Найти в Дзене
Технозаметки Малышева
3 подписчика

Сравнительный обзор open‑source фреймворков AI-агентов (2025)

68
32 мин
Оглавление

Введение

Современные фреймворки AI-агентов призваны упростить создание автономных интеллектуальных систем, которые способны самостоятельно планировать и выполнять задачи. В бизнес-среде такие агенты могут автоматизировать сложные рабочие процессы, взаимодействуя с внешними сервисами, базами знаний и даже друг с другом. За последние два года появилось множество open-source решений, активно развиваемых сообществом, которые позволяют строить подобных AI-агентов. В этом обзоре мы рассмотрим 8–10 наиболее популярных и поддерживаемых фреймворков (по состоянию на 2025 год) и сравним их по ключевым критериям.

Ключевые критерии сравнения:

  • Уровень автономности: насколько агент способен самостоятельно решать сложные задачи, разбивая их на подзадачи и выполняя их без постоянных инструкций пользователя.
  • Модульность и масштабируемость: возможность комбинировать и расширять агентов (или их навыки) для создания более сложных систем; поддержка многоагентных сценариев.
  • Интеграция с внешними API и БД: наличие встроенных средств для подключения инструментов, веб-сервисов, баз данных и других внешних ресурсов, что важно для бизнес-применений.
  • Поддержка мультимодальности: способность агента работать не только с текстом, но и с изображениями, аудио, видео (либо непосредственно, либо через подключаемые модули).
  • Простота внедрения и поддержка разработчиков: качество документации, активность сообщества, наличие примеров и удобство интеграции в существующие приложения.
  • Поддержка нескольких моделей (model-agnostic): можно ли использовать разные LLM-модели (OpenAI, HuggingFace, локальные модели и т.д.) без привязки к одному провайдеру.
  • Параллелизм и многопоточность: поддерживает ли фреймворк одновременное выполнение нескольких операций или агентов (для ускорения работы и взаимодействия агентов).

Ниже представлены основные открытые фреймворки для AI-агентов, их особенности и сравнение по перечисленным критериям. Для каждого фреймворка приведены ссылки на исходные репозитории или документацию.

LangChain

LangChain – один из первых и самых популярных фреймворков для приложений на базе LLM (Large Language Models). Это компонуемая библиотека, предоставляющая разработчикам множество модулей для работы с LLM: цепочки вызовов (chains), интеграции с инструментами, память для хранения контекста, подключение внешних данных и др. (GitHub - langchain-ai/langchain: Build context-aware reasoning applications) . По сути, LangChain задает стандартный каркас, который упрощает разработку LLM-приложений, позволяя связывать воедино различные компоненты и сервисы.

Особенности и преимущества:

  • Интеграция и экосистема: Главное достоинство LangChain – богатая экосистема готовых компонентов. Он поддерживает десятки внешних инструментов и сервисов (например, веб-поиск, базы знаний, базы данных, вычисления и пр.) через единую библиотеку инструментов (GitHub - langchain-ai/langchain: Build context-aware reasoning applications). Также доступны коннекторы к множеству моделей (OpenAI, Anthropic, трансформеры HuggingFace и др.), хранилищ векторных эмбеддингов, памяти диалога и т.д. Это делает LangChain чрезвычайно привлекательным для бизнес-задач, где требуется соединить ИИ с существующей ИТ-инфраструктурой.
  • Модульность: Фреймворк построен по принципу «lego-блоков» – разработчик может комбинировать стандартные компоненты (LLM-модель, инструменты, цепочки) или расширять их своими, что дает высокую гибкость. На базе LangChain реализованы шаблоны агентов в стиле ReAct (чередование размышлений и действий), MRKL и другие, то есть агент может решать, каким инструментом воспользоваться в каждый момент.
  • Поддержка автономности: Хотя изначально LangChain не предоставляет готового «автопилота» для агентов, он позволяет строить автономные циклы вручную. Например, на его основе сообщество реализовывало ранние версии AutoGPT. Однако без дополнительной оркестрации простой агент LangChain, как правило, выполняет последовательность шагов, заданных разработчиком, и не нацелен на долгосрочное самоуправляемое планирование – для такой функциональности поверх LangChain часто строят собственную логику.
  • Сообщество и документация: Благодаря своей популярности, LangChain обладает самым большим сообществом пользователей и обширной документацией. Существует множество примеров, туториалов, обсуждений в GitHub. Однако в 2024 году появились и критические отзывы – некоторые разработчики сочли LangChain чересчур громоздким, медленным или непредсказуемым в результатах. Эти пробелы отчасти стимулировали появление более узкоспециализированных фреймворков (таких как LangGraph и CrewAI), которые пытаются решить проблемные места LangChain (crewAI/README.md at main · crewAIInc/crewAI · GitHub).

Итог: LangChain остаётся мощным универсальным инструментом для построения LLM-приложений с агентами. Он особенно полезен на этапе быстрого прототипирования или когда нужен широкий спектр интеграций «из коробки». В продакшне, требующем высокой надежности и контролируемости агента, может потребоваться комбинировать LangChain с более специализированными надстройками (см. LangGraph) либо тщательно настраивать цепочки.

LangGraph

LangGraph – открытый фреймворк от создателей LangChain, развивающий идеи агентной оркестрации на новый уровень. В отличие от традиционного линейного подхода, LangGraph представляет задачу агента в виде ориентированного графа (DAG), где узлы – это шаги или подзадачи, а рёбра задают переходы и потоки данных (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Такая архитектура позволяет явно задавать ветвления логики, параллельные ветки исполнения, обработку ошибок и т.п., что критически важно для сложных бизнес-процессов. По сути, LangGraph «расчленяет» работу агента на прозрачный рабочий процесс со статусами, давая разработчику больше контроля.

Особенности:

  • Явная оркестрация и надежность: Главный плюс LangGraph – прозрачность и управляемость агентного процесса. Разработчик может визуализировать цепочку решений агента как граф и точно видеть, какие шаги предпринимаются. Встроенная поддержка состояний (state) служит своего рода памятью: все промежуточные данные можно сохранять и анализировать (What is LangGraph? | IBM). Это упрощает отладку и улучшает надежность: можно добавить проверки, точки вмешательства человека (human-in-the-loop) и откаты на каждом узле графа. Ветвление и параллелизм: В рамках DAG-архитектуры LangGraph позволяет строить ветвящиеся сценарии. Например, агент может параллельно выполнять несколько подзадач, а затем объединять результаты. Такие возможности трудно реализовать в традиционных линейных цепочках. LangGraph изначально спроектирован для параллельных потоков и сложной логики управления ошибками (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog).
  • Наследование возможностей LangChain: LangGraph интегрируется с экосистемой LangChain, поэтому доступ ко всем моделям, инструментам и интеграциям сохранён (GitHub - langchain-ai/langgraph: Build resilient language agents as graphs.). Можно рассматривать его как надстройку над LangChain: низкоуровневые примитивы LangChain используются внутри узлов графа. Таким образом, мы получаем лучшее от обоих миров – гибкость LangChain плюс структурированность DAG.
  • Применение в бизнесе: Благодаря ориентации на долгоживущие и сложные задачи, LangGraph уже стал применяться в продакшене. Известно, что компании вроде Klarna, Uber, Elastic используют LangGraph для различных задач: от чат-ботов поддержки миллионов пользователей до генерации кода и мониторинга безопасности (GitHub - langchain-ai/langgraph: Build resilient language agents as graphs.). Этот фреймворк обеспечивает масштабируемость (поддерживает горизонтальное масштабирование, очереди задач, кэширование результатов) и содержит инструменты для мониторинга (например, интеграция с LangSmith/Langfuse для трассировки действий агентов).
  • Производительность: Отрицательной стороной может быть относительно больший накладной код при описании простых сценариев. Там, где простой линейный агент решит задачу двумя вызовами, LangGraph потребует описать узлы и связи. Также создание каждого агента узла требует ресурсов. Однако для критически важных процессов эта цена окупается контролем. Отмечалось, что LangGraph пока тяжелее по памяти и скорости, чем некоторые новые «легковесные» фреймворки (см. Agno) (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?).

Итог: LangGraph подходит для комплексных многошаговых задач с ветвлениями, где нужна надежность и предсказуемость. В сценариях, требующих чёткой оркестрации (например, бизнес-процесс с множеством проверок и интеграций), графовый подход LangGraph даёт преимущество в виде отлаживаемости и управления ошибками. Если же задача относительно проста или нужно быстрое прототипирование, то использование чистого LangChain или другого более простого фреймворка может быть практичнее.

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK – новый участник экосистемы (появился ближе к 2024 году) от самой OpenAI. Это официальный open-source набор инструментов для создания агентов на основе моделей OpenAI (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). SDK обёртывает возможности GPT-4/3.5 (такие как функциями API, инструментами) в более структурированную форму, предоставляя разработчикам готовый каркас для многошаговых агентов. Проще говоря, OpenAI предлагает «родной» способ запускать агенты с использованием своих моделей, что особенно привлекательно для тех, кто уже плотно работает со стеком OpenAI.

Характеристики:

  • Глубокая интеграция с OpenAI: SDK обеспечивает прямой доступ к последним возможностям моделей GPT. Например, есть встроенные инструменты для веб-поиска, работы с файлами и другими функциями, которые поддерживает OpenAI (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Агенты, созданные через этот SDK, могут легко пользоваться функциями (function calling) моделей GPT-4, что упрощает вызов внешних API в диалоге. Поскольку исходный разработчик – OpenAI, фреймворк сразу оптимизирован под их API и имеет знакомый стиль (роли ассистента/системы, и т.д.).
  • Простота и знакомство: Для тех, кто писал многоступенчатые подсказки (prompts) под GPT или использовал функции, переход на Agents SDK будет относительно прост. Он предоставляет простую модель программирования агента: разработчик определяет роли, набор доступных инструментов и триггеры, а далее SDK управляет взаимодействием между моделью и инструментами (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Это абстрагирует часть работы, избавляя от написания собственного цикла LLM -> анализ -> выбор инструмента -> вызов -> обратная связь -> ....
  • Ограничения: SDK от OpenAI ориентирован на свой собственный стек. В отличие от модель-агностичных фреймворков, здесь подразумевается использование GPT-3.5, GPT-4 и следующих моделей OpenAI. Если бизнес-потребности требуют переключения на локальные модели или другие LLM, возможности SDK ограничены. Кроме того, будучи относительно новым, он ещё «набирает обороты» – сообщество только начинает накапливать опыт его использования, и функциональность может расширяться. Тем не менее, по состоянию на 2025 год репозиторий SDK уже получил тысячи звёзд на GitHub и привлекает внимание разработчиков (GitHub - openai/openai-agents-python: A lightweight, powerful framework for multi-agent workflows).

Итог: OpenAI Agents SDK целесообразно использовать компаниям, которые плотно завязаны на экосистему OpenAI и хотят официально поддерживаемое решение для агентов. Он упрощает создание агентов, способных планировать задачи и вызывать внешние функции, при этом обеспечивая совместимость и актуальность с новыми возможностями GPT-моделей (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Однако для широкого спектра моделей или кастомной логики могут понадобиться дополнения либо выбор другого фреймворка.

SmolAgents

SmolAgents – минималистичный open-source фреймворк от Hugging Face, предлагающий радикально упрощённый подход к AI-агентам. Его философия: агент думает в терминах кода. Вместо сложных диалоговых цепочек или графов, smolAgents запускает цикл, в котором LLM генерирует исполняемый Python-код, затем этот код выполняется, и результаты возвращаются модели для следующей итерации (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Таким образом, агент пытается достичь поставленной цели, постепенно пишет и корректирует код программы.

Особенности:

  • Код-центристский подход: SmolAgents реализует стиль агента «стратегия через код». При постановке задачи агенту, например «получи данные с сайта и выполни расчёт», LLM сам пишет код Python с использованием нужных библиотек (requests, pandas и пр.), запускает его, видит вывод и решает, что делать дальше (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Это похоже на программиста, который итеративно пишет скрипт для решения задачи. Такой подход имеет преимущество: агент может использовать всю мощь экосистемы Python – от математических вычислений до обращения к любым API – без явного программирования этих шагов человеком.
  • Крайняя простота и легковесность: Внутренности smolAgents занимают всего ~1000 строк кода (smolagents). Фреймворк намеренно избавлен от сложных абстракций: по сути, он запускает REPL-цикл между моделью и интерпретатором Python. Для разработчика это означает минимум настроек: достаточно указать используемую LLM-модель, описать цель/задачу и дать доступ к необходимым инструментам (например, установить нужные библиотеки). SmolAgents «за кулисами» управляет подсказками для ReAct-подхода (мысли -> действия в виде кода -> наблюдение результатов) (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog), так что вам не нужно вручную прописывать шаблоны подсказок.
  • Model-agnostic: Хотя название намекает на «маленькие» модели, SmolAgents поддерживает практически любые LLM. Можно подключить модели через HuggingFace Transformers, через API (OpenAI, Anthropic) – разработчики заявляют о полной гибкости в выборе модели (smolagents). То есть фреймворк не привязан к одному вендору и подходит как для облачных, так и для локальных моделей.
  • Ограничения и случаи применения: Смол-агенты идеальны для быстрой автоматизации задач с помощью кода. Например, сверстать SQL-запрос, спарсить страницу, проанализировать CSV – агент сам напишет код для этого (smolagents) (smolagents). Однако если задача требует сложного диалога, размытого плана или длительного выполнения, smolAgents может быть не так эффективен. Он, как правило, создает один скрипт или последовательность скриптов для решения конкретной цели. Многоэтапные рассуждения или параллельные ветки тут не предусмотрены (кроме как если сам сгенерированный код запустит потоки). Также стоит учитывать риски выполнения произвольного кода: нужна изолированная среда и механизмы безопасности, особенно в продакшне.

Итог: SmolAgents – простой и элегантный инструмент для сценариев, где задачу можно формализовать в коде. Его ценят за лёгкость и скорость настройки (smolagents). Для бизнес-применений он подойдет, например, чтобы быстро прототипировать скрипты или дать модели возможность напрямую взаимодействовать с кодовыми библиотеками (в режиме песочницы). Тем не менее, для долгоживущих агентов с памятью и сложными диалогами потребуются более продвинутые фреймворки.

CrewAI

CrewAI – фреймворк, ориентированный на взаимодействие нескольких агентов, наделённых разными ролями. Идея CrewAI: вместо одного универсального ИИ, лучше создать «команду» узкоспециализированных агентов (crew), которые совместно решают задачу (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog) . Такой подход напоминает распределение обязанностей в реальной рабочей группе – например, один агент выступает Планировщиком, другой Исследователем, третий Писателем, и они обмениваются результатами. CrewAI предоставляет высокоуровневую абстракцию Crew (экипаж), внутри которой агенты координируются автоматически.

Ключевые возможности:

  • Многоагентные «экипажи»: В CrewAI введено понятие Crew – контейнера, объединяющего несколько агентов с заданными ролями и функциями. Разработчик описывает каждого агента (его имя, роль/персональность, доступные инструменты), затем определяет, как они должны взаимодействовать. Фреймворк берёт на себя организацию общего контекста и последовательности общения между агентами. Например, «Planner» может принимать пользовательскую задачу и делить на подзадачи, передавая их «Researcher» и «Writer», а затем агрегировать ответы (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Подобная координация запрограммирована и облегчает реализацию сложных сценариев.
  • Параллелизм и сотрудничество: Отличие CrewAI – агенты могут работать параллельно, где это нужно. Если задача разбивается на независимые части, разные члены «crew» способны выполнять их одновременно, что ускоряет решение. Фреймворк поддерживает общий контекст и память, так что агенты обмениваются информацией о ходе работы. Встроенные модули памяти позволяют хранить историю взаимодействий и результаты, доступные всей команде (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Это важно, чтобы, например, Исследователь мог видеть, что нашёл Писатель, и наоборот.
  • Самодостаточность и оптимизация: CrewAI написан с нуля и не зависит от LangChain или других крупных библиотек (crewAI/README.md at main · crewAIInc/crewAI · GitHub). Разработчики сделали упор на эффективность: простой и интуитивный API, высокая скорость исполнения и предсказуемые результаты. В официальном FAQ даже сравниваются преимущества CrewAI над LangChain – заявляется более быстрый и лёгкий runtime, понятные и стабильные ответы, а также отличная документация и поддержка сообщества (crewAI/README.md at main · crewAIInc/crewAI · GitHub). Такая самостоятельность позволила CrewAI внедрить улучшения в обработке ошибок и обеспечении консистентности ответов агентов.
  • Интеграции и инструменты: Несмотря на независимость, CrewAI поддерживает подключение локальных и удалённых LLM-моделей (через API или сторонние хосты). Например, упоминается интеграция с Ollama и другими локальными LLM-серверами для использования собственных моделей (crewAI/README.md at main · crewAIInc/crewAI · GitHub). Фреймворк также предлагает пакет дополнительных tools (устанавливаются опционально crewai[tools]), дающих агентам доступ к веб-поиску, базе знаний, вычислениям и т.д. Таким образом, crew могут быть оснащены всем необходимым для решения реальной бизнес-задачи.

Итог: CrewAI отлично подходит, когда задача по природе мультидисциплинарна и требует нескольких навыков одновременно. Например, генерация аналитического отчёта может быть разбита между агентами: один собирает данные, другой анализирует, третий пишет итог – CrewAI сделает подобную координацию относительно простой. С точки зрения бизнеса, это даёт масштабируемость: можно добавлять новых агентов-специалистов по мере усложнения требований. При этом фреймворк остаётся достаточно простым в использовании, а его акцент на производительности и качественной документации снижает барьер для внедрения.

AutoGen

AutoGen – фреймворк, разработанный исследователями Microsoft, предлагающий модель взаимодействия агентов через асинхронный обмен сообщениями. Концептуально AutoGen рассматривает каждого агента как участника чата: у агента может быть роль ассистента (как ChatGPT) или роль инструмента, и все они переписываются друг с другом по заданным правилам (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Такой подход позволяет симулировать одновременный диалог нескольких ИИ, делящихся информацией, задающих вопросы и выдающих результаты, – всё это без блокировок, в реальном времени.

Особенности:

  • Многопоточность и события: AutoGen изначально спроектирован для конкурентного выполнения. Агенты действуют в асинхронном режиме – один может ждать ввода (или внешнего события), пока другие продолжают работу. Благодаря этому, длительные задачи не «замораживают» всю систему: например, агент-инструмент может ожидать ответ от внешнего API, а в это время диалог других агентов продолжается. Эта event-driven (событийно-ориентированная) архитектура особенно полезна для долгих сценариев, требующих периодического опроса или обновления (скажем, мониторинг новостей и обсуждение их в реальном времени между агентами) (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog).
  • Множественные агенты и роли: В AutoGen легко создать несколько агентов с разными функциями и моделями. Например, можно запустить в одном пространстве ассистента, второго ассистента с иной специализацией и агента-инструмент (для выполнения кода или поиска). Фреймворк определяет, как они пересылают сообщения: вы задаёте, кто кому может адресовать запрос и при каких условиях. Это своего рода протокол общения, позволяющий реализовать сложные схемы (дебаты между моделями, консультация модели с инструментом, и т.д.). AutoGen поддерживает свободную форму диалога: агенты могут обсуждать между собой любую информацию, не ограничиваясь строгой последовательностью. В результате мы получаем очень гибкое пространство рассуждений, напоминающее мозговой штурм между экспертами.
  • Интегрируемость: Хотя проект родом из Microsoft Research, он не ограничен Azure-платформой – AutoGen доступен как PyPI-пакет и поддерживает популярные модели (OpenAI, local LLMs). Он хорошо компонуется с другими решениями: например, ничего не мешает подключить внутрь AutoGen-агента retrieval-модуль LlamaIndex или использовать AutoGen как часть более крупного pipeline. Сообщество, сложившееся вокруг проекта, исследует новые шаблоны взаимодействия агентов и делится ими – это способствует быстрому развитию возможностей.
  • Когда применять: AutoGen наиболее уместен, если вам нужен динамический диалог или несколько «голосов» ИИ в решении задачи (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Например, для симуляции разговоров (AI-ассистент + AI-клиент), для одновременной генерации и проверки контента двумя моделями (peer review) или для сценариев, где один агент должен дождаться результата, прежде чем продолжить (асинхронность). В случаях же простых последовательных операций AutoGen может быть избыточным по сложности.

Итог: AutoGen привносит в мир AI-агентов асинхронную многопользовательскую модель, что усиливает автономность агентов в долгих и нестандартных задачах. Это мощный инструмент для экспериментов с множеством LLM, взаимодействующими как актёры в пьесе. Для бизнес-применений AutoGen может обеспечить более плавную и живую работу агентов, когда требуется параллельная обработка или постоянное фоновое выполнение отдельных подзадач.

AutoGPT

AutoGPT – пожалуй, самый известный пример автономного AI-агента, с которого начался “ажиотаж” весной 2023 года. Это open-source проект, демонстрирующий, как большой язык модели (GPT-4/3.5) может самостоятельно разбирать поставленную цель на шаги и выполнять их в цикле, практически без участия человека (AutoGPT - Wikipedia). В отличие от фреймворков, являющихся «библиотеками» для разработки, AutoGPT изначально задумывался как готовое приложение – "умный ассистент", которого вы просите, к примеру, разработать бизнес-стратегию, а он сам планирует, ищет информацию, сохраняет заметки и т.д. Тем не менее, его архитектурные решения влияют и на дизайн новых фреймворков.

Характеристики:

  • Максимальная автономность: Главное, чем знаменит AutoGPT – это минимизация указаний со стороны пользователя. Достаточно задать общую цель в естественном языке, дальше агент начинает генерировать план действий, вспоминает прошлые шаги, при необходимости корректирует курс. В основе – loop, где на каждом шаге модель сама решает: завершить ли задачу либо сформулировать следующий подзадачу и вызвать нужный инструмент. По сути, AutoGPT продемонстрировал, что LLM может быть “директором самому себе” (AutoGPT - Wikipedia). Такая автономность, конечно, сопряжена с рисками: ранние версии могли зациклиться или делать лишние действия, требуя отладок в подсказках.
  • Инструменты и память: AutoGPT интегрировал сразу несколько возможностей: доступ к Интернету (поиск, чтение страниц), к файловой системе (хранение результатов, написание/чтение файлов), к внешним API и пр. А также долговременную память через векторное хранилище, чтобы агент мог запоминать новые факты. Все эти компоненты были соединены в единый цикл ReAct-подобного планирования. В результате агент мог, к примеру, найти информацию в сети, сохранить себе заметки, проанализировать, затем написать отчёт. Для 2023 года это было революционно наглядно.
  • Ограничения: Как «платформа для агентов» AutoGPT в оригинальном виде не особо гибок – он сильно заточен под GPT-3.5/4 и те инструменты, что были включены разработчиком (AutoGPT - Wikipedia). Расширять или модифицировать его под другие сценарии было не тривиально, поэтому вскоре появились форки и альтернативы (BabyAGI, AgentGPT и др.). Кроме того, несмотря на огромное число звезд на GitHub, проект оставался экспериментальным – для надёжной работы в бизнесе требовалась значительная доработка. Однако идеи, заложенные в AutoGPT, легли в основу многих последующих фреймворков: например, понятие «непрерывного агента», который сам генерирует себе задачи, сейчас поддерживается во многих инструментах.

Итог: AutoGPT показал возможность создания по-настоящему автономного агента и вдохновил появление целого класса фреймворков. Сегодня для промышленного применения, скорее всего, выберут более современные реализации (LangGraph, Agno, CrewAI и т.д.), которые учли уроки AutoGPT и сделали архитектуру гибче и надёжнее. Тем не менее, AutoGPT заслуживает упоминания как отправная точка: это популярный open-source пример, как GPT-4 может сам себя направлять к цели (AutoGPT - Wikipedia), и его продолжают развивать, в том числе в виде коммерческой платформы AGPT. Для бизнес-пользователей он может стать быстрым способом опробовать концепцию автономного ИИ-ассистента “из коробки”.

Agno

Agno (ранее известен как Phidata) – относительно новый, но активно развивающийся open-source фреймворк, делающий ставку на производительность и мультимодальность. Авторы заявляют впечатляющие показатели: ~10 000 раз быстрее создания агентов и в 50 раз меньше потребление памяти, чем у LangGraph (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?). Agno построен максимально легко: агенты запускаются с микросекундной задержкой и готовы масштабироваться тысячами. При этом фреймворк изначально задуман как мультимодальный и модель-независимый.

Ключевые преимущества:

  • Скорость и лёгкость: Agno реализован на минималистичной ядре, без лишних зависимостей. Средний агент потребляет лишь ~3.75 Кб памяти и создаётся за ~2 микросекунды (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?) – для сравнения, в LangGraph каждый агент-узел “тяжелее” на порядки. Это позволяет запускать одновременно множество агентов (целые “флоты”) без потери производительности. В сложных системах, где каждый узел – агент, такая оптимизация предотвращает узкие места. Agno демонстрирует отличную масштабируемость: вы можете поднимать команды агентов, которые работают параллельно и даже обмениваются памятью и инструментами (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?) (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?). Другими словами, параллелизм и координация многих агентов – одна из сильных сторон фреймворка (помимо CrewAI, подобную возможность явно декларирует далеко не каждый фреймворк).
  • Мультимодальность из коробки: Agno с самого начала проектировался для работы не только с текстом. Он нативно поддерживает текст, изображения, аудио и видео без “костылей” и внешних надстроек (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?). Это значит, что можно строить агентов, которые, например, анализируют картинку и генерируют описание, или слушают аудиокоманду и отвечают – используя единый API. Для этого Agno умеет подключать различные модельные backend’ы и сервисы, оптимизированы потоки данных разных типов. В мире бизнес-приложений, где часто приходится сочетать визуальные данные с текстовыми, такая мульти-модальная поддержка – большой плюс.
  • Модель-агностичность и гибкость с инструментами: Название “Agno” намекает на agnostic, то есть независимость. Фреймворк не привязан к какому-либо конкретному провайдеру ИИ – поддерживаются модели OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, open-source LLM на ваших серверах и т.д. (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?). Это даёт свободу выбирать или менять модель по потребности. Интеграция с внешними инструментами также широко предусмотрена: есть готовые модули для веб-поиска (DuckDuckGo, Google), генерации изображений (DALL-E), и при необходимости можно легко добавить новые (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?). Помимо этого, Agno включает слой памяти (хранение состояний агентов в базе) и мониторинг – существует веб-интерфейс agno.com для слежения за сессиями агентов в реальном времени (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?).
  • Когда применять: Agno особенно хорош, когда важны быстродействие и работа с разными типами данных. Например, для интерактивных приложений (мгновенный отклик), или когда на одном сервере должны крутиться сотни мелких агентов, Agno справится, не съев все ресурсы. Также, если проект предполагает обработку изображений/аудио вместе с текстом, Agno предоставит готовую основу, тогда как в других фреймворках пришлось бы комбинировать решения. Стоит отметить, что будучи новым игроком, Agno ещё не так широко известен, но уже привлекает внимание своими цифрами и возможностями (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?).

Итог: Agno представляет собой высокопроизводительную платформу для агентных систем, сочетающую универсальность с эффективностью. Он снизил накладные расходы до минимума, оставаясь при этом функционально богатым (multimodal, multi-agent, model-agnostic) (How to Build MultiModal AI Agents Using Agno Framework?) . Для компаний, которым нужна масштабируемость и разнообразие применений ИИ (например, единовременно задействовать текстовые и визуальные модели), Agno может стать отличной основой.

Semantic Kernel

Semantic Kernel – фреймворк, создаваемый Microsoft, который выделяется своим ориентиром на корпоративное использование и существующие приложения. Если предыдущие решения фокусируются на автономии агентов, то Semantic Kernel больше про интеграцию ИИ в существующие бизнес-процессы. Он реализует концепцию «скиллов» (навыков): разработчик определяет наборы функций – некоторые выполняются с помощью LLM (например, резюмировать текст), а другие – обычным кодом (например, запрос к базе данных) (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Затем Kernel позволяет комбинировать эти навыки в планы и последовательности для решения комплексных задач.

Особенности:

  • Enterprise-first подход: Semantic Kernel изначально написан на C#/.NET и отлично встраивается в экосистему Microsoft (хотя теперь имеет и Python, Java версии) (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Он учитывает типичные требования предприятий – безопасность, контроль доступа, соответствие политик и т.п. Например, если нужно, чтобы агент действовал в рамках заданных бизнес-правил или был развёрнут on-premises, Kernel это поддержит. Также встроена интеграция с Azure-сервисами (кэширование, хранилище секретов, Azure OpenAI и др.), что удобно для корпоративных пользователей Azure.
  • Навыки и планы: Вместо одного «большого» агента, Semantic Kernel предлагает разрабатывать небольшие функции-скиллы. Примеры навыков: отправить письмо, извлечь данные из CRM, перевести текст, сгенерировать ответ на обращение. Эти навыки могут быть реализованы как с помощью LLM (промпты), так и традиционным кодом. Затем через API Kernel’а можно построить план – упорядоченную или ветвящуюся структуру вызова навыков (включая условные логики). По сути, получается, что LLM берет на себя только ту часть работы, где действительно нужен «интеллект», а всё остальное делает проверенный код. Такой подход облегчает интеграцию ИИ с существующими системами: можно последовательно встраивать отдельные навыки в бизнес-цепочку.
  • Model-agnostic и расширяемость: Хотя Microsoft делает акцент на своих сервисах, Semantic Kernel поддерживает и другие модели – через плагины можно подключать OpenAI API, модели HuggingFace, локальные модели. Поскольку Kernel – это скорее оркестратор, он не привязан к конкретной нейросети. Его сила именно в архитектуре. Есть модуль Planner, который может автоматически составлять последовательность скиллов для достижения заданной цели (напоминая агента, но внутри ограниченного списка навыков). Это похоже на планирование задач, но с более жёсткими ограничениями, чем у свободных агентов – что хорошо для контроля.
  • Применение: Semantic Kernel особо ценен, если у организации уже есть крупная инфраструктура, и требуется добавить возможности ИИ без кардинальной перестройки. Например, можно быстро прикрутить LLM для автозаполнения отчетов, оставив существующую CRM/ERP логику нетронутой – LLM-скилл будет вызываться Kernel’ом там, где нужно сгенерировать текст или вывод на основе данных. Также Kernel подходит для многокомпонентных сценариев с детерминированной логикой, где часть шагов должна выполняться строго (код), а часть – творчески (ИИ).

Итог: Semantic Kernel – ориентированный на предприятия фреймворк, удачно совмещающий ИИ и классическое программирование (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog) . Он не столько про автономных агентов, сколько про гибридные приложения, где ИИ – один из компонентов. Если требуется надежный, управляемый способ встроить LLM в бизнес-процесс (особенно на стеке .NET/Azure), Semantic Kernel будет одним из первых кандидатов.

LlamaIndex (GPT Index)

LlamaIndex (ранее известен как GPT-Index) – фреймворк, изначально разработанный для ускорения работы LLM с большими объемами данных. Его базовая функция – упростить ретриверно-генеративные цепочки (RAG): загрузка документов, разбиение их на фрагменты, создание индексов для быстрого поиска по текстам и передача связанной информации в LLM при ответе на запрос пользователя (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). Со временем LlamaIndex эволюционировал и добавил возможности агентного типа – т.е. он может не только отвечать на вопросы по документам, но и сам решать, какие данные ему нужны и где их найти.

Особенности:

  • Специализация на данных и знаниях: В отличие от других фреймворков, которые больше про логику агента, LlamaIndex – про источник знаний. Он позволяет подключать множество разнородных источников данных: файлы, базы данных, веб-страницы, API – и объединять их в единое пространство поиска. Агент на базе LlamaIndex умеет принимать решения вроде «нужно ли мне сейчас сделать запрос к базе или достаточно уже имеющейся информации». Практически это выглядит как объединение классического поиска по информации с генеративным ответом. Если ваш AI-агент предназначен, например, для ответов на вопросы по внутренней документации компании, LlamaIndex даст ему прочность и структуру, чтобы находить нужные факты и цитировать их.
  • Агентные возможности: Новые версии LlamaIndex включают Query Engines и возможность создавать цепочки действий. Агент может последовательно: задать уточняющий вопрос пользователю, выполнить поиск по индексу, затем обратиться к внешнему API за дополнительными сведениями, и наконец сформировать ответ. Всё это в рамках LlamaIndex orchestration. По сути, это упрощенная агентная логика, завязанная на данных. Она не стремится к общей автономности, но отлично справляется, когда нужно провести серию поисковых операций и обобщить результаты (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog) .
  • Интеграция и совместимость: LlamaIndex часто используют в сочетании с другими фреймворками. Например, LangChain или Semantic Kernel могут вызывать LlamaIndex как компонент для доступа к данным. Это связано с тем, что LlamaIndex предлагает одни из лучших инструментов работы с текстовыми базами: умные разбиения, различные типы индексов (от простого ключевого слова до графовых индексов знаний), оптимизацию запросов к LLM на основе контекста. Таким образом, он стал своего рода стандартным модулем для knowledge-centric возможностей агентов.
  • Ограничения: Если задача агента выходит за рамки поиска и сборки информации (например, требует сложной бизнес-логики, многопользовательской координации), LlamaIndex сам по себе не даст всех возможностей – его придётся комбинировать с другим движком агентной логики. Он силён именно в части доступа к данным и обеспечения того, что LLM получает нужные сведения для принятия решения (LlamaIndex is Building AI Agents That Actually Understand Your Data).

Итог: LlamaIndex Agents – отличный выбор, когда ваш агент опирается на данные. Для задач вроде вопросов и ответов по внутренним документам, создания отчётов из множества источников, интеллектуального поиска знаний – этот фреймворк предоставляет готовый функционал и сильно упрощает разработку (Comparing Open-Source AI Agent Frameworks - Langfuse Blog). В сочетании с другими системами он помогает создать более умных агентов, которые не «галлюцинируют», а ищут и используют актуальную информацию.

Выводы

Как видно из обзора, единый «лучший» фреймворк отсутствует – каждый имеет свою нишу и сильные стороны. Graph- и flow-ориентированные решения (LangGraph, Semantic Kernel) дают точный контроль над сложными бизнес-процессами. Многоагентные фреймворки (CrewAI, AutoGen) хороши для параллельной работы и разделения ролей. Минималистичные (SmolAgents) – для быстрых одноразовых автоматизаций, а высокоавтономные (AutoGPT, Agno) – для экспериментальных и разнообразных задач.

При выборе стоит исходить из специфики проекта:

  • Если нужны строгие бизнес-процессы с проверками – подойдут LangGraph или Semantic Kernel (особенно в enterprise-окружении).
  • Для командной работы агентов или ускорения выполнения – обратить внимание на CrewAI или AutoGen.
  • Если главная цель – подключить данные и знания – LlamaIndex обеспечит наилучшую интеграцию с информацией.
  • Когда важны производительность и мультимедиа – перспективный Agno предлагает уникальные преимущества в скорости и работе с разными модальностями.
  • А для быстрого старта или узких задач простые подходы (LangChain базовый, SmolAgents) могут дать результат с минимальными усилиями.

Используя представленные фреймворки и учитывая указанные критерии, можно построить AI-агентов, наиболее соответствующих потребностям вашего бизнеса – от чат-ботов поддержки и аналитических ассистентов до сложных автономных систем, взаимодействующих с внешним миром. Главное – правильно подобрать инструмент под задачу и активно пользоваться сообществом и документацией, которые прилагаются к каждому из этих open-source решений.