Введение в мир AI-агентов
В последние годы наблюдается стремительный рост интереса к разработке AI-агентов. Это связано с тем, что 85% разработчиков регулярно используют инструменты искусственного интеллекта, и теперь вопрос заключается не в том, использовать ли агенты, а в выборе подходящего фреймворка. Существует множество вариантов, каждый из которых имеет свои компромиссы в отношении запирания модели, кривой обучения и готовности к производству.
Обзор фреймворков
В этой статье мы рассмотрим семь наиболее важных фреймворков для разработки AI-агентов на март 2026 года. Мы предоставим честную оценку каждого фреймворка, включая его сильные и слабые стороны.
LangGraph
LangGraph моделирует агентов как направленные графы с явными машинами состояний. Это наиболее отработанный вариант для производственных систем, с функциями, такими как checkpointing, отладка с "путешествием во времени" и прочная обработка. LangGraph используется компаниями Klarna, Uber и LinkedIn в производстве, имеет 34,5 миллиона загрузок в месяц и лицензирован под MIT, что исключает запирание модели. Однако, у него есть самый крутой学习ный путь среди всех фреймворков, и простые случаи использования могут показаться переинжинирингом.
CrewAI
CrewAI использует подход, основанный на ролях, где агенты определяются как члены команды (исследователь, писатель и т. д.). Этот фреймворк идеально подходит для быстрого создания прототипов, имеет низкую кривую обучения и не имеет запирания модели.
OpenAI SDK и Claude SDK
OpenAI SDK и Claude SDK предназначены для разработки приложений на основе соответственно OpenAI и Anthropic. Они имеют среднюю кривую обучения и высокий уровень запирания модели, но являются отличными вариантами для тех, кто уже работает с этими экосистемами.
Google ADK и Dify
Google ADK - это фреймворк для разработки multimodal-приложений на основе Google Cloud Platform. Dify предназначен для команд, которые хотят автоматизировать процессы без написания кода. Оба фреймворка имеют среднюю кривую обучения и разные уровни запирания модели.
Nebula
Nebula - это фреймворк, который позволяет автоматизировать процессы без написания кода. Он имеет низкую кривую обучения и не имеет запирания модели, что делает его идеальным вариантом для команд, которые хотят быстро начать работать с AI-агентами.
Вывод
Выбор фреймворка для разработки AI-агентов зависит от конкретных потребностей и целей проекта. LangGraph идеально подходит для производственных систем, CrewAI - для быстрого создания прототипов, а Nebula - для автоматизации процессов без написания кода. При выборе фреймворка важно учитывать такие факторы, как кривая обучения, запирание модели и готовность к производству.
