LangGraph vs CrewAI vs AutoGen: як обрати framework для AI-агентів

LangGraph варто перевіряти першим, коли workflow має явний стан, розгалуження, довгі паузи, checkpoints і відновлення з конкретного кроку. CrewAI зручний, коли предметну роботу природно описати через ролі, tasks і crew, а ширший процес — через event-driven Flow. AutoGen AgentChat підходить для експериментів із командами агентів, де важливі group chat, selector, swarm або graph-based coordination patterns. Це стартові гіпотези, а не рейтинг: усі три інструменти змінюються, і жоден не замінює domain database, policy service чи queue автоматично.

Спочатку зафіксуйте task contract: очікуваний результат, terminal states, власника стану, максимальну тривалість, дозволені tools, approval points, recovery objective і спосіб перевірки business outcome. Якщо задача є коротким викликом моделі з двома tools, multi-agent framework лише додає latency та failure surfaces. Якщо ж координація справді потрібна, однакова replay-вибірка і failure injection дадуть надійнішу відповідь, ніж vendor tutorial.

LangGraph описує agent workflow як граф над shared state. Nodes виконують кроки, edges визначають переходи, а persistence layer зберігає checkpoints у threads. Офіційна документація виділяє durable execution, human-in-the-loop, memory та debugging як основні можливості. Це низькорівнева orchestration модель: команда явно проєктує state schema, reducers, переходи, retry semantics і migration активних checkpoints.

CrewAI розділяє Crews і Flows. Crew об'єднує agents, roles, tasks і process для спільної роботи; Flow керує ширшим event-driven процесом, станом, branching та поєднанням звичайного коду з crews. AutoGen AgentChat надає agents і готові team patterns поверх event-driven Core; офіційний tutorial описує RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat, Swarm і GraphFlow. Отже, порівнюються не ідентичні API, а три способи розмістити контроль між application code, workflow runtime і розмовою агентів.

Для регульованого процесу з відомими етапами — наприклад, intake, retrieval, draft, legal review, approval і publish — явний graph або flow зазвичай легше перевірити, ніж вільна розмова агентів. LangGraph робить переходи та checkpoint state центральними primitives. CrewAI Flow дає event listeners, routing і persisted state, а crew можна викликати лише там, де справді потрібна рольова співпраця. AutoGen GraphFlow теж задає directed execution, але документація позначає цю можливість як experimental, тому production-рішення має враховувати version stability.

Для відкритої дослідницької задачі team conversation може бути доречною: selector обирає наступного спеціаліста, swarm передає контекст за handoff, а termination condition зупиняє run. Проте emergent coordination ускладнює прогнозування кількості turns, вартості й terminal outcome. Навіть тоді authoritative case state повинен жити поза transcript, а кожен consequential tool — перевіряти identity, scope, approval і idempotency безпосередньо перед виконанням.

• Явний durable state і resume після паузи → почніть із LangGraph proof of architecture.
• Ролі й tasks усередині керованого бізнес-процесу → перевірте CrewAI Crew разом із Flow.
• Дослідження team conversation і різних coordination patterns → перевірте AutoGen AgentChat.
• Передбачуваний лінійний процес → спершу розгляньте звичайний application workflow без multi-agent layer.
• Hybrid → призначте одного остаточного власника lifecycle, state, retry і terminal outcome.

Role, agent name або handoff визначають спеціалізацію в orchestration, але не видають реальних дозволів. Framework може передати задачу researcher або reviewer, та policy layer все одно мусить перевірити authenticated actor, tenant, resource, action, risk tier і чинне approval. Модель не повинна розширювати scopes текстом, а повідомлення іншого агента слід вважати недовіреним input, доки його claims не звірені з evidence.

Найбезпечніша production-межа — агенти готують typed proposals, а детерміновані adapters виконують дозволені дії. Для платежу, публікації, видалення або зміни production configuration потрібні idempotency key, preview конкретного diff, human чи policy approval і postcondition check. Audit trail зв'язує run, state version, agent або node, model decision, tool request, policy verdict та фактичний outcome одним correlation ID.

Conversation memory допомагає наступному model turn, workflow state описує виконаний крок, а durable execution дозволяє пережити process failure. Ці властивості не взаємозамінні. LangGraph checkpoint, CrewAI Flow persistence або збережений AutoGen team state не роблять зовнішній side effect exactly-once. Якщо process упав після створення ticket, але до запису transition, retry може створити дублікат.

Replay suite має інжектувати crash до і після tool commit, timeout моделі, malformed result, недоступний state store, expired approval та зміну permissions під час паузи. Відновлення прийнятне лише коли runtime не втрачає terminal state, не повторює irreversible дію і може пояснити, з якої версії state продовжився. Schema migration для in-flight runs і rollback framework-версії планують до rollout, а не після першого stuck workflow.

Framework trace корисний, але не дорівнює продуктовій observability. Мінімальна подія містить task ID, framework і version, model, state version, active node або agent, tool fingerprint, policy result, usage, latency, retry, terminal reason і посилання на перевірений outcome. Prompts, transcripts та checkpoints можуть містити PII або secrets, тому retention, redaction, tenant isolation і доступ до debugging UI є частиною вибору.

Eval оцінює однакові tasks на однакових tools і model configuration, наскільки це практично. Вимірюйте task success, unsupported-claim rate, prohibited-action rate, recovery success, duplicate side effects, reviewer effort, turns, latency і cost per accepted outcome. Окремі slices мають покривати prompt injection, суперечливі agent messages, premature termination, endless delegation і stale human approval. Вбудований trace чи evaluator може допомогти діагностиці, але не повинен одноосібно засвідчувати власний результат.

Оберіть один workflow, у якому координація обґрунтована: наприклад, аналіз vendor proposal з паралельними security, legal і cost reviews та фінальним human approval. Створіть 20–40 replay cases з normal, edge і adversarial сценаріями; це engineering corpus, а не універсально достатня статистична вибірка. Реалізуйте мінімальний LangGraph, CrewAI та AutoGen prototype без framework-specific бонусів, яких немає у requirements.

Після offline replay проведіть shadow run, потім read-only canary. Promotion gate має вимагати прийнятної якості critical slices, нуль недозволених writes, перевірене recovery і зрозумілий operator burden. Рішення фіксуйте як ADR із причиною вибору, rejected alternatives, version assumptions і review date. Rollback зупиняє нові runs, ізолює in-flight state, звіряє side effects і повертає попередній runner; framework abstraction додавайте лише настільки, наскільки реально потрібна заміна.