Сравнение лучших фреймворков для создания AI-агентов
Сегодня разработка AI-агентов становится всё более востребованной задачей — от автоматизации клиентского сервиса до построения сложных автономных систем. Мы подготовили обзор 9 популярных фреймворков, которые позволяют создавать агентов с различными уровнями сложности: от решений без кода до платформ для опытных разработчиков.
Подходы к построению AI-агентов
Выбранные фреймворки представляют разные стили работы: визуальные среды с drag-and-drop-интерфейсами и кодоориентированные инструменты. Это даёт возможность разработчикам выбрать тот подход, который лучше всего соответствует их опыту, задачам проекта и нужной степени кастомизации.
Фреймворки расположены от простых к более продвинутым.
Визуальные no-code фреймворки
Эти инструменты позволяют создавать AI-агентов, почти не прибегая к программированию. Идеальны для быстрых прототипов и пользователей без технического бэкграунда.
Flowise
Сильная сторона: Визуальная сборка агентов через drag-and-drop
Flowise — это open-source-платформа для создания кастомных LLM-приложений. Поддерживает LangChain, LangGraph и LlamaIndex.
Особенности:
* Поддержка последовательных и многоагентных систем
* Интеграции с RAG (Retrieval-Augmented Generation)
* Библиотека готовых нод
* Возможность встроить чат-виджет на сайт
Цены:
* Облачная версия: от \$35/мес
* Бесплатная open-source-версия для самостоятельного размещения
Botpress
Сильная сторона: Интеграция AI и визуальное построение чатов
Подходит для быстрого создания чат-ботов без кода. Позволяет загружать документы, интегрировать базы знаний и выбирать шаблоны под задачу.
Особенности:
* Drag-and-drop интерфейс
* Встроенный эмулятор чатов
* Поддержка многоканальных платформ
* Подходит для технических и нетехнических пользователей
Цены:
* Бесплатно: 1 бот в облаке
* Платные тарифы: от \$79/мес
* Open-source версия V12 доступна
Langflow
Сильная сторона: Визуальный интерфейс на базе LangChain
Langflow даёт возможность собирать LangChain-приложения визуально, используя готовые компоненты.
Особенности:
* Drag-and-drop среда
* Интеграции с LLM, API и источниками данных
* Экспорт в JSON
* Шаблоны и кастомизация
* Совместим с любыми хранилищами векторов
Цены:
* Бесплатно: как в облаке, так и локально
* AstraDB (хранилище по умолчанию) может потребовать плату за использование
Средний уровень сложности: low-code фреймворки
Эти инструменты балансируют между визуальной разработкой и возможностью писать код. Подходят для создания сложных агентов с возможностью доработки.
n8n
Сильная сторона: Оркестрация AI-агентов и интеграция с LLM
n8n — это платформа автоматизации с открытым кодом, поддерживающая сложные многоагентные сценарии. Позволяет пользователям с разным уровнем подготовки создавать AI-сценарии и интегрировать их в бизнес-процессы.
Особенности:
* Визуальный редактор с нодами AI
* Гибкая архитектура: от простых автоматизаций до распределённых агентов
* Поддержка LangChain, Pinecone, Qdrant, Zep
* Управление памятью и поддержка RAG
* Использование HTTP-запросов, внутренних и внешних инструментов
* Поддержка MCP (MCP-клиент и сервер)
Цены:
* Облако: от 24€/мес
* Самостоятельный хостинг — бесплатно
* Индивидуальные условия для компаний и стартапов
CrewAI
Сильная сторона: Работа в команде агентов с разными ролями
CrewAI создаёт команду агентов с разными функциями (например, исследователь, писатель, редактор). Студия позволяет собирать агентов без программирования.
Особенности:
* Назначение ролей, целей и экспертиз
* Работа в режиме Crews (автономно) и Flows (по сценарию)
* Управление задачами и API-инструментами
Цены:
* Open-source-версия доступна
* Корпоративные тарифы по запросу
Rivet
Сильная сторона: Отладка и визуальное программирование
Rivet — это IDE и библиотека на TypeScript с визуальным редактором графов. Подходит для создания цепочек prompt-инструкций и их пошаговой отладки.
Особенности:
* Визуальное создание и отладка AI-процессов
* Поддержка удалённой отладки
* Библиотеки для использования в приложениях
* Бесплатное десктопное приложение
Фреймворки для разработчиков (code-first)
Эти решения ориентированы на гибкость, масштабируемость и контроль, но требуют хорошей технической подготовки.
AutoGen
Сильная сторона: Оркестрация многоагентных систем от Microsoft
Позволяет строить распределённые и координируемые агентные системы с event-driven архитектурой.
Особенности:
* AgentChat для построения диалоговых агентов
* Интеграция с Docker, LangChain, Assistant API
* CLI и AutoGen Studio
Цены:
* Open-source
LangGraph
Сильная сторона: Структурированная логика на графах
Низкоуровневый фреймворк для построения управляемых агентов и цепочек рассуждений.
Особенности:
* Человеко-ориентированная модерация и проверка
* Потоковая передача токенов
* Долговременная память
* Интеграция с LangSmith и LangChain
Цены:
* Open-source
* Коммерческая платформа LangGraph с платными тарифам
SmolAgents
Сильная сторона: Минимализм и прямое исполнение кода
Идеален для быстрых, лёгких задач без избыточности.
Особенности:
* Минимум зависимостей
* Лёгкая реализация для мелких автоматизаций
Цены:
* Бесплатно
Почему n8n — универсальный выбор для AI-агентов
n8n предлагает гибкий, масштабируемый и визуально понятный подход, который позволяет легко начать с простого агента и при необходимости развивать его до сложной распределённой системы. Благодаря своей архитектуре, n8n становится удобным мостом между no-code-подходом и полной кастомной разработкой.