Как подобрать фреймворк для AI‑агентов: сравнение LangChain, LlamaIndex, CrewAI и Agent Framework

Что учитывается при выборе

Тебе нужно понять, что именно будет делать агент: построить цепочку действий, искать информацию в документах, распределять роли между несколькими ботами или вести диалог‑обмен. От этого зависят и требования к интеграциям, и сложность кода.

LangChain и LangGraph — гибкая логика

LangChain предоставляет более 1000 готовых коннекторов и удобные обёртки для работы с LLM и внешними инструментами. Если цель — написать собственный процесс с условными переходами, добавлять инструменты «на лету», используй LangChain вместе с LangGraph. Последний позволяет описать процесс как граф узлов, хранить состояние и менять маршрут в зависимости от результата предыдущего шага.

LlamaIndex — поиск по документам

LlamaIndex ориентирован на работу с большими корпусами: разбивает тексты, создает индексы и извлекает релевантные фрагменты перед запросом к модели. Гибридный поиск (семантика + ключевые слова) делает его идеальным для внутренних баз знаний, технической документации и договоров, где нужен точный источник ответа.

CrewAI и Agent Framework — роли и диалог

CrewAI строит процесс вокруг ролей: каждому агенту задаётся задача, а фреймворк управляет передачей результатов. Подходит, когда несколько ботов должны последовательно обрабатывать данные. AutoGen превратился в Microsoft Agent Framework 1.0, сохранив модель обмена сообщениями, но теперь развивается под новым SDK. Учти, что каждое сообщение вызывает модель и увеличивает стоимость, поэтому такой подход оправдан лишь при реальном обсуждении решений.

Комбинируй, не ограничивайся одним

Ты можешь подключить LlamaIndex как инструмент внутри LangGraph или CrewAI, а LangChain использовать для вызова моделей и внешних сервисов. Выбор провайдера (OpenAI, Azure, Anthropic) задаётся в адаптерах каждого фреймворка, поэтому архитектура и поставщик остаются независимыми.