Инструменты оркестрации AI-агентов: обзор 2026

У вас пять задач, одно контекстное окно и модель, которая к третьему шагу забывает, что делала на первом. Мульти-агентная оркестрация решает именно эту проблему: вместо одного перегруженного агента — несколько специализированных, каждый со своим контекстом и инструментами.

Рынок в 2026 году разделился на два лагеря. Программные фреймворки — AutoGen, CrewAI, LangGraph, LlamaIndex Workflows, Dapr Agents — подходят для построения произвольных мульти-агентных систем. IDE-нативные инструменты — Claude Code Sub-Agents, Codex, Conductor, Oh My Opencode, Pi Mono — заточены под разработку кода с несколькими агентами параллельно. Разберём каждый.

Программные фреймворки

1. AutoGen (Microsoft)

GitHub: microsoft/autogen | 40k+ звёзд

AutoGen от Microsoft Research строит всё вокруг разговора. Агенты общаются друг с другом в групповом чате, спорят, пишут и запускают код прямо в процессе. Главная фишка — GroupChat с менеджером, который решает, кто говорит следующим:

from autogen import ConversableAgent, GroupChat, GroupChatManager

researcher = ConversableAgent(
    name="Researcher",
    system_message="Собирай факты. Не выдумывай.",
    llm_config={"model": "gpt-4o"},
)

writer = ConversableAgent(
    name="Writer",
    system_message="Пиши текст на основе фактов от Researcher.",
    llm_config={"model": "gpt-4o"},
)

critic = ConversableAgent(
    name="Critic",
    system_message="Проверяй факты. Если writer приукрасил — возвращай на доработку.",
    llm_config={"model": "gpt-4o"},
)

# Менеджер решает, кому передать слово
group_chat = GroupChat(agents=[researcher, writer, critic], messages=[], max_round=10)
manager = GroupChatManager(groupchat=group_chat)

user_proxy = ConversableAgent(name="User", human_input_mode="NEVER")
user_proxy.initiate_chat(manager, message="Напиши обзор трендов AI-агентов за 2026 год")

Сильные стороны: агенты пишут и запускают Python-код (включая Jupyter-ядра), полноценный human-in-the-loop, асинхронная координация. Лучший выбор для data science, где агент генерирует pandas-скрипт, запускает его, видит ошибку и чинит сам.

Слабости: документация местами запутанная, порог входа выше чем у CrewAI. Для простых пайплайнов “A → B → C” — избыточен.

2. CrewAI

GitHub: crewAIInc/crewAI | 25k+ звёзд

Самый низкий порог входа из всех фреймворков. Агенты описываются как сотрудники с должностями и бэкграундом — и это на удивление хорошо работает для простых пайплайнов:

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role='Research Analyst',
    goal='Find cutting-edge developments in AI',
    backstory='Senior analyst at a tech think tank.',
    tools=[search_tool],
    llm='gpt-4o'
)

writer = Agent(
    role='Content Strategist',
    goal='Turn research into compelling content',
    backstory='Renowned tech writer.',
    allow_delegation=True,
    llm='gpt-4o'
)

task1 = Task(
    description='Analyze latest AI agent frameworks in depth',
    expected_output='Full analysis report in bullet points',
    agent=researcher
)

task2 = Task(
    description='Write a blog post based on the research report',
    expected_output='Blog post, 4+ paragraphs',
    agent=writer
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task1, task2],
    process=Process.sequential  # или Process.hierarchical
)
result = crew.kickoff()

Сильные стороны: понятен за 15 минут, отличная документация, растущее сообщество. Хорош для прототипов и контентных пайплайнов (исследование → написание → редактирование).

Слабости: при усложнении логики быстро упираешься в ограничения. Нет нормального стейт-менеджмента, нет циклов. Если задача сложнее линейного пайплайна — лучше взять LangGraph.

3. LangGraph

GitHub: langchain-ai/langgraph | 35k+ звёзд

LangGraph — это когда тебе нужен полный контроль. Каждый шаг — узел графа, каждый переход — ребро, состояние сохраняется между шагами через checkpoints. Можно делать циклы, ветвления, откаты — всё, что не умеют линейные фреймворки:

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool

@tool
def search(query: str) -> str:
    """Search the web."""
    return f"Results for: {query}"

tools = [search]
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o").bind_tools(tools)

async def call_model(state: MessagesState):
    return {"messages": [await model.ainvoke(state["messages"])]}

async def should_continue(state: MessagesState):
    last = state["messages"][-1]
    return "tools" if last.tool_calls else "__end__"

# Граф: агент вызывает инструмент → результат возвращается → агент решает, продолжать ли
workflow = StateGraph(MessagesState)
workflow.add_node("agent", call_model)
workflow.add_node("tools", ToolNode(tools))
workflow.set_entry_point("agent")
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue)
workflow.add_edge("tools", "agent")

app = workflow.compile(checkpointer=MemorySaver())

Ключевое отличие: checkpointer. Любое состояние можно сохранить, откатить, воспроизвести. Для enterprise-систем с аудитом каждого шага это критично.

Сильные стороны: полный контроль над потоком, persistent state, интеграции LangChain, циклы и условные переходы.

Слабости: высокий порог входа, тянет за собой весь LangChain (со всеми его абстракциями). Для простых задач — overkill.

4. LlamaIndex Workflows

GitHub: run-llama/llama_index | 40k+ звёзд

Если ваши агенты работают с документами — PDF, контракты, исследования — LlamaIndex вне конкуренции. Остальные фреймворки делают RAG через интеграции, LlamaIndex делает RAG нативно, а оркестрацию добавляет через event-driven Workflows:

from llama_index.core.workflow import Workflow, Event, StartEvent, StopEvent, step, Context
from llama_index.llms.openai import OpenAI

class ResearchDone(Event):
    findings: str

class DraftReady(Event):
    text: str

class ContentPipeline(Workflow):
    @step
    async def research(self, ctx: Context, ev: StartEvent) -> ResearchDone:
        llm = OpenAI(model="gpt-4o")
        result = await llm.acomplete(f"Research: {ev.get('topic')}")
        return ResearchDone(findings=str(result))

    @step
    async def write(self, ctx: Context, ev: ResearchDone) -> DraftReady:
        llm = OpenAI(model="gpt-4o")
        draft = await llm.acomplete(f"Write article based on:\n{ev.findings}")
        return DraftReady(text=str(draft))

    @step
    async def review(self, ctx: Context, ev: DraftReady) -> StopEvent:
        llm = OpenAI(model="gpt-4o")
        final = await llm.acomplete(f"Review and improve:\n{ev.text}")
        return StopEvent(result=str(final))

pipeline = ContentPipeline(timeout=60, verbose=True)
result = await pipeline.run(topic="AI Agent Orchestration in 2026")

Типизированные события (ResearchDone, DraftReady) — не просто синтаксический сахар. При рефакторинге компилятор поймает несовпадение типов, в отличие от string-based подходов.

Сильные стороны: лучший RAG в индустрии, строгая типизация, полностью async. Если у вас 500 PDF и нужно по ним отвечать — это сюда.

Слабости: как оркестратор общего назначения уступает LangGraph и AutoGen. Сильна ровно там, где есть документы.

5. Dapr Agents

GitHub: dapr/dapr | 25k+ звёзд

Для тех, кому CrewAI — игрушка, а LangGraph — недостаточно production-ready. Dapr Agents — это мульти-агентная оркестрация на базе Dapr, workflow-движка от Microsoft для Kubernetes. Автомасштабирование, circuit breakers, retry-логика, OpenTelemetry — всё из коробки:

from dapr_agents import Agent, AgentWorkflow, agent_tool

@agent_tool
def fetch_data(source: str) -> str:
    """Fetch data from external source."""
    return f"Data from {source}"

@agent_tool
def calculate(expression: str) -> float:
    """Evaluate expression."""
    return eval(expression)

researcher = Agent(
    name="researcher",
    role="Research Specialist",
    instructions="Gather data on the given topic.",
    tools=[fetch_data],
)

analyst = Agent(
    name="analyst",
    role="Data Analyst",
    instructions="Analyze data and provide insights.",
    tools=[calculate],
)

workflow = AgentWorkflow(agents=[researcher, analyst])
result = await workflow.execute(topic="AI agents in 2026")

Сильные стороны: масштабируется до тысяч агентов, встроенный tracing, durable execution. Если у вас Kubernetes и SLA — Dapr.

Слабости: для локальной разработки и прототипов — колоссальный оверхед. Нужен Kubernetes или хотя бы Docker Compose с Dapr sidecar. Не для стартапов.

IDE-нативные инструменты

Вторая категория — инструменты, заточенные под кодинг. Они не строят абстрактные мульти-агентные системы, а решают конкретную задачу: несколько AI-агентов работают над одной кодовой базой параллельно.

6. Claude Code Sub-Agents

GitHub: anthropics/claude-code | Встроено в Claude Code

Агенты хранятся прямо в репозитории, в папке .claude/agents/, и версионируются через git. Это значит, что определение агента — часть проекта, а не внешняя конфигурация:

// .claude/agents/refactorer.json
{
  "name": "refactorer",
  "description": "Refactoring specialist — async patterns, error handling",
  "tools": ["Read", "Edit", "Bash"],
  "context": "Focus on code readability and modern patterns"
}

# Запуск агента из CLI
claude --agent refactorer "Convert auth module to async/await"

Каждый sub-agent работает в изолированном контексте — не видит того, что делают другие. Это решает проблему “memory bleed”, когда один агент путает контекст другого.

Сильные стороны: агенты в git (код-ревью, откат, история), изолированный контекст, гранулярные разрешения на инструменты.

Слабости: работает только с Claude. Нет GUI — всё через CLI.

7. Codex Background Agents (OpenAI)

Продукт: Codex App | macOS + CLI

Ответ OpenAI на мульти-агентный кодинг. Ключевая идея — агент работает автономно до 30 минут, в изолированном git worktree, и показывает diff перед применением изменений:

Запрос → Codex создаёт worktree + ветку
       → Агент работает автономно (до 30 мин)
       → Diff-first: показывает изменения перед мёрджем
       → Сессия сохраняется между CLI / App / IDE

Несколько агентов параллельно над одним репозиторием — каждый в своём worktree, без конфликтов. Плюс Automations для фоновых задач по расписанию: триаж issue, мониторинг CI, отчёты.

Сильные стороны: длительные автономные сессии, worktree-изоляция, Skills (Figma, Linear, деплой), сохранение контекста между интерфейсами.

Слабости: экосистема OpenAI only. macOS only для App (CLI работает везде). GPT-Codex-5.3 хорош, но за пределами OpenAI не используется.

8. Conductor

Сайт: conductor.build | macOS

Conductor — GUI-обёртка над Claude Code для параллельной работы с агентами. ⌘+N создаёт новый workspace с отдельным worktree, встроенный diff viewer, тесты прямо в интерфейсе. Используется в Linear, Vercel, Notion, Stripe.

⌘+N → новый workspace (отдельный worktree)
    → агент работает изолированно
    → diff viewer, тесты, checkpoints
    → принять / отклонить → merge

По сути, это Codex App, но для Claude Code и с фокусом на UX. Если вы работаете в Claude Code и хотите графический интерфейс вместо терминала — Conductor решает именно эту задачу.

Слабости: macOS only, привязан к Claude Code, платный.

9. Oh My Opencode

GitHub: opencode-ai/oh-my-opencode | 30k+ звёзд

Плагин для OpenCode IDE, добавляющий 11 специализированных агентов с мифологическими именами:

• Sisyphus — оркестратор на Claude Opus 4.5, параллельный запуск задач
• Hephaestus — deep worker для сложных задач
• Oracle — исследователь и аналитик
• Librarian — документация
• Explore — навигация по кодовой базе
• Multimodal-looker — анализ UI и скриншотов

Вся работа организована через todo-листы: Sisyphus разбивает задачу на подзадачи, распределяет между агентами, отслеживает статус. Бюджет на рассуждения — 32k токенов.

⚠️ Сайт ohmyopencode.com — фишинг, не имеет отношения к проекту. Только GitHub.

Слабости: работает только в OpenCode IDE. Без IDE — бесполезен.

10. Pi Mono

GitHub: badlogic/pi-mono | 8.3k+ звёзд | Автор: Mario Zechner (создатель libGDX)

Анти-тренд. Пока все добавляют MCP, плагины, модальные окна с разрешениями — Pi Mono оставляет только четыре инструмента: Read, Write, Edit, Bash. Никакого MCP, никаких sub-агентов, никаких popup’ов. Философия: если ты не понимаешь, что делает фреймворк — не используй его.

import { Agent, Session } from 'pi-agent-core';

const agent = new Agent({
  model: 'claude-sonnet-4',
  tools: ['read', 'write', 'edit', 'bash']  // всё, точка
});

const session = new Session({
  structure: 'tree',
  children: [
    { agent, task: 'Research auth methods' },
    { agent, task: 'Implement JWT middleware' }
  ]
});

await session.run();

Monorepo из 8 пакетов: ядро, агент для кодинга, Slack-бот, TUI, web UI, оркестратор. 15+ провайдеров моделей. На Pi SDK построен OpenClaw (бывший Clawdbot) — IDE, которая уже коммерциализирована.

Сильные стороны: прозрачность, минимализм, контроль. Можно прочитать весь фреймворк за вечер.

Слабости: ограниченная оркестрация (tree sessions — это не полноценный граф). Сообщество пока маленькое.

Сводная таблица

Что выбрать

• Быстрый прототип → CrewAI
• Data science с выполнением кода → AutoGen
• Enterprise с аудитом → LangGraph или Dapr Agents
• Много документов и RAG → LlamaIndex
• Кодинг в Claude Code → Sub-Agents или Conductor
• Кодинг в OpenAI → Codex Background Agents
• Свой продукт на агентном SDK → Pi Mono
• OpenCode IDE → Oh My Opencode

Итог

Рынок оркестрации разделился: программные фреймворки для произвольных мульти-агентных систем и IDE-нативные инструменты для параллельного кодинга. Тренд 2026 года — convergence: Claude Code добавляет TeamCreate, Codex строит App с параллельными агентами, LangGraph выпускает LangGraph Platform. Границы между категориями размываются.

Если начинаете с нуля — возьмите CrewAI, поймите основы, потом решите, нужна ли вам сложность LangGraph или специализация LlamaIndex. Не начинайте с Dapr.