Выбор фреймворка для AI-агентов: сравнение 12 решений

AI-агентский фреймворк — это платформа для разработки автономных ИИ, которая помогает управлять состоянием агентов, выполнять инструменты и координировать взаимодействие между ними. Он берёт на себя такие задачи, как хранение информации о промежуточных результатах, вызов API и баз данных, разделение ролей между агентами и запись журналов выполнения.

Выбор фреймворка только на основе количества функций может привести к проблемам в будущем — например, с процессами утверждения и дизайном журналов. Поэтому важно учитывать ряд критериев. В статье рассмотрены 5 ключевых критериев для сравнения фреймворков:

1. Язык разработки и навыки команды.
2. Поддержка мультиагентности и гибкость управления рабочими процессами.
3. Простота интеграции с внутренними данными и реализации RAG (поиск с расширением генерации).
4. Поддержка MCP (Model Context Protocol) и широта интеграции с внешними инструментами.
5. Статус разработки и требования к безопасности и управлению.

Средства разработки AI-агентов делятся на два типа: код-фреймворки и no-code-инструменты. Код-фреймворки (на Python, TypeScript) позволяют детально настраивать ветвления и управление правами, но требуют ресурсов инженеров. No-code-инструменты доступны для сотрудников бизнес-подразделений — они позволяют собирать поток на экране, но ограничены в сложных ветвлениях и настройке прав. Рекомендуется сначала автоматизировать небольшие задачи с помощью no-code, проверить эффект, а затем переходить к код-фреймворкам.

Рассмотрим некоторые из 12 фреймворков, разделённых на три типа: код-тип, RAG-тип и ноукод-тип.

Фреймворки код-типа:

• LangGraph (TypeScript): позволяет точно управлять разветвлением и состоянием, включать человеческое суждение, представлять обработку в виде графа (узлы и рёбра), работать с краткосрочной и долгосрочной памятью, автоматически восстанавливаться после сбоев. Количество звёзд на GitHub — около 3,9 тыс. (по состоянию на август 2026 г.). Подходит для процессов с необходимостью утверждения (например, в бухгалтерии или юриспруденции).
• Microsoft Agent Framework (Python, .NET): объединяет Semantic Kernel и AutoGen в один SDK, подходит для внедрения в масштабах всей компании. Версия 1.0 выпущена 3 апреля 2026 года. Позволяет использовать существующие активы при миграции и упрощает интеграцию требований к управлению правами и аудиту в существующую эксплуатацию для предприятий с Microsoft-средой.
• CrewAI (Python): предназначен для быстрого создания команд с распределением ролей, позволяет задавать агентам роли, контекст и задачи, организует их совместную работу. Особенность — проектирование на основе ролей. Подходит для параллельной обработки нескольких задач. Например, при исследовании конкурентов можно параллельно распределить задачи по сбору информации, её обобщению и оформлению в документы. Количество звёзд в GitHub — около 5,7 тыс.
• OpenAI Agents SDK (Python): лёгкий SDK для разработки агентов от OpenAI, требует низкой абстракции, поддерживает более 100 LLM, включая модели не от OpenAI. Основные концепции: Agents (агент с инструкциями, инструментами и ограничениями), Handoffs (делегирование задач другому агенту), Guardrails (проверка безопасности ввода и вывода), Sessions (автоматическое управление историей разговоров). Количество звёзд на GitHub — около 2,8 тыс.
• Claude Agent SDK (Python, TypeScript): позволяет использовать Claude Code в качестве библиотеки, включает встроенные инструменты (чтение/запись/редактирование файлов, выполнение команд, поиск файлов, веб-поиск). Подходит для автоматизации корректировки и рецензирования кода.
• Google ADK (Python): набор для разработки агентов от Google с открытым исходным кодом (лицензия Apache 2.0), совместим с Python 3.10 и выше. Поддерживает рабочие процессы на основе графовой структуры, делегирование задач между агентами, циклическую обработку, контроль с участием человека, модели серии Gemini. Количество звёзд в GitHub — около 2,1 тыс. Подходит для компаний, использующих Google Cloud.
• Mastra (TypeScript): позволяет разрабатывать агентов только на TypeScript, поддерживает более 40 поставщиков моделей (OpenAI, Anthropic, Gemini и др.), имеет граф-ориентированный движок рабочих процессов, функцию приостановки выполнения с ожиданием ввода, управление контекстом (включая историю разговоров и RAG), функции оценки и визуализации выполнения, возможность создания MCP-сервера. Количество звёзд на GitHub — около 2,7 тыс.
• PydanticAI (Python): позволяет определять структуру вывода с помощью моделей Pydantic и гарантировать возврат результата заданного типа; при сбое проверки агент повторяет попытку. Поддерживает передачу контекста в среды разработки и AI-помощники, обеспечивает дополнения и проверку типов. Поддерживает OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek. Количество звёзд на GitHub — около 1,9 тыс.

Фреймворки RAG-типа:

• LlamaIndex (Python): специализируется на сборе и поиске внутренних документов, обеспечивает структурирование данных и продвинутый интерфейс поиска. Помогает строить агентные приложения, предлагает инструмент для обработки документов LlamaParse. Количество звёзд на GitHub — около 5,1 тыс.
• Haystack (Python): открытый фреймворк для разработки LLM-приложений с ориентацией на продакшен. Позволяет проектировать модульные пайплайны с явным контролем процессов (поиск, сортировка, запоминание, генерация), настраивать точность поиска на уровне этапов. Включает функции для агентов: хуки перед вызовом LLM или выполнением инструментов, отслеживание количества шагов, мониторинг использования токенов. Лицензия — Apache 2.0. Количество звёзд на GitHub — около 2,6 тыс.

Фреймворки ноукод-типа:

• Dify: позволяет выстраивать рабочие процессы на холсте на экране и проверять их работу. Поддерживает RAG для PDF, PowerPoint и других форматов. Агенты могут определяться через вызовы функций LLM или по способу ReAct, доступно более 50 встроенных инструментов. Есть облачная версия и возможность внедрения в собственную среду (с использованием Docker Compose). Имеется README на японском языке. Количество звёзд на GitHub — около 15,1 тыс. Лицензия основана на Apache 2.0 с дополнительными условиями.
• n8n: платформа для построения AI-рабочих процессов с акцентом на интеграцию с бизнес-системами. Поддерживает интеграцию с более чем 1500 внешними сервисами, позволяет начинать с автоматизации, соединяя существующие бизнес-системы. Можно переходить от прототипирования к промышленной эксплуатации в одной среде. Поддерживает многошаговые агенты, работает с моделями OpenAI, Anthropic, Google, возможна самостоятельная хостинговая установка через Docker или npx. Количество звёзд на GitHub — около 19,9 тыс. Лицензия — комбинация Sustainable Use License и коммерческой лицензии.

При выборе фреймворка важно учитывать не только его популярность (например, количество звёзд на GitHub), но и соответствие требованиям бизнеса и команды. Например, если команда разработки веб-приложений использует TypeScript, лучше выбрать фреймворк на этом языке (например, Mastra или Vercel AI SDK) для упрощения поддержки.

Также стоит учитывать тенденции 2026 года:

• MCP стал фактическим стандартом для интеграции инструментов.
• Началось взаимодействие между фреймворками через протокол A2A (Agent-to-Agent) — например, CrewAI добавил поддержку A2A, что позволяет связывать агентов, созданных в разных фреймворках.
• AutoGen перешёл в режим обслуживания в октябре 2025 года: новые функции не добавляются, ведётся только управление сообществом, возможны только исправления ошибок, обеспечение безопасности и улучшение документации. Рекомендовано переходить на Microsoft Agent Framework.
• Растёт популярность фреймворков на TypeScript — они позволяют использовать единый язык (TypeScript) от фронтенда до бэкенда.
• Визуализация и оценка стали частью критериев выбора — например, Mastra имеет встроенные функции оценки и визуализации, Haystack включает отслеживание использования токенов и вызовов инструментов, LangGraph предусматривает интеграцию с инструментами визуализации.

Среди распространённых ошибок при внедрении фреймворков AI-агентов выделяют:

• выбор на основе большого количества функций;
• приоритизацию PoC в ущерб проектированию промышленной эксплуатации;
• запуск без подготовленных механизмов логирования и оценки;
• игнорирование затрат на переход и риска привязки к поставщику.

Чтобы избежать проблем, рекомендуется сначала зафиксировать требования бизнеса и структуру разработки в компании, отобрать 2–3 кандидата и начать с PoC. При этом нельзя откладывать разработку механизмов логирования, оценки и согласования — без этого невозможно перейти к продуктивной эксплуатации.