AI агенты в 2026: AutoGen, CrewAI, LangGraph — что выбрать

Почему агентные системы стали mainstream

В 2024 агенты были экспериментальными. В 2026 это продакшн-паттерн: GitHub Copilot Workspace, Cursor, Devin — всё работает на агентных циклах. На GitHub 50k+ репозиториев с тегом "ai-agent" добавлено за последний год.

AutoGen: агенты как диалог

Microsoft AutoGen 0.4 переписан на event-driven архитектуре. Агенты общаются через сообщения, каждый — отдельный процесс. Сильная сторона: GroupChat позволяет запустить команду агентов где каждый имеет роль.

pip install autogen-agentchat

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")

agent1 = AssistantAgent("researcher", model_client=model_client,
    system_message="Ты исследователь. Найди факты.")
agent2 = AssistantAgent("writer", model_client=model_client,
    system_message="Ты автор. Оформи результат.")

team = RoundRobinGroupChat([agent1, agent2], max_turns=4)

async def main():
    result = await team.run(task="Сделай обзор Llama 3")
    print(result.messages[-1].content)

asyncio.run(main())

CrewAI: роли и задачи

CrewAI делает акцент на декларативность: описываешь агентов как сотрудников с ролями, задачи как тикеты. 30k+ звёзд, самый быстрорастущий агентный фреймворк 2025 года.

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(
    role='AI Researcher',
    goal='Найти актуальные данные по теме',
    backstory='Эксперт по анализу технической документации',
    verbose=True
)
writer = Agent(
    role='Technical Writer',
    goal='Написать понятный технический текст',
    backstory='Пишет для разработчиков 10 лет',
)

task = Task(description='Напиши статью о LangChain vs LlamaIndex',
            agent=researcher)
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

LangGraph: граф как код

LangGraph — часть LangChain экосистемы. Агент = граф состояний. Полный контроль: циклы, условные переходы, human-in-the-loop паузы. Сложнее, но предсказуемее в продакшне.

Итоговое сравнение