Лучшие фреймворки AI-агентов в 2026 году: Полное сравнение
Кратко
Нет единой "лучшей" структуры для агентов — правильный выбор зависит от того, сколько контроля над оркестрацией, глубины многосоставных агентов и инструментов для производства действительно нуждается ваш проект. LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Microsoft Agent Framework, LlamaIndex и Pydantic AI решают проблему оркестрации агентов с разными компромиссами.
LangGraph занимает первое место в этом сравнении для агентов уровня производства, поскольку его модель графа/состояний, надежное выполнение и поддержка человека в цикле разработаны для долговременных рабочих процессов, которые должны выживать после сбоев и возобновляться, а не просто для одноразовых ответов в чате.
CrewAI имеет самое большое сообщество (56.9k звезд на GitHub) и самый простой процесс введения для многосоставных команд на основе ролей, сочетая автономные "Экипажи" с детерминированными "Потоками" в одном фреймворке с лицензией MIT.
OpenAI Agents SDK — это самый легковесный вариант для сборок, независимых от провайдера, с интеграцией передачи, защитными механизмами и трассировкой и поддержкой более 100 LLM, помимо собственных моделей OpenAI.
Набор инструментов для разработки агентов (ADK) Google и Microsoft Agent Framework — это два варианта, поддерживаемых поставщиками, созданные для их собственных облачных экосистем — ADK для Google-ориентированной, код-ориентированной разработки на Python, Microsoft Agent Framework для команд, стандартизирующих Python и .NET вместе.
LlamaIndex остается самым сильным выбором, когда основная задача агента заключается в извлечении информации из ваших собственных данных, поскольку его возможности агентов основываются на том же слое соединителей данных и индексации, что сделало его стандартом RAG.
Pydantic AI — это самый новый и наименьший из семи по размеру сообщества, но его безопасный по типу дизайн в стиле FastAPI действительно выделяет его для команд, которые хотят уверенности в агентных входных и выходных данных на этапе компиляции.
Ни одна из этих структур не получает данные из интернета в реальном времени самостоятельно — каждая из них ожидает, что вы подключите инструмент для этого, что является отдельным решением, которое рассматривается в разделе "Сценарии использования" ниже.
Попробуйте Nstdata - Начните бесплатный тест сегодня
Введение: Что такое структура для агентов
Структура для агентов — это библиотека кода, которая обрабатывает уровень оркестрации вокруг большой языковой модели — решая, какой инструмент вызвать следующим, управляя многошаговым состоянием, координируя несколько агентов и восстанавливаясь после сбоев — так что разработчику не нужно вручную писать этот контрольный цикл с нуля. LLM по-прежнему выполняет рассуждения; структура решает, как это рассуждение превращается в действия, повторные попытки и передачи между агентами или инструментами.
Этот гид сравнивает семь структур для агентов, которые разработчики чаще всего оценивают в 2026 году — LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Набор инструментов разработки агентов Google (ADK), Microsoft Agent Framework, LlamaIndex и Pydantic AI — проверенные по собственным репозиториям GitHub и документации каждого проекта, а не на основе переработанных списков функций. Они ранжируются по общему соответствию производству, затем представляется сравнительная таблица спецификаций и руководство по принятию решений, организованное по тому, что действительно имеет значение для вашего проекта: модель оркестрации, глубина многосоставных агентов, поддержка языков и поддержка экосистемы.
Быстрый обзор
Каждая структура для агентов в этом списке может вызывать инструмент для работы с веб-данными, но ни одна из них не поставляется с таким инструментом — Nstdata Crawl предоставляет любому агенту единый API-вызов, который преобразует URL в чистый контент, готовый для LLM.
Надежное, управляемое исполнение для агентов уровня производства
2
CrewAI
CrewAI Inc.
MIT
56.9k
Самое большое сообщество, команды на основе ролей + детерминированные Потоки
3
OpenAI Agents SDK
OpenAI
MIT
26.3k
Легковесный, независимый от провайдера, встроенные защитные механизмы
4
Google ADK
Google
Apache 2.0
21.1k
Код-ориентированная, графовая рабочая система
5
Microsoft Agent Framework
Microsoft
MIT
12.6k
Унифицированный Python + .NET, интеграция с корпоративными решениями/Azure
6
LlamaIndex
LlamaIndex Inc.
MIT
51.5k
Самый глубокий слой данных/RAG под его агентами
7
Pydantic AI
Команда Pydantic
MIT
17.5k
Безопасный по типу, опыт разработчика в стиле FastAPI
Как были оценены эти рейтинги
Рейтинг отражает общую совместимость для создания и развертывания системы агентов, взвешенную по четырем факторам: насколько хорошо фреймворк справляется с длительным, состояние-сохраняющим выполнением по сравнению с одноразовыми вызовами; насколько глубока его оркестрация многоагентов (маршрутизация, передача, параллельные и вложенные рабочие процессы); сигнал экосистемы (размер сообщества, поддерживающая организация, широта интеграции); и гибкость языка/платформы. Размер сообщества (звезды GitHub) сообщается по записи, но не является единственным фактором ранжирования — CrewAI и LlamaIndex имеют более крупные сообщества, чем занявший первое место LangGraph, что отражает более широкую текущую adopцию, но модель долговременного выполнения LangGraph делает его особенно подходящим для выбора в производственной среде.
1. LangGraph: Лучше всего для производственных состоянии-сохраняющих агентов
LangGraph — это низкоуровневый фреймворк оркестрации, поддерживаемый командой LangChain, для создания длительных состояние-сохраняющих агентов в виде графа узлов и переходов — архитектура, явно вдохновленная Pregel от Google и Apache Beam. В соответствии с его репозиторием на GitHub, он лицензирован по MIT с 38.1 тыс. звёзд, и его ключевое отличие — долговременное выполнение: агенты сохраняются на случай сбоев и восстанавливаются с точного места, на котором они остановились, а не начинают выполнение заново. Он также поддерживает возможность проверки и изменения состояния с участием человека в процессе выполнения, краткосрочную и долгосрочную память между сессиями и интегрируется с LangSmith для отслеживания и развертывания.
Поскольку LangGraph является низкоуровневым примитивом, а не предвзятым многоагентным фреймворком, его настройка требует больше времени, чем у инструментов на основе ролей, таких как CrewAI, для запуска многоагентной системы — графовая модель предоставляет точный контроль за счет более крутого начального построения.
Лучше всего для: команд, создающих агентов, которые должны выжить в случае реальных сбоев во время задачи и аккуратно продолжить работу, а не просто ответить на один запрос.
2. CrewAI: Лучше всего для многоагентных команд на основе ролей
CrewAI — это фреймворк на Python, созданный специально для оркестрации автономных многоагентных систем, и согласно его репозиторию на GitHub, у него самое крупное сообщество среди всех фреймворков в этом сравнении — 56.9 тыс. звёзд под лицензией MIT. Он сосредоточен на двух взаимодополняющих моделях: «Экипажи» — команды специализированных агентов с различными ролями и целями, которые автономно сотрудничают через динамическую делегирование, и «Потоки» — событийно-ориентированные рабочие процессы с точным, детерминированным контролем над путями выполнения и состоянием — позволяя команде сочетать автономное рассуждение с явной бизнес-логикой в одной системе. Дополнительный набор CrewAI AMP добавляет управляющий уровень, наблюдаемость и поддержку для бизнеса на основе открытого исходного кода.
Лучше всего для: команд, которые хотят最快ший путь к работающей многоагентной системе с именованными ролями (исследователь, писатель, рецензент) без ручной сборки графа.
3. OpenAI Agents SDK: Лучше всего для легких, независимых от провайдера сборок
OpenAI Agents SDK описывает себя, согласно его репозиторию на GitHub, как «легковесный, но мощный фреймворк для создания многоагентных рабочих процессов» — лицензирован по MIT, 26.3 тыс. звёзд и явно независимый от провайдеров, поддерживающий собственные модели OpenAI наряду с более чем 100 другими LLM через интеграции, такие как LiteLLM. Его основные примитивы — это агенты (LLM плюс инструкции, инструменты и защитные механизмы), передачи (агенты делегируют работу другим агентам), встроенные защитные механизмы для проверки ввода и вывода, автоматическая история сессий/разговоров и интегрированное отслеживание — плюс «песочница» для агентов для более длительных задач и агентов с возможностью голосового взаимодействия в реальном времени.
Лучше всего для: команд, которые хотят производственные примитивы (защитные механизмы, отслеживание, передачи) без привязки к одному провайдеру модели или тяжелой графовой модели.
4. Google ADK: Лучше всего для разработки агентов с кодом, нативного для Google
Комплект для разработки агентов от Google (ADK) — это инструмент с открытым исходным кодом на Python, лицензированный по Apache 2.0, для создания, оценки и развертывания агентов. Согласно его репозиторию на GitHub, у него 21.1 тыс. звёзд, и он сосредоточен на двух концепциях: Агент (инструкции, инструменты, поведение) и Рабочий процесс, оркестрируемый через движок выполнения на основе графа, который поддерживает маршрутизацию, параллельную обработку, циклы и логику повторной попытки. В комплекте идет интерактивный интерфейс командной строки и веб-интерфейс для локальной разработки и API задач для делегирования между агентами, а также он работает только на Python (версии 3.10 до 3.14).
Лучше всего для: команд, которые уже работают в Google Cloud и хотят использовать инструмент для агентов на основе кода (не чисто декларативный) с детерминированным контролем рабочего процесса.
5. Microsoft Agent Framework: Лучше всего для объединенных Python и .NET команд
Microsoft Agent Framework (MAF) — это платформа с открытым исходным кодом и поддержкой нескольких языков, лицензированная MIT, для разработки и эксплуатации производственных агентских систем как на Python, так и на .NET с последовательным API для каждой из них. Согласно его репозиторию на GitHub, у нее 12,6 тыс. звезд и она поддерживает многообеспеченческую интеграцию моделей (Azure OpenAI, OpenAI, GitHub Copilot SDK, Microsoft Foundry), последовательные/параллельные/коллаборативные шаблоны оркестрации, систему промежуточного ПО, основанную на OpenTelemetry, декларативно определяемых YAML-агентов и развертывание, хостируемое Foundry. Она содержит руководства по миграции как от AutoGen, так и от Semantic Kernel, но согласно собственной документации, эти проекты остаются отдельными, а MAF не является формальным преемником или слиянием одного из них.
Лучше всего для: команд, стандартизирующих разработку агентов как на Python, так и на .NET кодовых базах, особенно внутри экосистемы Azure/Microsoft Foundry.
6. LlamaIndex: Лучше всего для агентов, работающих с данными и RAG
LlamaIndex — это платформа данных с открытым исходным кодом, лицензированная MIT с 51,5 тыс. звезд на GitHub согласно его репозиторию, построенная для сбора и структурирования внешних данных (API, PDF, SQL и более 300 интеграционных пакетов LlamaHub), чтобы LLM и агенты могли выполнять запросы. Его возможности агентов — рабочие процессы и конструктор агентов для создания конечных агентов документов, плюс развернутые агентами документы и структурированная экстракция через его сопутствующую платформу LlamaParse — основываются на том же уровне индексации, что и отличает его от платформ, которые рассматривают извлечение данных как просто еще один вызов инструмента.
Лучше всего для: агентов, основная задача которых — отвечать на вопросы по большому, структурированному или часто обновляемому частному набору данных, а не для автоматизации задач общего назначения.
7. Pydantic AI: Лучше всего для разработки с гарантией безопасности типов в стиле FastAPI
Pydantic AI — это фреймворк для агентов на Python, лицензированный MIT, созданный командой Pydantic на основе собственного уровня валидации Pydantic — описывая себя, согласно своему репозиторию на GitHub, как приносящий эргономичный опыт разработчика FastAPI в разработку агентов. С 17,5 тыс. звезд у него самая маленькая сообщество из семи, но его отличия очевидны: безопасность входных и выходных данных агентов через валидацию на уровне модели Pydantic, поддержка, не зависимая от модели (OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek и др.), внедрение зависимостей для инструментов, надежное выполнение для долгосрочных рабочих процессов и нативная интеграция с Pydantic Logfire для наблюдаемости.
Лучше всего для: команд, которые уже используют Pydantic и FastAPI и хотят, чтобы те же гарантии безопасности типов распространялись на код агентов, а не принимали отдельную парадигму оркестрации.
Спецификации бок о бок
Фреймворк
Язык(и)
Модель оркестрации
Поддержка нескольких агентов
Управляемый/корпоративный вариант
LangGraph
Python, JS/TS
Граф/состояние машины
Да (через композицию графа)
LangSmith Deployment/Studio
CrewAI
Python
Ролевые команды + событийные потоки
Да (нативные, основанные на ролях)
Плоскость управления CrewAI AMP
OpenAI Agents SDK
Python
Линейный с передачами
Да (передача агентов)
Трассировка платформы OpenAI
Google ADK
Python
Основанный на графах движок рабочих процессов
Да (делегирование API задачи)
Развертывание Google Cloud / Vertex
Microsoft Agent Framework
Python, .NET
Последовательная/параллельная оркестрация
Да (нативные шаблоны)
Хостинг Microsoft Foundry
LlamaIndex
Python, TS
Рабочие процессы + Конструктор агентов
Да (через Рабочие процессы)
LlamaParse / LlamaCloud
Pydantic AI
Python
Агент с гарантией безопасности типов + внедрение зависимостей
Ограниченная (один/простой многоагент)
Pydantic Logfire
Руководство по выбору
Вам нужны агенты, которые переживают сбои и возобновляют работу в середине задачи: выбирайте LangGraph.
Вы хотите именованные, ролевые агенты, сотрудничающие с минимальной настройкой: выбирайте CrewAI.
Вы хотите легковесный, независимый от поставщиков SDK с встроенными ограничениями: выбирайте OpenAI Agents SDK.
Вы строите на Google Cloud и хотите контроль на основе кода: выбирайте Google ADK.
Вам нужна одна последовательная платформа как на Python, так и на .NET: выбирайте Microsoft Agent Framework.
Основная задача вашего агента — отвечать на вопросы по вашим данным: выбирайте LlamaIndex.
Вы хотите код агентов с гарантией безопасности типов в кодовой базе в стиле Pydantic/FastAPI: выбирайте Pydantic AI.
Бонусный совет. Превратите любой URL в чистый контент с помощью Nstdata
Агентские фреймворки решают проблему оркестрации — маршрутизации, состояния, повторных попыток, многопользовательских передач — но каждый из семи выше ожидает от разработчика предоставления фактических инструментов, которые вызывает агент: калькулятора, интерпретатора кода, функции запроса к базе данных или способа чтения живого веба. Ни один из этих фреймворков не поставляет свой собственный слой сбора веб-данных; LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK и остальные определяют "инструмент" как функцию, которую вы регистрируете, а не как встроенную возможность.
Именно этот пробел Nstdata Crawl заполняет как инструмент внутри любого из этих фреймворков: получив URL, он возвращает чистый Markdown, очищенный HTML или структурированные данные (полная схема вывода в документации API Crawl) с рендерингом на JavaScript и автоматически обрабатываемой сетью прокси Nstdata, так что агент получает готовый к использованию контент страницы за один вызов функции, а не заставляет разработчика настраивать безголовый браузер, пул прокси и процессор HTML отдельно. Это слой данных, а не конкурирующий фреймворк оркестрации — он встроен как зарегистрированный инструмент независимо от того, какой из семи указанных выше фреймворков выполняет маршрутизацию.
Один вызов функции вместо стека для краулинга — Markdown, очищенный HTML, сырые данные страницы, ссылки, скриншоты или PDF с одного URL, так что вызывающий инструмент агент получает структурированный контент без отдельного шага рендеринга или очистки.
Рендеринг на JavaScript для страниц, которые не может прочитать HTTP-клиент агента по умолчанию — рендерит динамический контент в реальном браузере перед его извлечением, что актуально для любого агента, чье средство должно читать сайт, рендерящийся на стороне клиента.
Краулинг на уровне сайта для многопользовательских исследовательских задач — когда задача агента требует больше одной страницы с сайта (документация, журнал изменений, каталог продукции), Crawl может пройтись по сайту напрямую с настраиваемыми правилами глубины и охвата вместо одного вызова инструмента для каждой страницы.
Цены варьируются от $1.20 за 1,000 успешно проставленных запросов по бесплатному плану, снижающегося до $1.00 на уровне Starter за $79 в месяц, $0.80 на уровне Growth за $249 в месяц и $0.60 на уровне Scale за $699 в месяц по мере увеличения включенных ежемесячных кредитов — плата взимается только за страницы, которые были фактически извлечены. Команды, которые организуют такой тип сбора данных между несколькими агентами или проектами, также могут прочитать как менеджер прокси Nstdata поддерживает AI-агенты и потоки данных RAG в масштабе.
Быстрый обзор
Независимо от того, с каким фреймворком из этого списка вы работаете, Nstdata Crawl подключается как единичный вызов инструмента, который превращает любой URL в чистый, готовый к использованию контент для агента.
LangGraph лидирует в этом сравнении, потому что прочное, состоящее в состоянии выполнение — это признак, который больше всего отделяет производственный агент от демонстрационного, а CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK и Microsoft Agent Framework каждый отвечает на более специфическую потребность — самое быстрое многопользовательское внедрение, легкие построения, независимые от поставщиков, контроль с кодом в Google и единое развитие Python/.NET, соответственно. LlamaIndex остается самым сильным выбором, когда задача агента в основном связана с вашими собственными данными, а Pydantic AI — это тот, за кем стоит следить, если безопасность типов важнее для вашей команды, чем размер сообщества. Ничто из этого не меняет отдельного факта, что каждый здесь представленный фреймворк рассматривает доступ к веб-данным как инструмент, который вы должны предоставить сами — какой инструмент вы подключаете для этой работы, является решением, принимаемым независимо от того, какой фреймворк выполняет оркестрацию.
Фреймворк агента — это библиотека кода, которая обрабатывает слой оркестрации вокруг LLM — маршрутизация между инструментами, управление многопроцессным состоянием, координация нескольких агентов и восстановление после сбоев — так что разработчику не нужно строить этот контрольный цикл с нуля для каждого проекта.
Вопрос: Какой фреймворк агента мне выбрать для производственной системы?
LangGraph является самым мощным вариантом по умолчанию для производства благодаря своей модели долговременного выполнения, но правильный выбор зависит от ваших приоритетов: CrewAI для самой быстрой настройки многопользовательской системы на основе ролей, OpenAI Agents SDK для легкой, универсальной сборки, или Microsoft Agent Framework, если вам нужна одна фреймворк для Python и .NET.
В: Нужен ли мне LangChain для использования LangGraph?
Нет — LangGraph это самостоятельная библиотека низкого уровня для оркестрации; интеграция с LangChain и трассировка/развертывание LangSmith доступны, но не обязательны для создания и запуска агента LangGraph.
В: Могу ли я объединить фреймворк агента с настройкой RAG или векторной базы данных?
Да — все семь фреймворков в этом сравнении поддерживают регистрацию пользовательских инструментов или соединителей данных, поэтому сочетание одного с векторной базой данных для извлечения или с LlamaIndex, в частности, для его родного слоя индексирования данных, является стандартным паттерном, а не исключением.
В: Эти фреймворки агентов бесплатны для использования?
Да — LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Microsoft Agent Framework, LlamaIndex и Pydantic AI все являются открытым исходным кодом (MIT или Apache 2.0) и бесплатны для использования; несколько из них также предлагают дополнительные платные управляющие платформы (LangSmith, CrewAI AMP, Microsoft Foundry hosting) для развертывания, наблюдаемости или корпоративной поддержки.
В: Как агенты, созданные с использованием этих фреймворков, получают актуальные данные из интернета?
Ни один из семи фреймворков не имеет встроенной возможности веб-браузинга или извлечения данных — каждый ожидает, что разработчик зарегистрирует инструмент для этого, который обычно представляет собой API поиска для нахождения страниц и отдельный инструмент извлечения, такой как Nstdata Crawl, для превращения найденного URL в чистый, структурированный контент, который агент может анализировать.
Глубокие исследовательские продукты не все решают одну и ту же задачу. Этот гид отделяет управляемый веб-поиск от автономного синтеза и выбирает пять вариантов по случаям использования в производстве.
Lena Zhou
Sep. 2nd 2026
110M+ реальных IP с 99.9% успешных доступов
Средний отклик ~0.5с для задач высокой конкуренции
Всего от $0.1/GB
Мгновенный доступ к премиальным residential, datacenter, IPv6 и ISP пулам.
