Какие существуют инструменты для создания агентов?

В 2024–2025 году появилось множество решений: от SDK для разработчиков до полностью готовых no-code и low-code платформ. В этом посте приводим краткий обзор инструментов для создания AI-агентов:

LangChain — библиотека (SDK) с открытым исходным кодом, позволяющая создавать приложения на базе больших языковых моделей. Подходит тем, кто готов программировать. Предоставляет модульные «строительные блоки»: от шаблонов подсказок до управления памятью диалога и подключения сторонних инструментов​. С LangChain можно быстро прототипировать чат-ботов, ассистентов, цепочки запросов к ИИ, интегрируя их с любыми API или данными.

Semantic Kernel — SDK с открытым исходным кодом от Microsoft, используется для интеграции ИИ в приложения. Рассчитана на разработчиков (особенно в корпоративной среде) и позволяет связывать работу LLM с традиционной бизнес-логикой. Эта SDK изначально создана для экосистемы .NET/C# (есть и версия для Python) и отличается более строгим, индустриальным подходом по сравнению с LangChain.

Flowise — no-code/low-code платформа с открытым исходным кодом, предоставляет drag-and-drop-интерфейс для создания приложений на базе LLM. Flowise работает на базе библиотек LangChain и LlamaIndex​, то есть «под капотом» использует те же возможности, что и девелоперские решения, но упакованные в удобный UI. Платформа ориентирована на быструю сборку прототипов без написания кода.

LangFlow — еще один опенсорсный визуальный инструмент для создания AI-агентов и чат-ботов, во многом похожий на Flowise. Интегрирован с экосистемой LangChain очень плотно: когда вы проектируете цепочку действий в интерфейсе, LangFlow может сгенерировать эквивалентный код на Python с использованием библиотек LangChain​. Это упрощает переход от прототипа к реальному приложению.

OpenAI Agents SDK — новая SDK от OpenAI для создания полноценных AI-агентов. Процесс планирования и выбора инструментов происходит “под капотом” OpenAI и прозрачен для разработчика. Agents SDK предоставляет специальный рантайм: вы описываете, что агент умеет, а он сам решает, когда вызвать тот или иной инструмент, и показывает ход рассуждений.

В отличие от библиотек вроде LangChain или Semantic Kernel, которые требуют самостоятельно связывать модели с инструментами и писать логику планирования, Agents SDK делает все это нативно внутри OpenAI-стека​.