Agent Frameworks2026

Agent Frameworks 2026 — Полное сравнение

Сравнение 8 AI Agent Frameworks: LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Claude Agent SDK, Mastra, AWS Strands, LlamaIndex.

Фреймворки

• LangGraph (~25K stars, Python, TypeScript): Production-grade фреймворк от LangChain. Workflow как граф с узлами и рёбрами. Durable execution, granular state management, human-in-the-loop.. Архитектура: Directed Graph. MCP: Через LangChain адаптер. Когда: Production-grade stateful workflow, сложные графы решений, уже используете LangChain. Production-ready: 5/5.
• CrewAI (~42K stars, Python): Multi-agent фреймворк с ролевой моделью. Агенты как роли в команде (researcher, writer, analyst). Два режима: Crews (автономные) и Flows (enterprise).. Архитектура: Role-Based Crews. MCP: Community + A2A. Когда: Быстрый прототип multi-agent с понятными ролями, business workflow automation. Production-ready: 4/5.
• OpenAI Agents SDK (~19K stars, Python, TypeScript): Lightweight фреймворк от OpenAI. Три концепта: Agent, Handoff, Guardrail. Минимум boilerplate, самый быстрый по latency.. Архитектура: Minimal Abstractions. MCP: Поддерживается. Когда: Быстрый старт, GPT-native приложения, минимум boilerplate. Production-ready: 3/5.
• Google ADK (~18K stars, Python, TypeScript, Go, Java): Agent Development Kit от Google. Оптимизирован для Gemini, но model-agnostic. Иерархические multi-agent системы, Vertex AI интеграция.. Архитектура: Code-first Modular. MCP: Нативный. Когда: Google Cloud / Gemini ecosystem, multi-language команды. Production-ready: 4/5.
• Claude Agent SDK (~5K stars, Python): SDK от Anthropic на движке Claude Code. In-process MCP-серверы для custom tools, hooks для детерминированной обработки.. Архитектура: Agent Loop + MCP. MCP: Нативный (создатель). Когда: Coding agents, task automation, глубокая интеграция с Claude. Production-ready: 3/5.
• Mastra (~21K stars, TypeScript): TypeScript-native фреймворк от создателей Gatsby.js. Graph-based orchestration, 40+ AI providers, интеграция с React/Next.js.. Архитектура: Graph-based Workflows. MCP: Нативный. Когда: TypeScript/JavaScript команды, Next.js/React приложения. Production-ready: 4/5.
• AWS Strands (~5K stars, Python, TypeScript): SDK от AWS. Model-driven подход: модель = ядро интеллекта. Bedrock интеграция, edge deployment, sub-100ms latency.. Архитектура: Model-Driven. MCP: Нативный. Когда: AWS ecosystem, serverless, edge devices. Production-ready: 4/5.
• LlamaIndex Workflows (~47K stars, Python, TypeScript): Data-centric фреймворк. Специализация на ingesting, indexing, retrieval из 100+ форматов. Agentic Document Workflows.. Архитектура: Event-Driven. MCP: Через интеграции. Когда: Knowledge management, document processing, RAG-heavy приложения. Production-ready: 4/5.

Архитектурные паттерны

• ReAct (Reasoning + Acting): Агент «думает вслух», выбирает действие, наблюдает результат, использует его для следующего шага. Цикл: Thought → Action → Observation. Когда: Путь к решению неясен заранее, нужна exploration и adaptation. Frameworks: Все основные (LangGraph, CrewAI, OpenAI SDK, ADK).
• Plan-and-Execute (Планирование + Выполнение): Сначала создаётся multi-step план, затем пошаговое выполнение каждого шага с возможностью replanning при необходимости. Когда: Предсказуемые multi-step процессы, workflow можно определить заранее. Frameworks: LangGraph (нативный), CrewAI (planning agents), Google ADK.
• Multi-Agent: Supervisor (Координатор + Исполнители): Один агент-координатор распределяет задачи подчинённым специализированным агентам и собирает результаты. Когда: Сложные задачи с чёткой декомпозицией на подзадачи. Frameworks: LangGraph, CrewAI, Google ADK, Microsoft Agent Framework.
• Multi-Agent: Peer-to-Peer (Равноправные агенты): Агенты передают управление друг другу через handoffs. Нет центрального координатора, каждый агент решает, кому передать. Когда: Линейные workflow, цепочки специализированных обработчиков. Frameworks: OpenAI Agents SDK (нативный), LangGraph.
• Multi-Agent: Debate (Дискуссия / Дебаты): Агенты обсуждают решения, каждый представляет свою точку зрения. Group decision-making через conversational patterns. Когда: Brainstorming, оценка рисков, peer review. Frameworks: AutoGen / Microsoft Agent Framework.

Decision Matrix

• Production-grade durability, сложные stateful workflow → LangGraph
• Быстрый прототип multi-agent с ролями → CrewAI
• Enterprise .NET + Python, Azure → Microsoft Agent Framework
• Минимум кода, быстрый старт, GPT-native → OpenAI Agents SDK
• Google Cloud / Gemini ecosystem → Google ADK
• Coding agents, Claude интеграция → Claude Agent SDK
• RAG, document processing → LlamaIndex Workflows
• TypeScript / Next.js / React → Mastra
• AWS ecosystem, serverless, edge → AWS Strands Agents

Типы памяти агентов

• Short-term: Текущий контекст разговора + summarized state. Быстрый доступ. Пример: Последние 10 сообщений в чате
• Long-term: Vector store, по запросу извлекает релевантную историю. Пример: Прошлые проекты и решения
• Episodic: Конкретные события и их контекст. Пример: «Подход X не сработал с клиентом Y из-за Z»
• Semantic: Обобщённые знания и закономерности. Пример: «Подход X работает лучше при условиях A и B»
• Entity: Информация о конкретных сущностях. Пример: Профили клиентов, спецификации проектов

FAQ

• Какой agent framework лучший в 2026 году? — Зависит от задачи. Для production — LangGraph. Для быстрого прототипа — CrewAI или OpenAI SDK. Для TypeScript — Mastra. Для Google Cloud — ADK. Для Claude — Claude Agent SDK. Универсального «лучшего» нет.
• Чем agent frameworks отличаются от обычных API-вызовов к LLM? — Frameworks добавляют: management state между вызовами, tool use (выполнение действий), memory (запоминание контекста), multi-agent orchestration (координация агентов), human-in-the-loop (одобрение человеком). Простой API-вызов — это один запрос-ответ.
• Нужен ли мне agent framework? — Если ваша задача — один запрос к LLM и ответ, framework не нужен. Если нужны: многошаговые workflow, работа с инструментами (API, БД, файлы), управление состоянием между шагами, несколько агентов — тогда да.
• LangGraph или CrewAI? — LangGraph — более мощный и гибкий, но сложнее в освоении. CrewAI — проще и быстрее для прототипов (на 40% быстрее в разработке). Для production с кастомной логикой — LangGraph. Для бизнес-workflow с чёткими ролями — CrewAI.
• Поддерживают ли frameworks работу с разными LLM? — Да, большинство frameworks model-agnostic: LangGraph (через LangChain), CrewAI, Mastra (40+ провайдеров), Strands (Bedrock, Anthropic, Gemini, Ollama). OpenAI SDK и Claude SDK оптимизированы под свои модели, но поддерживают адаптеры.
• Что такое MCP и A2A и зачем они нужны agent frameworks? — MCP (Model Context Protocol) — стандарт подключения агента к инструментам (GitHub, БД, Slack). A2A (Agent-to-Agent Protocol) — стандарт общения между агентами. Вместе они формируют «USB-C для AI-агентов». Большинство современных frameworks поддерживают MCP.