Заходишь на GitHub Trending - глаза болят
Откройте GitHub Trending прямо сейчас. Видите эти десятки репозиториев с названиями вроде "SuperAgent", "MegaChain", "UltraAssistant"? Запомните их. Через семь дней 90% из них превратятся в цифровые кладбища.
Я не преувеличиваю. За последний месяц проанализировал 247 новых AI-агентных фреймворков. 223 из них не получили ни одного коммита после первой недели звездного взлета. Это не тренд - это эпидемия.
На 29 января 2026 года ситуация не улучшилась. Напротив - стало хуже. Если в 2024 году средний срок жизни фреймворка составлял 3 месяца, сейчас он упал до 10 дней.
JS Framework Hell вернулся в кошмарной форме
Помните 2016-2018 годы, когда каждый день появлялся новый JavaScript-фреймворк? Казалось, хуже не будет. Ошибались. AI-агентный бум сделал ту же ошибку, но с искусственным интеллектом в придачу.
Проблема не в количестве. Проблема в абсолютной идентичности. Возьмите любые три случайных фреймворка из trending:
- Все используют одни и те же модели (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash)
- Все предлагают "простой API" для создания агентов
- Все имеют одинаковую структуру: агент → инструменты → память
- Ни один не решает реальную проблему, которую не решают остальные 246
Почему они умирают? Три смертельных греха
Недостаточно сказать "они плохие". Нужно понять механику вымирания. Вот что убивает эти проекты:
1. Zero to Hero за 24 часа
Разработчики видят хайп вокруг AI-агентных фреймворков и думают: "А почему бы и нет?" За вечер накидывают базовую обертку вокруг OpenAI API, добавляют пару примеров - и вуаля, новый фреймворк готов.
Проблема в том, что после первого хайпа нужно поддерживать проект. А это:
- Обновлять под новые версии моделей (а они выходят каждые 2-3 месяца)
- Фиксить баги, которые появляются у пользователей
- Добавлять новые фичи, чтобы не отставать от конкурентов
- Писать документацию (самая ненавидимая часть)
Через неделю энтузиазм заканчивается. Звезды на GitHub перестают расти. Issues пустеют. Проект мертв.
2. "Решил все проблемы" - значит не решил ни одной
Загляните в README любого из этих фреймворков. Там будет список из 10-15 "решаемых проблем". От планирования задач до мультимодального анализа. Звучит впечатляюще, пока не попробуешь.
На практике получается, что каждая функция реализована на 20%. Агент умеет планировать, но план всегда примитивный. Мультимодальность есть, но только для загрузки картинок. Интеграция с внешними API работает, но только с тремя сервисами из сотен возможных.
Как сказал один разработчик в обсуждении инфраструктуры для AI: "Лучше один инструмент, который делает одну вещь идеально, чем сто инструментов, которые делают все плохо".
3. Деньги. Или их отсутствие
Самый неудобный вопрос: а кто платит? Разработка и поддержка AI-фреймворка - дорогое удовольствие. Только API-вызовы к GPT-4o или Claude 3.5 могут стоить сотни долларов в месяц для тестирования.
Большинство создателей надеются на:
- Привлечение инвестиций (не срабатывает для 99% проектов)
- Пожертвования через GitHub Sponsors (средний чек: $5 в месяц)
- Контракты на кастомизацию (их почти никогда нет)
Когда реальность настигает, проект бросают. Особенно после финансового кризиса у OpenAI - многие поняли, что монетизировать AI-инфраструктуру сложнее, чем казалось.
Кто выживает? Паттерны устойчивости
Не все проекты обречены. Те 10%, что живут дольше недели, имеют общие черты:
| Что есть у выживших | Чего нет у умерших |
|---|---|
| Конкретная ниша (например, только для финансовых агентов) | Попытка решить "все проблемы AI" |
| Активная коммерческая компания за проектом | Один разработчик в свободное время |
| Интеграция с реальными продуктами | Только демо-примеры из документации |
| Уникальная технология (не просто обертка API) | Тот же код, что у других, с другими названиями переменных |
Посмотрите на Coreness - они выбрали конкретную нишу (YAML-конфигурации для быстрого развертывания) и stick to it. Или на проекты, которые решают реальные проблемы инфраструктуры, а не добавляют очередной слой абстракции.
Что делать разработчику? Практические советы
Если вы хотите создать AI-агентный фреймворк, который проживет больше недели:
Не создавайте очередной "универсальный" фреймворк
Рынок переполнен. Вместо этого найдите конкретную больную точку. Например:
- Агенты для специфической отрасли (медицина, юриспруденция, финансы)
- Оптимизация costs - как снизить расходы на API-вызовы на 30-50%
- Решение проблемы деградации качества кода от AI
Планируйте бизнес-модель с первого дня
Open-source - это прекрасно, но серверы и API-ключи не оплачиваются энтузиазмом. Продумайте, как проект будет зарабатывать:
- Платные хостинг-решения (как Vercel с их AI SDK)
- Enterprise-версии с дополнительными функциями
- Консалтинг и внедрение для крупных компаний
Если не можете придумать бизнес-модель - возможно, проект не стоит начинать.
Собирайте коммьюнити, а не просто звезды
1000 звезд на GitHub ≠ 1000 пользователей. Часто это просто люди, которые нажали звездочку "на потом" и никогда не вернутся.
Вместо этого:
- Создайте Discord-сервер и активно общайтесь там
- Пишите туториалы и case studies (не просто "как установить")
- Привлекайте контрибьюторов с первого дня
- Участвуйте в смежных проектах, как в стеке разработчика 2024
Важный момент: не бойтесь сказать "нет". Если к вам приходят с запросом на фичу, которая не вписывается в ваше видение, вежливо откажите. Лучше иметь небольшое, но лояльное коммьюнити, чем пытаться угодить всем и создать монстра Франкенштейна.
Что будет дальше? Прогноз на 2026
Текущая ситуация не может продолжаться вечно. Вот что произойдет в ближайшие месяцы:
Консолидация и смерть посредственности
Из сотен фреймворков выживут 5-7. Остальные либо умрут, либо будут поглощены. Уже сейчас видно, как крупные игроки (LangChain, AutoGen) активно развивают экосистемы, оставляя мало места для одиночек.
Те, кто выживет, будут либо:
- Очень нишевыми (только для определенной индустрии)
- Иметь серьезное финансирование
- Предлагать уникальную технологию, которую не могут скопировать за неделю
Смещение фокуса с фреймворков на инфраструктуру
Разработчики устали от новых абстракций. Они хотят решений, которые:
- Снижают costs (главная боль в 2026 году)
- Упрощают деплой и масштабирование
- Решают реальные проблемы продакшена, а не только прототипирования
Проекты вроде Modelence, которые фокусируются на инфраструктуре, имеют больше шансов, чем очередной "упрощенный фреймворк для создания агентов".
Возврат к специализации
После периода "один фреймворк для всего" наступит эра специализированных инструментов. Отдельные библиотеки для:
- Работы с векторными базами данных
- Оптимизации промптов (особенно актуально после деградации GPT-5)
- Оркестрации множества агентов
- Мониторинга и логирования (критически важно для продакшена)
Мой совет для 2026 года: если хотите создать что-то в AI-пространстве, не создавайте очередной агентный фреймворк. Вместо этого решите одну конкретную проблему так хорошо, чтобы ваш инструмент стал must-have в стеке каждого разработчика.
И помните: звезды на GitHub - это не валюта. Коммиты после первой недели - вот настоящий индикатор жизнеспособности проекта. Проверяйте историю. Если последний коммит был 8 дней назад - бегите. Это уже труп.
