Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: autogen
Agent Frameworks Reason, Temporal Survives: Стійка реалізація для агентів
LangGraph, CrewAI та AutoGen координують виклики LLM, але не запобігають збоям чи тижневим очікуванням. Як стійка реалізація Temporal заповнює цю прогалину та коли вона є зайвою.
11 хв читанняПорівняння CrewAI, AutoGen, LangGraph, OpenAI Agents SDK та smolagents
Порівняння інженером п’яти фреймворків агентів з відкритим кодом з точки зору оркестрації, пам’яті, інструментів, оцінки та можливостей спостереження, а також типів часто трапляючихся невдач.
8 хв читанняПорівняння AutoGen та CrewAI: створення команд агентів, підрахунок їхніх витрат
AutoGen проти CrewAI для створення команд агентів: цикли проксі, критики та групові чати щодо завдань та команд, разом із AgentOps для визначення реальної вартості кожного запуску.
15 хв читанняКоли команда агентів AutoGen застрягає: як це вимірювати та ескалувати ситуацію до керівника.
Експеримент AutoGen із детермінованим арбітром, який керує графіком змін, показує, чому не функціонує рецензування колег, як виявити команду, що застрягла, та чому для ескалації потрібна інша модель.
9 хв читанняБагатоагентний ШІ з AutoGen: агенти, групові чати, участь людини та план навчання.
Як фреймворк AutoGen від Microsoft створює багатоагентні системи: агенти, групові чати, участь людини, інструменти, десятикроковий план навчання та типові сценарії використання.
8 хв читання10 фреймворків ШІ-агентів, про які варто знати у 2026 році: LangGraph, CrewAI та інші.
Десять фреймворків агентів для 2026 року, серед яких LangGraph, CrewAI та AutoGen, класифіковані за способом координації агентів, із описом компромісів та посібником з вибору одного з них.
11 хв читанняпроектування нашої онлайн-платформи для покупок з багатьма агентами: чому саме один
Чому один великий чатбот зазнав невдачі у онлайн-шопінгу, а багатоагентна платформа на основі LLM спрацювала: пастка „божественного запиту“, помилки в математиці та логіці, надмірна складність запиту та затримки.
13 хв читанняАгенти з повернення коштів: LangGraph вижив там, де зазнали невдачі CrewAI та AutoGen
Ті самі інструменти та політика повернення грошей у LangGraph, CrewAI та AutoGen. Під час зупинки процесів збереглися лише явний стан, ідемпотентність та контрольні точки.
12 хв читанняSemantic Kernel, LangChain, LangGraph, AutoGen: вибір за критеріями, а не через популярність
Порівняння Semantic Kernel, LangChain, LangGraph та AutoGen для корпоративного використання у сферах DX, мов, агентів, оркестрації, RAG та безпеки з урахуванням реальних обмежень.
13 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.