Фреймворки для AI-агентов в 2025: Autogen против LangChain, OpenHands и остальных

Почему в 2025 году выбрать фреймворк для агентов стало сложнее, а не проще

В 2024 ты открывал LangChain и через час уже крутил первого агента. В 2025 открываешь LangChain — и через час все еще разбираешься, какой из 15 способов создания агента тебе нужен. Рынок взорвался. Каждый день появляется новый "революционный" фреймворк. Большинство из них — обертка над теми же LLM API с парой фич для галочки.

Но есть и настоящие жемчужины. Проблема в том, что их закапывают под тоннами маркетинга и хайпа. Я потратил последние три месяца, тестируя все основные фреймворки в бою. Не на toy-примерах, а на реальных проектах: автономных аналитиках данных, системах поддержки клиентов, автоматических исследователях рынка.

Вот что выяснилось.

Критерии, о которых никто не говорит (но они решают все)

Прежде чем смотреть на конкретные фреймворки, определим, что на самом деле важно в 2025 году:

• Boilerplate-код — сколько лишнего кода нужно писать, чтобы заставить агента работать. Некоторые фреймворки требуют 100 строк для простейшего агента. Другие — 10.
• Отладка и observability — можно ли понять, почему агент принял то или иное решение. Или это черный ящик, который иногда работает.
• Реальная мультиагентность — не просто "несколько агентов в одном скрипте", а полноценная координация, обмен сообщениями, разрешение конфликтов.
• Производительность на edge — работает ли фреймворк на локальных моделях, а не только на облачных API за $20 за запрос.
• Экосистема инструментов — не нужно ли каждый раз писать обертки для базовых вещей вроде поиска в интернете или работы с файлами.

Теперь посмотрим, как под эти критерии подходят основные игроки.

Microsoft Autogen: корпоративный монстр с душой исследователя

Autogen от Microsoft — это как швейцарский нож с 150 лезвиями. 140 из которых тебе никогда не понадобятся, но без 10 ты не сможешь работать.

Что в нем хорошо:

• Настоящая мультиагентная архитектура. Агенты общаются через четко определенные протоколы
• Встроенные паттерны: GroupChat, Assistant, UserProxy — не нужно придумывать велосипеды
• Поддержка код-исполнения из коробки. Агент может написать код, другой агент — его выполнить
• Интеграция с Azure AI Studio (что логично для Microsoft)

Что бесит:

• Boilerplate-код. Чтобы создать простого агента, нужно определить класс, конфигурацию, роли...
• Сложная отладка. Когда работает 5 агентов одновременно, понять, кто что сделал — задача для детектива
• Тяжеловесность. Не для быстрых прототипов или edge-устройств

LangChain: тот самый слон в посудной лавке

LangChain в 2025 — это уже не тот молодой и дерзкий фреймворк, который все ругали, но все использовали. Он повзрослел. Стал более структурированным. И еще более сложным.

Новая версия LangChain 0.2.x (актуальна на январь 2026) принесла:

• LCEL (LangChain Expression Language) — декларативный способ описания цепочек
• Улучшенную поддержку мультиагентных сценариев через LangGraph
• Больше встроенных инструментов (теперь их около 200)
• Лучшую интеграцию с RAG-системами

Но проблемы остались:

• 150+ зависимостей. Одна уязвимость — и весь проект под угрозой
• Высокий порог входа. Новичок тратит недели, чтобы понять, как все работает
• Производительность. Некоторые абстракции добавляют накладные расходы в 30-40%

Если ты уже используешь LangChain и он работает — не трогай. Миграция на что-то другое займет месяцы. Если начинаешь с нуля — подумай дважды. Особенно если планируешь запускать агентов на edge-устройствах.

OpenHands SDK: темная лошадка, которая всех удивила

OpenHands — это фреймворк, который вышел из тени исследовательских проектов и в 2025 году стал серьезным конкурентом. Его философия: "минимальный boilerplate, максимальная гибкость".

Что выделяет OpenHands:

• Простой API. Создание агента — 5-10 строк кода
• Встроенная поддержка локальных open-source моделей из коробки
• Легковесность. Можно запускать на Raspberry Pi или мобильных устройствах
• Хорошая документация с реальными примерами (редкость в мире AI-фреймворков)

# Пример агента на OpenHands (январь 2026)
from openhands import Agent, Tool
from openhands.models import OllamaModel

# Определяем инструмент за 3 строки
@Tool
def search_web(query: str):
    """Ищет информацию в интернете"""
    return f"Результаты по запросу {query}"

# Создаем агента за 2 строки
agent = Agent(
    model=OllamaModel("llama3.3:70b"),
    tools=[search_web]
)

# Используем
response = agent.run("Найди последние новости про ИИ")

Недостатки OpenHands:

• Меньше готовых инструментов, чем у LangChain
• Сообщество пока не такое большое
• Нет корпоративной поддержки (пока что)

OpenHands — мой фаворит для быстрых прототипов и проектов, где важна производительность. Если нужно за день сделать работающего агента — это твой выбор.

Agent Framework (он же "тот самый от Google, но не совсем")

Здесь начинается путаница. "Agent Framework" — это общее название для десятков фреймворков. Но если говорить о конкретном — то обычно имеют в виду Google's Agent Framework, который эволюционировал из ранних версий Bard API.

В 2025 году Google представил обновленную версию, тесно интегрированную с Gemini 3 Flash и другими моделями Gemini.

Сильные стороны:

• Беспрецедентная интеграция с Google-сервисами (Поиск, Карты, Календарь и т.д.)
• Оптимизация под Gemini-модели (что логично)
• Хорошая поддержка long-running агентов (агенты, которые работают часами или днями)
• Встроенные механизмы безопасности и moderation

Слабые стороны:

• Vendor lock-in. Попробуй потом уйти с Google-стэка
• Сложная pricing model. Некоторые операции стоят неожиданно дорого
• Меньше гибкости в кастомизации

А что насчет новых игроков? Cogitator и другие минималисты

В 2024-2025 появилась волна минималистичных фреймворков. Их философия: "давайте уберем все лишнее". Самый яркий пример — Cogitator для TypeScript.

Эти фреймворки отлично подходят для:

• Веб-приложений (особенно фронтенд)
• Микросервисной архитектуры
• Проектов, где важен размер бандла
• Ситуаций, когда нужно понять, как все работает изнутри

Но у них нет:

• Готовых решений для сложных сценариев
• Большого сообщества
• Корпоративной поддержки

Пять смертельных ошибок при выборе фреймворка

Я видел, как проекты умирали из-за неправильного выбора инструмента. Вот что убивает быстрее всего:

1. Выбор по хайпу, а не по требованиям

"Все используют LangChain — значит, и нам надо". Нет. Если у тебя простой агент для классификации текста, тебе не нужен LangChain с его 150 зависимостями. Возьми OpenHands или даже напиши свой wrapper на 50 строк.

2. Игнорирование boilerplate-кода

Посчитай, сколько времени разработчики тратят на обслуживание фреймворка, а не на решение бизнес-задач. Если на поддержку уходит 30% времени — это неправильный фреймворк.

3. Забыть про отладку

Спроси себя: когда агент ошибется (а он ошибется), смогу ли я понять почему? Если фреймворк не дает инструментов для отладки — готовься к ночам с логами.

4. Не проверить производительность на своих данных

Фреймворк может отлично работать на датасетах из документации и ужасно — на твоих данных. Всегда тестируй на реальных сценариях.

5. Привязка к одному провайдеру LLM

В 2025 году цены на API меняются каждый квартал. Если твой фреймворк поддерживает только OpenAI — ты в заложниках. Выбирай фреймворки с поддержкой multiple backends.

Мой стек на 2025 год (и почему)

После месяцев тестов и реальных проектов вот что я использую:

• Для быстрых прототипов и MVP — OpenHands. Минимальный boilerplate, работает с локальными моделями, можно за день сделать работающий прототип.
• Для корпоративных систем с интеграцией в Microsoft-стек — Autogen. Пусть и с boilerplate, но стабильно и предсказуемо.
• Для веб-приложений на TypeScript — Cogitator или аналоги. Маленький размер бандла, типобезопасность.
• Для образовательных проектов и экспериментов — самописные решения на базе минималистичных подходов. Чтобы понимать, как все работает изнутри.
• Для специализированных ML-задач — HF-skills или аналогичные инструменты.

Что делать прямо сейчас

Не жди, пока появится "идеальный" фреймворк. Его не будет. Выбери тот, что лучше всего подходит под твои текущие задачи. Начни с малого. Создай простого агента. Потом усложни.

И помни: лучший фреймворк — тот, который позволяет тебе решать бизнес-задачи, а не становится бизнес-задачей сам по себе.

Если через месяц понимаешь, что выбрал не тот инструмент — не бойся мигрировать. Миграция с одного фреймворка на другой сейчас занимает 1-2 недели, а не месяцы, как было в 2024. Архитектуры стали более модульными, интерфейсы — более стандартными.

В 2025 году важнее не какой фреймворк ты используешь, а какие проблемы решаешь с его помощью. Инструмент — всего лишь инструмент. Мастерство — в том, как ты его применяешь.