентів ви створюєте.
Те, що йде далі, призначене для розробників та архітекторів середнього рівня та керівників, які вже знають, що таке агент: це модель із інструментами, інструкціями та певною пам’яттю, яка може виконувати більше одного кроку для досягнення мети. Цей матеріал передбачає, що ви вмієте читати код на Python та пробували принаймні один цикл виклику інструментів для одного агента. Спочатку проекти класифікуються на п’ять категорій, потім порівнюються чотири філософії оркестрації, а далі наводяться три мінімальні приклади коду, щоб ви могли відчути різницю між моделями програмування перед тим, як почати працювати з кодовою базою.
Від чого насправді рятує фреймворк
Ви можете створити агента без жодного фреймворку для демонстрації. Однак кілька проблем постійно зустрічаються майже в кожній серйозній системі, і фреймворк існує переважно для того, щоб вам не доводилося їх знову вирішувати:
- Цикл міркувань. Викликаєте модель, запускаєте обрані нею інструменти, передаєте результати назад та повторюєте процес, поки не буде досягнута умова зупинки.
Усі фреймворки тут охоплюють ці чотири сфери. Вони відрізняються тим, наскільки рішуче пропонують власні рішення.
Почніть з сценарію використання
Перш ніж порівнювати функції, з’ясуйте, що ви насправді створюєте. П’ять категорій охоплюють більшість проектів, і кожна з них пропонує свій список варіантів.
- Лінійні робочі процеси. Кроки виконуються у передбачуваній, переважно фіксованій послідовності: співробітник підтримки шукає інформацію в базі знань, складає відповідь та, можливо, створює заявку. Тут немає потреби у дискусіях між агентами. Необхідна надійність. LangChain підходить для послідовностей, LlamaIndex — для завдань, що вимагають активного пошуку інформації, а LangGraph знаходить своє застосування, коли послідовність потребує умов чи циклів.
- Автономні команди з кількох агентів. Мета передається, і група агентів обговорює шлях її досягнення — наприклад, планувальник, програміст та рецензент, які разом виконують програмістське завдання. Ці проблеми за своєю природою є відкритими. AG2 (підтримуваний наступник AutoGen) та CrewAI є типовими варіантами для таких ситуацій.
Такий спосіб сортування перетворює питання «яка фреймворк?» на щось менш значуще. Чи є цей процес прогнозованим, дослідницьким, обмеженим ролями, спрямованим на виробництво чи просто гіпотезою?
Чотири способи, якими фреймворки моделюють координацію
Навіть серед короткого списку фреймворки все одно відрізняються тим, як вони представляють координацію. Загалом вони дотримуються однієї з чотирьох філософій.
- На основі графів. Агенти та логіка є вузлами у спрямованому графі, а явні ребра, умовні чи циклічні, визначають, що буде виконуватися далі. LangGraph — найочевидніший приклад. Фактично ви визначаєте машину станів.
- На основі ролей. Кожен агент — це член команди з певною роллю, метою та історією, тоді як верхній шар процесу визначає, як завдання переміщуються між ними. CrewAI організований саме за цією ідеєю.
Жодна філософія не є абсолютно кращою. Ваш вибір має ґрунтуватися на існуючій у вашій команді моделі розуміння проблеми та на ступені прямого контролю над шляхами виконання, який ви насправді бажаєте мати.
Місце фреймворку в ієрархії
Кожна фреймворк-система базується на одному або кількох постачальниках моделей та керує циклом міркувань. Над цим знаходиться виклик інструментів, який все більше стандартизується за допомогою MCP. За повідомленнями, з грудня 2025 року за його розвитком стежить Agentic AI Foundation при Linux Foundation, і кожен з цих фреймворків підтримує його у певній формі. Коли агентам потрібно спілкуватися між різними процесами чи сервісами, протокол Agent2Agent (A2A) стає подібним стандартом, з вбудованою підтримкою в ADK та подальшою інтеграцією в інших продуктах.
Нижче описано механізми збереження стану, такі як створення чекпоїнтів LangGraph у базі даних або простий історичний запис чату в оперативній пам’яті, а також шари для спостереження, наприклад LangSmith для LangGraph чи вбудоване відстеження у OpenAI Agents SDK. Ці елементи мають набагато більше значення, коли агент працює з реальними користувачами, ніж у ноутбуці. Жодна з цих платформ не прив’язана до конкретної хмари. OpenAI Agents SDK та Google ADK природним чином орієнтуються на моделі своїх постачальників, тоді як LangGraph та CrewAI прагнуть залишатися незалежними від конкретних моделей.
Три мінімальні приклади
Ці фрагменти навмисно є дуже малими. Вони демонструють модель програмування кожної платформи та не є продакшн-системами. Назви пакетів та кроки встановлення швидко змінюються, тому спочатку перевірте поточну документацію кожного проекту.
LangGraph: граф із двома вузлами
# pip install langgraph
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict
class State(TypedDict):
question: str
answer: str
def research(state: State) -> State:
state["answer"] = f"Researched: {state['question']}"
return state
def write(state: State) -> State:
state["answer"] = f"Written up: {state['answer']}"
return state
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("research", research)
graph.add_node("write", write)
graph.set_entry_point("research")
graph.add_edge("research", "write")
graph.add_edge("write", END)
app = graph.compile()
result = app.invoke({"question": "What is agentic AI?", "answer": ""})
print(result["answer"])
# Output: Written up: Researched: What is agentic AI?
Код визначає типізований стан, який спільний для всіх вузлів, додає два вузли як звичайні функції Python та поєднує їх за допомогою явного ребра. Тут нічого не викликає LLM. LangGraph свідомо залишається нейтральним у цьому питанні, тож ви можете підключити будь-який клієнт моделі, який вам подобається, до кожного вузла.
CrewAI: двоагентна команда
# pip install crewai
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(
role="Researcher",
goal="Find accurate information on the given topic",
backstory="An experienced analyst who values accuracy over speed."
)
writer = Agent(
role="Writer",
goal="Turn research into a clear summary",
backstory="A technical writer who favours plain language."
)
research_task = Task(
description="Research agentic AI frameworks",
expected_output="A short list of key considerations",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="Summarise the research for a developer audience",
expected_output="A concise paragraph",
agent=writer
)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff()
Немає вузлів чи ребер, які потрібно під’єднати. Два агенти описуються за роллю та метою, і кожному з них призначається завдання. Стандартний процес команди виконує завдання по черзі, передаючи результат кожного наступному. CrewAI здійснює координацію, яку LangGraph змусив би вас моделювати явно.
OpenAI Agents SDK: передача розмови між агентами
# pip install openai-agents
from agents import Agent, Runner
billing_agent = Agent(
name="Billing",
instructions="Handle billing questions concisely."
)
triage_agent = Agent(
name="Triage",
instructions="Answer general questions; hand off billing questions to Billing.",
handoffs=[billing_agent]
)
result = Runner.run_sync(triage_agent, "Why was I charged twice this month?")
print(result.final_output)
У зразку агенту триажу повідомляють про ще одного агента, якому можна передати роботу. Якщо модель вирішує, що повідомлення стосується билінгу, виконувач SDK самостійно переміщує розмову до агента з билінгом. Жодних діаграм, жодних метафор ролей — лише агенти та інструменти та процедури передачі, які вони можуть використовувати. Google ADK у цьому масштабі виглядає схоже: кореневий агент із sub_agents, проте його підагенти утворюють чітку ієрархічну структуру, яка може включати віддалені агенти через протокол A2A, тоді як наведений вище список процедур передачі є плоским.
Підбір відповідної платформи для вашої ситуації
Використовуйте LangGraph, коли:
- у вашому робочому процесі є цикли, повторні спроби чи умовні гілки, які потрібно чітко описати;
- вам потрібен стабільний стан, який зберігатиметься після перезапуску, або можливість відлову помилок шляхом «подорожей у часі»;
- ваша команда вже використовує компоненти LangChain.
Використовуйте CrewAI, коли:
- проблема природно ділиться на окремі ролі, і таке формулювання допомагає людям поза інженерною галуззю розуміти ситуацію;
- ви хочете, щоб щось почало працювати вже через кілька годин;
- ви готові використовувати фреймворки нижчого рівня, якщо послідовність дій за ролями вже недостатня;
Використовуйте OpenAI Agents SDK у таких випадках:
- ви розробляєте переважно на моделях OpenAI та хочете мінімальний, але ефективний шар над логічним циклом;
- вам потрібна проста делегування обов’язків між кількома спеціалістами.
Використовуйте Google ADK у таких випадках:
- ви вже працюєте в Google Cloud або екосистемі Gemini;
- агенти будуть працювати в різних командах чи сервісах, що є ідеальним сценарієм для моделі A2A’s remote-agent.
Зверніться до інших рішень у таких випадках:
- Безпека типів має більше значення, ніж гнучкість оркестрації; у такому випадку PydanticAI, який перевіряє вхідні та вихідні дані агента за моделями Pydantic, може перевершити всі чотири варіанти;
- Ви знаходитеся на етапі прототипування одного з п’яти сценаріїв використання, тоді краще спочатку скористатися LangFlow або Flowise, перш ніж писати код фреймворку.
Помилки, які роблять команди
- Вибір перед визначенням. Команди обирають той фреймворк, у якого найбільше оцінок, та намагаються вмістити свою проблему в нього. Спочатку визначивши категорію, можна легко вибрати оптимальний варіант, що значно простіше, ніж читати чотири набори документації.
- Ігнорування витрат на зміну. Підказки, логіка агента та шаблони оркестрації рідко можна легко перенести з одного фреймворку в інший. Якщо ви підозрюєте, що перший вибір стане недостатнім, плануйте часткову переробку та не розраховуйте на швидку заміну.
Ваші наступні кроки
- Вирішіть, до якої з п’яти категорій належить ваш проект, перш ніж відкривати документацію будь-якого фреймворку: лінійний, автономний багатоагентний, з ролями, оркестрація виробництва чи швидкий прототип.
- Встановіть один із вищезгаданих фреймворків та створіть простий приклад, використовуючи свій власний кейс замість показаного.
- Шукайте вже існуючі сервери інструментів MCP для систем, до яких потрібно під’єднатися, та уникайте ручного створення посередників, якщо такі вже існують.
- Заздалегідь домовтесь про правило переходу, наприклад, на LangGraph після того, як розгалуження виконає три умови.
Короткий варіант
Перш ніж запитувати, яка фреймворк є найкращою, з’ясуйте, яку з п’яти типових моделей відповідає вашому проекту: передбачуваний лінійний потік, автономна команда без чітких рамок, група з чітко визначеними ролями, завдання з оркестрації виробництва чи ідея на етапі прототипування.
Відповідаючи на це запитання, ви вже скорочуєте коло можливостей ще до того, як почнете аналізувати характеристики різних фреймворків. Після цього залишається переважно питання філософії вибору. Оберіть LangGraph для прямого контролю над розгалуженнями логіки, CrewAI для мислення на основі ролей та швидкої ітерації, OpenAI Agents SDK для простоти роботи з моделями OpenAI, а ADK — якщо ви вже працюєте в екосистемі Google. MCP та A2A поступово стають загальноприйнятими стандартами для інструментів та взаємодії агентів, тож зміна підходу пізніше буде менш болючою, хоча це ніколи не буде безкоштовно.