Компании активно внедряют ИИ в повседневные процессы, и один вопрос звучит особенно часто: какие фреймворки для агентов действительно применяют на практике? Данные свежих опросов указывают на укрупнение рынка вокруг нескольких ключевых решений, где лидируют OpenAI и Google, а такие инструменты, как LangChain, LangGraph и CrewAI, удерживают ценные, но узкие сегменты. Эти результаты подчеркивают быстрое развитие среды, в которой фирмы предпочитают надежность оркестрации, стабильность и качество интеграций экспериментам. Далее разберем, какую роль играет каждый фреймворк, его преимущества и недостатки.
OpenAI Agents SDK (51%)
Краткий обзор: Готовый к использованию фреймворк от разработчиков OpenAI, который плотно связан с их моделями, инструментами и механизмами памяти.
Преимущества: Отличная совместимость с платформой OpenAI; наивысшая надежность и поддержка инструментов; просто масштабировать для реального применения.
Недостатки: Меньше гибкости при работе с несколькими моделями или гибридными облачными системами; окружение продолжает быстро меняться.
Google Agent Development Kit (ADK) (40%)
Краткий обзор: Модульный набор от Google для создания гибких рабочих потоков на разных платформах с использованием Gemini.
Преимущества: Высокая расширяемость; надежное взаимодействие между сервисами; идеален для сред на базе Google Cloud.
Недостатки: Полный набор функций доступен только с моделями Google; распространение пока отстает от динамики OpenAI.
LangChain (24%)
Краткий обзор: Популярный открытый фреймворк для соединения вызовов LLM, шагов поиска и инструментов в персонализированные процессы.
Преимущества: Огромное сообщество; высокая гибкость; подходит для быстрого создания прототипов и тестов.
Недостатки: Может усложняться чрезмерно; надежность оркестрации уступает современным фреймворкам для агентов.
LangGraph (16%)
Краткий обзор: Состояниевое ядро на основе графов для детерминированных систем с несколькими шагами и агентами.
Преимущества: Надежное управление состоянием; подходит для запутанных процессов с ветвлениями; более готов к производству, чем чистый LangChain.
Недостатки: Требует солидных инженерных навыков; развивается активно, с частыми изменениями.
CrewAI (15%)
Краткий обзор: Фреймворк для совместной работы нескольких агентов с четкими ролями, которые действуют как команда для решения задач.
Преимущества: Просто организовать командную работу агентов; популярен для автоматизации структурированных заданий.
Недостатки: Не заточен под надежность в крупных компаниях; ограниченные опции для длительной оркестрации.
PydanticAI (10%)
Краткий обзор: Фреймворк, ориентированный на структурированные выходы, который применяет схемы Pydantic для проверенных и типобезопасных ответов LLM.
Преимущества: Обеспечивает чистые и организованные результаты; полезен в процессах с данными, где точность обязательна.
Недостатки: Не полноценная система для агентов; лучше работает как дополнение к другим инструментам оркестрации.
Temporal (7%)
Краткий обзор: Надежный движок рабочих потоков, который добавляет устойчивость, повторные попытки, состояние и поддержку длительных процессов для систем агентов.
Преимущества: Ведущая прочность в управлении потоками; подходит для автоматизации в компаниях и устойчивых к сбоям линий ИИ.
Недостатки: Сам по себе не фреймворк для агентов; увеличивает нагрузку на операции и требует специальных знаний.