AgentHub: закончилась эра SDK-говнища для LLM?

Когда один SDK заменяет два десятка

Помните тот момент, когда для работы с GPT-4 вам нужен openai==1.0, для Claude - anthropic==0.25, а для локальной модели через Ollama - вообще отдельный HTTP-клиент? А потом выясняется, что у каждого своя структура сообщений, свои параметры температуры, свои странные ограничения.

AgentHub появился как реакция на эту абсурдную ситуацию. На начало 2026 года это не просто ещё одна обёртка - это полноценная экосистема с единым API для 47+ LLM-провайдеров. От OpenAI GPT-4.5 до последней версии Claude 3.7 Sonnet, от локальных моделей через Ollama до китайских GLM-5.0.

Что умеет AgentHub в 2026 году

Это не просто единый вызов API. Разработчики за последний год добавили функциональность, которая заставляет задуматься: "А зачем мне тогда LangChain?"

• Единый интерфейс вызова - один метод chat() для всех провайдеров. Больше не нужно помнить, что у Anthropic это messages, а у Google - contents
• Автоматическое падение (fallback) - если GPT-4.5 недоступен, автоматически переключится на Claude 3.7 с сохранением семантики запроса
• Встроенный трейсинг - видите весь путь агента в реальном времени, сколько токенов потратили, какие модели вызывались
• Пакетные запросы - отправляете 1000 промптов разным моделям одной командой
• Локальные модели без боли - те же методы для LM Studio, llama.cpp, Ollama

Установка - 30 секунд вместо получаса

Вот что бесило в старых подходах: чтобы начать работать с новой моделью, нужно было изучать её документацию, ставить специфичный SDK, разбираться с аутентификацией. С AgentHub всё выглядит так:

# Python
pip install agenthub-python

# TypeScript/Node.js
npm install @agenthub/sdk

Код, который не стыдно показать

Вот как выглядит типичный сценарий с несколькими моделями. Сравните с тем, как вы делали это раньше:

# До AgentHub - кошмар
from openai import OpenAI
from anthropic import Anthropic
import google.generativeai as genai

# Три разных клиента, три разных API
client_openai = OpenAI(api_key="...")
client_anthropic = Anthropic(api_key="...")
genai.configure(api_key="...")

# Три разных способа вызвать модель
response_gpt = client_openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}]
)

response_claude = client_anthropic.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250127",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}]
)

model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro')
response_gemini = model.generate_content("Привет")

А теперь с AgentHub:

# После AgentHub - одна строка на модель
from agenthub import AgentHub

hub = AgentHub()

# Один интерфейс для всех
responses = await hub.batch_chat(
    prompts=["Привет", "Как дела?", "Расскажи шутку"],
    models=["gpt-4.5-turbo", "claude-3-7-sonnet", "gemini-2.5-pro"],
    temperature=0.7
)

# responses содержит ответы от всех трёх моделей
for resp in responses:
    print(f"{resp.model}: {resp.content[:50]}...")

Видите разницу? В первом случае - 20 строк кода, три разных библиотеки, три разных парадигмы. Во втором - 5 строк, один импорт, понятный результат.

А что с агентами? Это же не просто API-обёртка

Вот где AgentHub показывает зубы. Встроенная система агентов работает на удивление... разумно. Не так громоздко, как RLM-Toolkit, но и не так примитивно, как большинство мини-фреймворков.

from agenthub.agents import ReasoningAgent

agent = ReasoningAgent(
    name="Аналитик данных",
    system_prompt="Ты помогаешь анализировать CSV файлы",
    # Автоматически выберет самую подходящую модель
    # Или использует указанную
    model="auto",  
    tools=["read_csv", "calculate_stats", "plot_graph"]
)

# Агент сам решает, какие инструменты использовать
result = await agent.run("Проанализируй этот датасет и найди аномалии")

# Смотрим трейсинг - что делал агент
print(agent.get_trace())
# Вывод: вызвал read_csv → вызвал calculate_stats → 
# запросил у LLM анализ → вызвал plot_graph

Сравнение с конкурентами: кому нужен AgentHub, а кому нет

Мой вердикт: если вы делаете продакшен-систему, которая должна работать с разными LLM, AgentHub сэкономит вам недели разработки. Если же вы академический исследователь, который копает одну конкретную модель - возможно, прямой SDK будет лучше.

Под капотом: как это работает без тормозов

Здесь интересный технический нюанс. AgentHub не просто прокси-сервер, который переводит ваши запросы. Это умная система, которая:

1. Кэширует эмбеддинги промптов (экономит деньги на повторных похожих запросах)
2. Параллельно отправляет запросы к разным провайдерам, если вы указали fallback
3. Автоматически обрабатывает квоты и rate limits каждого API
4. Конвертирует форматы сообщений в реальном времени (например, system prompt для Anthropic vs Google)

И да, это всё работает асинхронно из коробки. Не нужно оборачивать в asyncio - просто используете async/await.

Где AgentHub падает лицом в грязь

Не буду приукрашивать - есть проблемы. На январь 2026:

• Сложная настройка для enterprise - если нужны кастомные прокси, сложная аутентификация, придётся поковыряться
• Нет поддержки edge-случаев - экспериментальные фичи провайдеров появляются с задержкой в 1-2 недели
• TypeScript версия отстаёт - Python-версия всегда получает фичи на месяц раньше
• Слабая документация по агентам - примеры есть, но deep dive придётся искать в issues

Кому подойдёт AgentHub

Вот портрет идеального пользователя:

• Стартапы на early-stage - нужно быстро протестировать 5 разных моделей, чтобы понять, какая лучше решает вашу задачу
• Продуктовые команды - когда один сервис использует GPT для креатива, Claude для анализа и Gemini для мультимодальных задач
• Фрилансеры - работаете с разными клиентами, у каждого свои предпочтения по моделям и провайдерам
• Исследователи - сравниваете качество разных LLM на одном и том же датасете

Начинаем работу: практический пример

Допустим, вы делаете сервис ревью-генерации. Пользователь загружает описание продукта, а вы:

1. Генерируете креативный отзыв (GPT-4.5)
2. Проверяете его на токсичность (Claude 3.7)
3. Создаёте краткое резюме (Mistral Small, чтобы сэкономить)

from agenthub import AgentHub
from agenthub.agents import PipelineAgent

hub = AgentHub()

# Создаём пайплайн-агента
review_agent = PipelineAgent(
    name="review_generator",
    steps=[
        {
            "name": "generate",
            "model": "gpt-4.5",
            "prompt_template": "Сгенерируй позитивный отзыв о продукте: {product_description}"
        },
        {
            "name": "toxicity_check",
            "model": "claude-3.7",
            "prompt_template": "Проверь этот текст на токсичность: {step1_output}"
        },
        {
            "name": "summarize",
            "model": "mistral-small",
            "prompt_template": "Сделай краткое резюме: {step2_output}"
        }
    ]
)

# Запускаем весь пайплайн одной командой
result = await review_agent.run(
    product_description="Новый ноутбук с OLED экраном и 32 ГБ RAM"
)

Вот и вся магия. Вместо того чтобы писать три отдельных вызова API и управлять передачей данных между ними, вы описываете пайплайн декларативно и запускаете его.

Стоит ли переходить на AgentHub в 2026?

Если вы только начинаете проект - однозначно да. Вы сэкономите кучу времени на интеграции.

Если у вас уже есть зрелая кодовая база с кучей вызовов к разным SDK... Тут сложнее. Миграция потребует времени. Но посчитайте: каждый раз, когда появляется новая модель или API меняется, вы тратите часы на обновление. С AgentHub это делается одной командой.

Лично я вижу AgentHub как стандарт де-факто к концу 2026. Особенно с их roadmap: обещают встроенную оптимизацию затрат (типа LLMRouter, но лучше), офлайн-режим для локальных моделей и maybe даже визуальный конструктор агентов.

Главный совет: начните с малого. Возьмите один микросервис, перепишите его на AgentHub, посмотрите на DX (developer experience). Если понравится - масштабируйте. Если нет - всегда можно вернуться к прямым SDK, благо AgentHub не заставляет lock-in.

Готовы попробовать? Первые 1000 API-вызовов через AgentHub бесплатны (используют их прокси). Дальше - $20/месяц или self-hosted версия за $99/месяц.

P.S. Если вы делаете что-то специфичное вроде Swift-разработки под Apple, AgentHub пока не для вас. Но для Python/TypeScript - это must-have инструмент 2026 года.