MAF 1.0, LangGraph чи CrewAI? Вибір фреймворку агента у 2026 році
Microsoft Agent Framework 1.0 проти LangGraph проти CrewAI щодо стану, пам’яті, налагодження, протоколів, шляхів у Azure та витрат на роботу, із коротким алгоритмом прийняття рішень.
Джерела: Microsoft Agent Framework 1.0 vs LangGraph vs CrewAI: A Production-Ready Comparison (2026)
Компанія Microsoft випустила Agent Framework 1.0 (MAF) 3 квітня 2026 року. Він об’єднує AutoGen та Semantic Kernel у один пакет, призначений для експлуатації в продакшені, і з’явився на ринку, де LangGraph та CrewAI вже були популярними варіантами. Команди, які раніше замислювалися, який фреймворк обрати, тепер думають про можливість переходу. Ось порівняння, яке допоможе у цьому рішенні, з усіма фактами станом на 11 квітня 2026 року.
Коротка відповідь
Для прототипування використовуйте CrewAI. Обирайте LangGraph для складних робочих процесів у Python, незалежних від хмари. Обирайте MAF, якщо ви працюєте в Azure, адже він підтримує як .NET, так і Python. Якщо у вас вже є код на LangGraph, пакет langchain-azure-ai дозволяє під’єднати його до Azure Foundry, що дозволяє уникнути переписування коду.
Що змінилося з 2025 року
- AutoGen та Semantic Kernel були об’єднані в MAF 1.0, який став загальнодоступним 3 квітня 2026 року.
- LangGraph v1 вирішив проблеми з часом виконання та інструментарієм.
- CrewAI розвивався завдяки концепціям потоків та контролю стану.
- MCP, A2A та AG-UI перейшли від рекомендованих функцій до обов’язкових елементів.
Три різні ментальні моделі
Фреймворки не погоджуються щодо того, що таке агент, і ця розбіжність має більше значення, ніж будь-яка таблиця функцій.
LangGraph моделює робочий процес як спрямовану графіку. Вузли — це функції, ребра — це рішення, а стан переміщується по графіку на очах у користувача. Ви мислите кодом.
# 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 моделює команду. Кожен агент має роль, завдання та історію, усе це описано простою мовою, щоб ви могли уявляти структуру організації.
# 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 пропонує два стилі під одним дахом: вільну форму розмови, керовану ШІ, успадковану від AutoGen, та фіксовані бізнес-процеси, успадковані від Semantic Kernel. Ви можете поєднувати їх.
# 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())
Проблеми з виробництвом, по одній
Стан та стабільність
Саме тут визначається, чи вдасться запуск або ні. LangGraph — єдиний із трьох інструментів, який має вбудовану функцію повторного відтворення кроків. Якщо агент зупиняється на 7-му з 12 кроків, можна переглянути всі попередні стани та продовжити роботу з 6-го кроку. У регульованих галузях така можливість майже є обов’язковою, тому LangGraph перемагає в цьому аспекті.
MAF має двигун роботи з графами, який підтримує послідовні, паралельні, передавальні та групові схеми обробки даних, а також функції Durable Functions для підтримки довготривалого стану. У його документації згадується можливість «подорожей у часі» у роботі з графами, але інструменти для повторного відтворення менш досконалі, ніж у LangSmith. Інтеграція з Durable Task у Python ще перебуває у бета-версії, і коли вона стабілізується, різниця може зменшитися для команд, які працюють з Azure. CrewAI потребує зовнішніх інструментів для цього.
Пам’ять
Пам’ять є найбільшою перевагою, а водночас і найбільшою проблемою кожної платформи. MAF — єдиний інструмент із повністю керованим шаром пам’яті, який підлаштовується під потреби великих компаній, проте він працює лише в Azure та залишається у пробній версії. Керована пам’ять Foundry, яка знаходиться у публічній пробній версії з січня 2026 року, витягує важливу інформацію з розмов, вирішує конфлікти між нею та повертає релевантний контекст у наступних сеансах, без необхідності власної інфраструктури. Вона є кращим вибором, якщо ваша компанія вже використовує Microsoft Foundry.
LangGraph може викликати агентів Foundry Agent Service через langchain-azure-ai, але керована пам’ять є функцією MAF та не забезпечує повного інтегрування з цим механізмом. LangGraph дійсно забезпечує стабільну роботу та збереження стану за допомогою чекпоїнтів, проте не огортає їх у готову абстракцію керованої пам’яті. Для самостійних рішень CrewAI пропонує найбільш повну підтримку пам’яті вже з початку.
Відлагоджування та можливості моніторингу
Уявіть ситуацію, коли агент робить помилковий виклик о 3 годині ранку. Що бачить інженер, який знаходиться на чергуванні? Найкращою відповіддю є поєднання LangGraph та LangSmith: візуалізація трасування разом із відтворенням чекпоїнтів є найефективнішим інструментом для відлагоджування агентів наразі. Трасування MAF нативно інтегрується з Application Insights та новою панеллю керування Foundry Agents, яка готова до використання в продакшені, але не має функції відтворення даних. CrewAI залежить від інструментів сторонніх виробників.
Одна корисна деталь: встановіть langchain-azure-ai[opentelemetry], і трекування LangGraph також надходить до Azure Application Insights. Це дає вам LangSmith під час розробки та Azure Monitor у продакшені.
MCP та A2A
Ці протоколи визначають, як агенти підключаються до інструментів та один до одного. Тут перемагає MAF. Вкладка «Інструменти» у порталі Foundry об’єднує сервери MCP, кінцеві точки A2A, Fabric, SharePoint, Azure AI Search та понад 1 400 з’єднувачів Logic Apps у одному місці, і ніщо інше не дозволяє досягти такої широти для корпоративної інтеграції. Підтримка нативних протоколів у CrewAI є міцною. LangGraph вимагає більше ручного налаштування.
Python на Azure: два реальні варіанти
Багато порівнянь розглядають Azure лише як середовище для .NET. Це не так. У командах, які працюють з Python, є два хороші варіанти.
Перший варіант: MAF для Python
MAF 1.0 став загальнодоступним для Python 3 квітня 2026 року, у той самий день, що й для .NET. Це не прев’ю версія.
# 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())
Це надає кілька переваг, яких LangGraph не може досягти:
- Керована пам’ять Foundry, яка збирає, об’єднує та відновлює дані між сеансами
- Agent 365 для централізованого керування та прямого розгортання в Microsoft 365 (готовий до використання з 1 травня)
- API Voice Live для створення агентів з реальним часом перекладу мовлення
- Foundry IQ, який пропонує динамічний RAG через єдиний API
- Foundry Control Plane, який об’єднує керування ідентичностями, політиками та можливостями моніторингу
Ціна пов’язана з труднощами для ранніх користувачів. На момент написання цього тексту Python у версії GA існував лише вісім днів. Кілька інтеграцій, а саме A2A, AG-UI, Azure Functions, Cosmos DB та Mem0, все ще знаходяться у бета-версії та вимагають використання флага --pre. Матеріали спільноти, такі як навчальні посібники та відповіді на Stack Overflow, значно скромніші за аналогічні ресурси LangGraph, а бета-версії програмних пакетів, ймовірно, будуть спричиняти проблеми протягом наступних місяців.
Другий варіант: LangGraph разом із langchain-azure-ai
Сама Microsoft підтримує langchain-azure-ai (версія 1.2.1, випущена 26 березня 2026 року) та рекомендує його як спосіб запуску LangChain та LangGraph на Azure. Це не якийсь спосіб обходу проблем від спільноти.
# 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"
)
Ви отримуєте перевірені інструменти для відлагодження від LangGraph разом із моделями та сервісами Azure. Те, що ви втрачаєте, — це все, що є ексклюзивним для MAF: керована пам’ять Foundry, Voice Live, механізми керування Agent 365 та Foundry IQ. Цей міст з’єднує інфраструктуру Azure, а не її функції, специфічні для агентів.
Вибір між ними
Для нового проекту в Azure, який цінує глибоку інтеграцію, керовану пам’ять, механізми керування та функції голосу, оберіть MAF Python та погодьтеся бути серед перших. Якщо для вас найважливішою є перевірена надійність, можливість відлагодження за допомогою чекпоїнтів чи портативність, оберіть LangGraph із цим містом. Обидва варіанти є надійними шляхами для розробки, і жоден з них не є помилкою.
Вартість експлуатації
Усі три фреймворки є відкритим кодом за ліцензією MIT, але загальна вартість їх використання швидко різниться. Наведені нижче орієнтовні значення залежать від цін класу GPT, середньої тривалості розмови та помірної кількості викликів інструментів; вони включають оренду хостингу, але не час роботи інженерів. Розглядайте їх як орієнтовні показники, а не як конкретні обіцянки.
CrewAI — найдешевший варіант для початку. LangGraph пропонує найкраще співвідношення ціни та гнучкості. Керовані послуги MAF можуть заощадити місяці роботи інженерів, але водночас ще більше прив’язують вас до Microsoft.
Шлях прийняття рішення за трьома запитаннями
- Чи використовуєте ви Azure? З .NET MAF є очевидним вибором. З Python у вас є два варіанти: MAF для найглибшої інтеграції або LangGraph у поєднанні з інструментом для дебагування та портабельності. Якщо ви не використовуєте Azure, переходьте далі.
- Чи потрібні вам складні структури розгалуження, цикли чи відлов помилок на основі контрольних точок? Тоді LangGraph — його графова модель та можливості обробки даних у часі не мають справжніх конкурентів.
- Чи потрібен вам функціональний прототип з кількома агентами вже цього тижня? Тоді CrewAI — за допомогою нього можна створити працездатну команду агентів приблизно за 20 рядків коду. Якщо ні, то LangGraph є нейтральним варіантом для хмарних середовищ: більше роботи зараз — менше проблем у масштабуванні.
Як зазвичай розвиваються корпоративні проекти
Поширеним підходом є створення прототипу за допомогою CrewAI протягом перших двох тижнів для підтвердження доцільності проекту, подальша розробка за допомогою MAF чи LangGraph протягом першого–третього місяців, а потім масштабування на керованій інфраструктурі — чи то Foundry Agent Service, чи LangGraph Cloud, чи обидва варіанти разом.
Компанії, які використовують Azure, зазвичай розділяються на дві групи. Команди, які починають з нуля, схиляються до використання MAF Python, оскільки керована пам’ять, Agent 365 та Foundry Control Plane важко відтворити в інших середовищах. Команди, які вже мають код на LangGraph, використовують langchain-azure-ai, щоб підключитися до Azure без переписування коду; це є містком для міграції, а не рекомендацією для нових проектів. Для проектів на .NET MAF 1.0 є беззаперечним вибором, а поза Azure LangGraph залишається стандартним варіантом.
Що визначає, чи буде проект запущений
Після трьох років використання агентів ця фреймворк-система пояснює приблизно 20% результатів. Решта 80% залежить від п’яти факторів, які SDK не може автоматично обробити.
Дизайн робочого процесу має більше значення, ніж архітектура. Якщо людина не може чітко пояснити логіку прийняття рішень, агент не зможе її створити, тому перед написанням будь-якого коду агента необхідно повністю прорахувати людський процес від початку до кінця.
Якість даних залишається головною перешкодою. Агенти посилюють усе, що ви їм надаєте, тому спочатку необхідно очистити вхідні дані.
Написання правильних запитів відрізняє хороші рішення від поганих. Елегантні системи LangGraph зазнають невдачі при роботі з нечіткими інструкціями, тоді як прості прототипи CrewAI досягають успіху, оскільки хтось витратив два дні на доопрацювання запитів. Більшість команд значно недоінвестують у цей аспект.
Людський огляд — це рішення з боку проектувальника, а не просто опція. Заздалегідь вирішіть, який рівень впевненості спричиняє необхідність огляду та які дії потребують прямого схвалення.
Управління змінами є найскладнішою частиною. Ніхто не виділяє на це бюджет, і це зірвало більше проектів, ніж будь-який поганий вибір технологій.
Те, наскільки ефективно буде масштабуватися ваша система, залежить значно більше від цих основних факторів, ніж від SDK, яке ви імпортуєте. Виберіть фреймворк, який підходить до навичок вашої команди та технологічної структури вашої організації, а потім приділіть значні зусилля тому, що фреймворк не може зробити за вас.
Пов’язані матеріали
- Ваш перший агент LangGraph: асистент з футболу з інструментами та маршрутизацією — Покроковий посібник з LangGraph: спільний стан, інструменти, вузол планувальника, умовні ребра та резюме у форматі Markdown, створене на основі штучного асистента зі статистикою футболу.