Выбор подходящей платформы для каждого сценария
Дерево решений: один шаг? Длительное выполнение? Несколько агентов? Написание кода? Каждая ветвь указывает на свой инструмент
«Выбор подходящей платформы для каждого сценария» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Лучшего фреймворка не существует
Каждый фреймворк лучше всего подходит для определённых схем работы. Выбирайте его с учётом SHAPE своей задачи, а не текущего цикла шумихи.
Дерево решений
- Один шаг (один вызов модели, возможно, один инструмент)? → Реализуйте вручную.
- Несколько последовательных шагов (A → B → C)? → LCEL или ручная реализация.
- Несколько шагов с циклами и ветвлениями? → LangGraph.
- Команда с распределением ролей и декларативными задачами? → CrewAI.
- Долговременная память между сеансами? → Letta или Mem0.
- Основной акцент на выполнении кода? → AutoGen или OpenHands.
- Прототип управляемого RAG и интерпретатора кода? → OpenAI Assistants.
- Веб-сёрфинг или GUI? → Anthropic Computer Use, Operator или Playwright.
Другие факторы реального мира
- Знакомство команды с технологиями (Python или JS, асинхронное или синхронное выполнение)
- Возможности наблюдаемости (LangSmith, Langfuse или OTel)
- Особенности развёртывания (Docker, бессерверная архитектура, k8s)
- Зрелость фреймворка и частота изменений в нём
Стандарты для разных фреймворков
По возможности создавайте решения на основе стандартов, которые сохраняют актуальность при смене фреймворка:
- API в стиле OpenAI — их принимают большинство поставщиков и фреймворков
- JSON Schema для описания инструментов — универсальный стандарт
- Pydantic для типизированных входных и выходных данных — используется повсеместно
- OpenTelemetry для трассировок — не зависит от поставщика
Создавайте с возможностью замены
Оберните фреймворк в тонкий слой адаптера:
class AgentRunner:
def run(self, task: str) -> str:
# implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
...Не придавайте чрезмерного значения сегодняшнему выбору
Фреймворки приходят и уходят. Большинство агентов приходится переписывать каждые 12–18 месяцев по мере совершенствования базовых примитивов. Планируйте переписывание и не привязывайтесь навсегда к одному фреймворку.
Начните без фреймворка
Распространённый путь:
- Вручную создайте минимального агента
- Определите самые проблемные части
- Подключите фреймворк, который решает именно эти проблемы
Так Вы поймёте, что Вам действительно нужно, прежде чем сделать окончательный выбор.
Когда NOT использовать мультиагентную систему
Многие команды слишком рано переходят к мультиагентным системам. Если одного агента с хорошей системной инструкцией достаточно, остановитесь на нём. Мультиагентная система добавляет сложность AND расходы.
Оптимальные варианты для разных стеков
- Python, промышленная эксплуатация, сложные задачи — LangGraph
- Python, декларативный подход, простые задачи — CrewAI
- Python, акцент на коде — AutoGen или OpenHands
- TypeScript — LangChain.js или Vercel AI SDK
- Долговременная память — Letta или Mem0
- Прототип без инфраструктуры — OpenAI Assistants
Платформы для размещения агентов
Некоторые команды отказываются от фреймворков и используют:
- LangGraph Platform — размещаемая среда выполнения LangGraph
- Cloudflare AI Workers — бессерверные агенты
- Vercel AI SDK + KV — для команд, создающих полнофункциональные приложения на Next.js
Заранее выберите инструменты оценки
Что бы Вы ни выбрали, убедитесь, что решение поддерживает интеграцию с трассировкой и оценкой. Langfuse и LangSmith адаптируются к большинству фреймворков; альтернативы — Helicone, Phoenix и W&B Weave.
Итоги
Подбирайте фреймворк под структуру задачи: последовательные цепочки → LCEL, графы → LangGraph, команды агентов → CrewAI, долговременная память → Letta, код → AutoGen, прототипы → Assistants. Скрывайте фреймворк за адаптером и планируйте переписывание.
Правильный выбор
У Вас есть многошаговый рабочий процесс с циклами, ветвлениями и участием человека. Какой фреймворк подойдёт лучше всего?
Часто задаваемые вопросы
Урок «Выбор подходящей платформы для каждого сценария» бесплатный?
Да — полный текст урока «Выбор подходящей платформы для каждого сценария» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Выбор подходящей платформы для каждого сценария»?
Дерево решений: один шаг? Длительное выполнение? Несколько агентов? Написание кода? Каждая ветвь указывает на свой инструмент Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Выбор подходящей платформы для каждого сценария»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?
Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- LangGraph и CrewAI и AutoGen
- Letta (ранее MemGPT) для долгоживущих агентов
- API ассистентов и ветки OpenAI
- Выбор подходящей платформы для каждого сценария