LangGraph, CrewAI, AutoGen: что выбрать в 2026 для своего агента

Три имени, которые ты видишь везде

Если ты гуглишь как построить AI-агента в 2026, ты упираешься в три названия: LangGraph, CrewAI, AutoGen. На них написаны почти все статьи на Medium, все видео на ютубе и половина репозиториев на гитхабе.

У меня в K + AI Studio за последний год пилоты шли на всех трёх. Не в теории и не по туториалам. В реальных клиентских проектах, где есть сроки, реальные данные и реальные деньги. Вот что я из этого вынес.

LangGraph: когда нужен контроль над потоком

LangGraph это продолжение LangChain, только с чётким пониманием что агент это граф состояний. Ты буквально рисуешь узлы и переходы между ними.

Где я его беру: там где надо жёстко контролировать последовательность. Например, обработка заявки на возврат в интернет-магазине. Сначала агент проверяет заказ в базе. Потом смотрит политику возвратов. Потом решает автоматически или передать человеку. Если я дам LLM самому решать в каком порядке делать эти шаги, он через раз пропустит проверку сроков. С LangGraph это невозможно физически.

Минус: кривая входа больнее чем у других. Первые два дня ты борешься с абстракциями, а не пишешь логику. Но как только понял, всё складывается.

CrewAI: когда у тебя команда агентов

CrewAI построен на идее что у тебя не один агент, а команда. У каждого своя роль, свои инструменты, свои цели. Они разговаривают друг с другом и распределяют задачи.

Я беру CrewAI когда задача действительно разделяется на роли. Например, в одном проекте был кейс: один агент ищет лиды, второй их квалифицирует, третий пишет первичное письмо, четвёртый отслеживает ответы. Попытка сделать это одним промптом в LangGraph закончилась спагетти. В CrewAI разложилось красиво.

Минус: CrewAI любит красивые демо, но в продакшене часто падает когда у агентов конфликтные задачи или когда ты просишь детерминированный результат. Для демо клиенту подходит идеально. Для ночного воркера который должен работать без надзора иногда приходится обкладывать защитами.

AutoGen (теперь Microsoft Agent Framework)

AutoGen исторически был ответом Microsoft на агентную гонку. В 2026 произошло важное: AutoGen и Semantic Kernel слились в один продукт под именем Microsoft Agent Framework 1.0. Оба оригинальных репозитория теперь в maintenance mode.

Это хорошая новость для тех кто живёт в .NET и работает с корпоративными клиентами. Плохая новость для тех кто просто хочет быстро собрать агента на Python. Фреймворк стал тяжелее, в нём больше энтерпрайз-абстракций, он дольше поднимается.

Я его использую только в одном сценарии: когда клиент большая компания с требованиями по аудиту, security, трассировке. Там MS Agent Framework выигрывает потому что это Microsoft, и юридический отдел клиента спит спокойнее.

Как я реально выбираю

Для малого бизнеса в СНГ я беру LangGraph в 80% проектов. Причины простые. Управляемость потока. Python-экосистема. Простая интеграция с локальными LLM через Ollama. Возможность переписать узкое место на чистый код если LLM начинает тупить.

CrewAI беру когда клиенту нравится идея команды ассистентов и когда задачи действительно разные по характеру.

Microsoft Agent Framework беру только под корпоратов на .NET.

Чего не надо делать

Не выбирай фреймворк по количеству звёзд на гитхабе. Звёзды это рейтинг хайпа, а не продакшн-готовности. Выбирай по тому, насколько легко тебе отладить этот агент в три часа ночи когда клиент говорит что бот сломался.

И не верь людям которые говорят что фреймворк не нужен и можно всё написать на голых API. Можно. Но потом ты полгода поддерживаешь свою самописную машину состояний, а клиент ждёт фичи которые LangGraph даёт из коробки.

Разобрать твой случай

Если ты выбираешь между фреймворками под конкретный проект, не трать две недели на сравнение в голове. Напиши мне в t.me/kulmashev, опиши задачу в трёх предложениях, я скажу что бы взял сам и почему.