Короткий ответ: выбирайте LangGraph, когда нужен точный контроль и durable, stateful-исполнение для сложных или долгих агентов. Выбирайте CrewAI, когда хотите быстро поднять мульти-агентную «команду» с ролевыми абстракциями и меньшим объёмом кода. Выбирайте OpenAI Agents SDK, когда строите в основном на стеке OpenAI и хотите лёгкий, хорошо интегрированный путь с инструментами, передачами (handoffs) и guardrails из коробки. Единственного «лучшего» фреймворка нет — выбор зависит от нужного контроля, сложности оркестрации и экосистемы, в которой вы работаете.
Фреймворки кратко
LangGraph моделирует агента как явный граф (машину состояний) — высокий контроль, сильный durability через чекпоинты, мульти-агентность (вы её связываете), лучше для сложных stateful-долгих агентов, в экосистеме LangChain с LangSmith для evals. CrewAI использует ролевые «команды» агентов с задачами — средний контроль за счёт высокоуровневых абстракций, легче durability, первоклассная мульти-агентность, лучше для быстрых мульти-агентных прототипов. OpenAI Agents SDK даёт лёгких агентов с инструментами, handoffs и guardrails — минимальные мнения-примитивы, легче durability (опирается на вашу инфраструктуру), мульти-агентность через handoffs, лучше для OpenAI-центричных стеков. Фреймворки быстро меняются; сверяйтесь с актуальной документацией перед выбором.
LangGraph: контроль и durability
LangGraph моделирует агента как граф — узлы (шаги), соединённые рёбрами (переходами), с явным общим состоянием. Это даёт точный контроль потока: ветвления, циклы, условные переходы и точки human-in-the-loop — всё первоклассно. Главная сила — durable execution: чекпоинты и сохранение состояния, чтобы долгий агент мог приостановиться, возобновиться и пережить сбой. В паре с LangSmith для трейсинга и evals — сильно для продакшена. Минус: больше контроля — больше кода; простые агенты несут больше boilerplate. Берите для сложных, stateful, долгих агентов или там, где нужны жёсткий контроль и durability.
CrewAI: мульти-агент, быстро
CrewAI построен на метафоре команды: несколько агентов с ролями (исследователь, писатель, ревьюер) совместно решают задачи. Высокоуровневые абстракции дают быстро собрать мульти-агентную систему с меньшей «сантехникой». Сила — скорость до рабочего мульти-агентного прототипа. Минус: меньше гранулярного контроля, а для продакшен-durability обычно добавляете свой слой состояния и устойчивости; мульти-агентность множит число отказов и поверхность оценки. Берите, когда нужно быстро прототипировать ролевую мульти-агентную систему, а оркестрация чисто ложится на кооперирующиеся роли.
OpenAI Agents SDK: легко и интегрировано
OpenAI Agents SDK даёт небольшой набор мнений-примитивов — агенты, инструменты, передачи между агентами и guardrails — заточенный под модели и API OpenAI. Ставка на простоту: минимум абстракций, разумные дефолты, быстрый старт. Сила — низкое трение в экосистеме OpenAI. Минус: легче по встроенному durability и состоянию, чем LangGraph, и естественнее внутри OpenAI, а не как нейтральный модельно-агностичный слой. Берите, когда строите в основном на OpenAI и хотите чистый, интегрированный путь с малыми накладными.
Как выбрать на деле
Четыре вопроса. Сколько контроля нужно? Гранулярные ветвления, циклы, состояние → LangGraph; высокоуровневое удобство → CrewAI или OpenAI SDK. Это реально мульти-агент? Кооперирующиеся роли как ядро → CrewAI; один способный агент с инструментами → OpenAI SDK или LangGraph. Нужен durability? Долгий, должен пережить сбой, нужны чекпоинты → LangGraph. В какой экосистеме вы? На OpenAI → Agents SDK; нужна модельная гибкость и сильный evals-тулинг → LangGraph/LangChain. Практичный паттерн: быстро прототипировать (CrewAI или OpenAI SDK), затем переносить части, которым нужен продакшен-durability, на LangGraph.
Что упускают большинство сравнений
Фреймворк — наименее устойчивое из ваших решений. Поскольку модели — и всё чаще фреймворки — сменны на слое харнесса, продакшен определяет не фреймворк: контекст-инжиниринг, реальный evals-харнесс, осознанная интеграция (MCP), durable execution и governance. Берите фреймворк, который не мешает, и вкладывайтесь в харнесс. Команды, зацикленные на выборе фреймворка и экономящие на evals, выпускают демо; те, кто берёт разумный фреймворк и вкладывается в харнесс, — продукты.
Как выбирает Moai Team
Moai Team модельно- и фреймворк-агностична по дизайну. Мы выбираем LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK или их комбинацию по нуждам проекта в контроле, durability и экосистеме — и держим устойчивую ценность (evals, интеграция, durable execution, governance) в харнессе, где она переживает смену фреймворка или модели.
Частые вопросы
В чём разница между CrewAI и LangGraph?
LangGraph моделирует агентов как явные графы-машины состояний с сильным контролем и durable execution; CrewAI даёт высокоуровневые ролевые абстракции «команд» для быстрой сборки мульти-агентных систем.
Какой фреймворк лучший?
Универсально лучшего нет. LangGraph — для сложных, stateful, durable-агентов; CrewAI — для быстрых ролевых мульти-агентных систем; OpenAI Agents SDK — для лёгких OpenAI-центричных сборок.
Когда использовать OpenAI Agents SDK?
Когда строите в основном на моделях OpenAI и хотите простой, интегрированный фреймворк с инструментами, handoffs и guardrails без LangGraph-уровня durability.
Определяет ли выбор фреймворка успех в продакшене?
Нет. Контекст-инжиниринг, evals, интеграция, durable execution и governance — харнесс — определяют успех и почти не зависят от фреймворка.
Moai Team строит на правильном для проекта фреймворке — и вкладывается туда, где важно: в харнесс. Запишитесь на звонок.