На фоне того, что компании все активнее внедряют ИИ-агентов для выполнения самых разных задач, растет и количество инструментов для их разработки. Сегодня на рынке можно найти как сложные решения, требующие работы с кодом, так и low-code/no-code-конструкторы.
Собрали для вас актуальные инструменты, которые используют для создания ИИ-агентов чаще всего.
🤔 Low-code/no-code-решения
• CrewAI. Инструмент для создания мультиагентных систем с поддержкой low-code-подхода. Позволяет создавать агентов с разными ролями и сценарии их взаимодействия. Подходит для быстрого старта и постепенного усложнения решений.
• n8n. Open source-платформа для автоматизации рабочих процессов. Предлагает более 400 интеграций и большое количество готовых шаблонов. Можно развернуть на собственном сервере, что обеспечивает безопасность данных и отсутствие ограничений на количество операций.
• LangFlow. Визуальный инструмент для работы с экосистемой LangChain, позволяющий собирать агентные сценарии через drag-and-drop.
• NoClick. Относительно новая no-code-платформа для создания ИИ-агентов. Поддерживает базовые интеграции, настройку пользовательских инструментов и иерархий агентов, не требует знания программирования и предлагает бесплатный доступ. Подойдет для экспериментов и быстрого создания MVP.
• OpenAI Agent Builder. Инструмент, который тоже появился относительно недавно и ориентирован на работу внутри экосистемы OpenAI. Не требует навыков написания кода, но пока ограничен по интеграциям и гибкости.
👨💻 Более сложные инструменты для разработчиков
• Claude Agent SDK. Python SDK для создания ИИ-агентов на базе моделей Claude – хороший выбор для тех, у кого есть подписка Anthropic. Основное ограничение – сравнительно слабая поддержка интеграций, которая обычно решается через дополнительные протоколы (например, MCP).
• Google ADK. Набор инструментов от Google для разработки агентных систем. Часто рассматривается как более стабильная альтернатива отдельным SDK за счет регулярных обновлений и широкой инфраструктурной поддержки.
OpenClaw. Нашумевшая open-source-платформа для запуска автономных ИИ-агентов с возможностью выполнения реальных действий. Такие агенты могут работать с файлами, запускать скрипты, взаимодействовать с браузером и внешними сервисами. Можно создавать сложные агентные системы.
• Deep Agents (на базе LangChain / LangGraph / LangSmith). Новая библиотека для создания агентных систем, построенная поверх экосистемы LangChain. Обеспечивает доступ к готовым интеграциям и инструментам наблюдаемости (observability). Наиболее удобна для тех, кто уже работает с LangChain-стеком.
• PydanticAI. Фреймворк для создания ИИ-агентов с акцентом на строгую типизацию и контроль структуры данных. Позволяет задавать четкие схемы взаимодействия, снижая количество ошибок и повышая предсказуемость поведения. Подходит для проектов, где важны надежность и независимость от конкретной модели.
• AutoGen. Фреймворк для построения мультиагентных систем от Microsoft. Получил широкое распространение благодаря раннему выходу на рынок, однако в последнее время развивается менее активно по сравнению с альтернативами.
🔗 Как выбрать инструмент
Рынок ИИ-агентов пока не стандартизирован: инструменты существенно отличаются по подходу, уровню абстракции и сценариям применения. Поэтому при выборе решения важно отталкиваться от типа задач, уровня технической подготовки и требуемой автономности.
В целом рекомендуем начинать с более простых решений, не привязываться к одному стеку и поэтапно масштабировать систему по мере роста потребностей.
***
Подписывайтесь на наш Telegram-канал – там вы найдете еще больше полезного контента для бизнеса.
А на сайте SoftAdvisor вас уже ждут обзоры популярных сервисов для бизнеса и мнения экспертов.