Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026

[Kot_na_klaviature]

Спасибо ChatGPT, почти хорошо написал.

[rustler2000]

Пробовал fabro ?

[Granulex]

Все выжившие фреймворки объединяет одно: человек остался в петле. Cursor, Claude Code, Copilot – это усилители, а не заменители. Фреймворки, которые умерли, провалились не технически – а организационно: компании не доверяют системам, которые нельзя проаудировать на каждом шаге. "Сам деплоит в прод" – это не техническая задача, это вопрос институционального доверия.

[Belkau77]

отличный материал. без воды и все по делу. плюсую и в закладки себе однозначно.

[ponikrf]

Стыдно такое видеть на хабре.

[unitcraft]

У меня то же — пишу компилятор с агентами. LangChain прошёл и слез, AutoGen после рассказов знакомых даже пробовать не стал. Сейчас просто план + критерии приёмки, агент исполняет, второй проверяет. Без оркестрации. Работает.

Про лимит инструментов подтверждаю — у меня пять, и то иногда не тот выбирает.

А что у тебя в проде из перечисленного реально кормит?

[Nx_anykey_dev]

Я далеко не IT . По роду занятий пришлось собирать через OpenCode связку агентов ( по примеру классической системы управления в менеджменте) для продуктивной работы над разными задачами, которые встречаются в процессе работы.

Делать приходится всё подряд - верстать справку в HTML, аналитические дашборды для учёта KPI/КТУ, внутренние скрипты для софта и тд.

В итоге остановился на системе из 5 агентов с разными правами и обязанностями.

Головной агент - оркестраторор/машрутизатор, получает задачу и определят ее тип и сложность исполнения и уже потом распределяет по субагентам или решает простые задачи сам.Пишет структурированный промпт и отправляет на исполнение. Субагент никогда не закончит работу сам и не вернёт оркестратору ответ о том, что задача выполнена, пока через question пользователь не проведёт тестирование функционала и в случае каких-либо замечаний будет дорабатывать задачу до победного, всегда имея контекст задачи.

Ради интереса даже выгрузил всю связку на анализ . ИИ увидел какие-то 30 чудо практик из ))

[eugene_menshov]

Мои кейсы (compliance automation в ритейле, on-prem), за два года, выжили:

1) Узкоспециализированные агенты, жестко детерминированный workflow, без сложного data pipeline \ retrievers. Structured output (чеклисты) и input тоже, в основном, structured - успешно используется лайтовый PydanticAI.

2) Agentic RAG (BM25 + vector search) workflow с базой корпоративных и отраслевых стандартов: LlamaIndex . Он, конечно, тоже чуток over-engineered, но это хотя бы шустро работает и обновляется без боли, в отличии от одного упомянутого выше фреймворка. Workflow тоже максимально зажат для максимального подобия детерминированности.