Сравнение инструментов

CrewAI или LangGraph: что выбрать

CrewAI и LangGraph решают близкие задачи. Ниже честное сравнение из нашего каталога: цена, доступ из России, возможности и слабые места каждого.

Коротко: CrewAI берут за простую модель ролей и быстрый старт. AutoGen - когда нужен контроль ниже уровнем; LangGraph - когда важен строгий граф состояний; для одиночного агента многоагентный фреймворк вообще не нужен. LangGraph за строгий граф состояний и контроль. CrewAI и AutoGen - проще, через метафору команды; LlamaIndex Workflows - в экосистеме LlamaIndex; Haystack - когда основа это поиск.

Главное в таблице

CrewAILangGraph
КатегорияФреймворки для AI-агентовФреймворки для AI-агентов
Есть бесплатнодада
ЦенаFreemium: open-source-ядро бесплатно, облачная платформа имеет платные тарифыOpen-source (бесплатно); облачные сервисы LangChain имеют платные тарифы
Доступ из РоссииСайт и документация открываются из России без VPN. Open-source-версия доступна на GitHub без ограничений. Облачная платф…LangGraph распространяется как open-source библиотека на GitHub, доступна для установки через pip и npm без ограничений …

Что умеет каждый

CrewAI

  • Роли агентов: задаёшь каждому профессию, цель и инструменты - один ищет, другой анализирует, третий пишет отчёт
  • Задачи и процессы: описываешь, что и в каком порядке делает команда, агенты передают результат друг другу
  • Инструменты для агентов: поиск в интернете, работа с файлами, вызовы API, выполнение кода
  • Работает с разными LLM, включая локальные через Ollama
  • Облачная платформа для запуска и мониторинга команд агентов в продакшне
  • Шаблоны готовых команд под типовые сценарии, чтобы не собирать с нуля

LangGraph

  • Агенты и мультиагентные системы как граф состояний
  • Циклы и ветвления: агент может возвращаться к шагам, а не идти линейно
  • Контроль состояния между шагами - что агент помнит и куда идёт
  • Человек в цикле: пауза на подтверждение перед действием
  • Сохранение и возобновление состояния агента
  • От создателей LangChain, совместим с его экосистемой

Плюсы и минусы

CrewAI

Плюсы
  • Понятная метафора команды с ролями - проще проектировать многоагентную логику, чем графами
  • Быстрый старт: рабочую команду из 2-3 агентов собираешь за вечер
  • Open-source ядро бесплатно, при этом есть облако для продакшна
Минусы
  • Чем больше агентов и шагов, тем дороже и медленнее - каждый агент это отдельные вызовы LLM
  • Агенты иногда зацикливаются или уходят не туда - нужны ограничения и контроль шагов
  • Молодой проект: API меняется, в проде стоит фиксировать версию

LangGraph

Плюсы
  • Строгий контроль над логикой агента - не чёрный ящик, а явный граф
  • Циклы и ветвления решают то, что линейным цепочкам не под силу
  • Человек в цикле повышает надёжность для боевых задач
Минусы
  • Сложнее обычного LangChain - нужно мыслить графами состояний
  • Избыточен для простого однопроходного агента
  • Как и весь стек LangChain, API меняется

Частые вопросы

Open-source ядро - да. Платишь за вызовы LLM, а облачная платформа для продакшна - по тарифам.
Идея похожа - команда агентов. CrewAI делает упор на простую модель ролей и задач; AutoGen от Microsoft гибче и ниже уровнем.
LangChain - про цепочки, LangGraph - про граф состояний с циклами и контролем. Для сложных агентов берут LangGraph.
Да, open-source. Платно только облако LangChain.
Карточка CrewAIКарточка LangGraph