Porównanie frameworków do LLMów

Kompleksowe porownianie pieciu glownych frameworkow do budowy agentow AI w 2025 roku: OpenAI Agents SDK, LangGraph, CrewAI, AutoGen 0.4 oraz MCP. Ktory wybrac do swojego projektu?

Ewolucja frameworkow agentowych

Rok 2024-2025 przyniost eksplozje frameworkow do budowy agentow AI. Od prostych wrapperow na API, przez orkiestratory multi-agent, az po standardy komunikacji jak MCP.

Macierz porownawcza

Szczegolowe porownanie kluczowych aspektow kazdego frameworka:

Architektura kazdego frameworka

OpenAI Agents SDK

Minimalistyczne podejscie — agent to funkcja z instrukcjami i narzedziami. Handoffs umozliwiaja przekazywanie kontroli miedzy agentami.

from agents import Agent, Runner, handoff

support = Agent(
    name="Support",
    instructions="Handle customer queries",
    tools=[search_kb, create_ticket]
)

sales = Agent(
    name="Sales",
    instructions="Handle sales inquiries",
    handoffs=[handoff(support)]  # moze przekazac do support
)

async with Runner.run(sales) as r:
    result = await r.run("I want to buy your product")

LangGraph

Graf stanowy z wezlami (funkcje) i krawedziami (przejscia). Natywne wsparcie dla petli, checkpointow i human-in-the-loop.

from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    iteration: int

def agent(state): ...
def tools(state): ...
def should_continue(state):
    if state["iteration"] > 5: return END
    return "tools" if has_tool_calls else END

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("agent", agent)
graph.add_node("tools", tools)
graph.add_edge(START, "agent")
graph.add_conditional_edges("agent", should_continue)
graph.add_edge("tools", "agent")  # petla!

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

CrewAI

Metafora zespolu — agenci maja role, cele i backstory. Flows dodaja orkiestracje i petle.

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start

researcher = Agent(
    role="Senior Researcher",
    goal="Find comprehensive information",
    backstory="Expert at finding and analyzing data",
    tools=[search_tool]
)

writer = Agent(
    role="Content Writer",
    goal="Create engaging content",
    backstory="Skilled writer with journalism background"
)

class ContentFlow(Flow):
    @start()
    def research(self):
        return researcher.execute(self.topic)
    
    @listen(research)
    def write(self, research_result):
        return writer.execute(research_result)

AutoGen 0.4

Enterprise-grade framework od Microsoft. Silne wsparcie dla konwersacji grupowych i rozproszonych systemow.

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

model = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")

analyst = AssistantAgent(
    name="Analyst",
    model_client=model,
    system_message="Analyze data and provide insights"
)

reviewer = AssistantAgent(
    name="Reviewer",
    model_client=model,
    system_message="Review and critique analysis"
)

team = RoundRobinGroupChat(
    participants=[analyst, reviewer],
    max_turns=4
)

result = await team.run(task="Analyze Q3 sales data")

MCP (Model Context Protocol)

Nie framework, ale protokol komunikacji. Standaryzuje sposob laczenia agentow z narzedziami i zrodlami danych.

# Serwer MCP (Python/FastMCP)
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("My Tools")

@mcp.tool()
def search_database(query: str) -> str:
    """Search internal database"""
    return db.search(query)

@mcp.tool()
def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
    """Send email via company SMTP"""
    return smtp.send(to, subject, body)

# Dziala z Claude Desktop, Cursor, dowolnym agentem!

Drzewo decyzyjne

Uzyj tego drzewa aby wybrac odpowiedni framework dla swojego projektu:

START: Jaki masz przypadek uzycia?

└─ Prosty chatbot/asystent
   └─ Tylko OpenAI? → Agents SDK
   └─ Rozne LLM? → CrewAI

└─ Agent analityczny (petle, iteracje)
   └─ LangGraph (najlepsza kontrola petli)

└─ Zespol agentow z rolami
   └─ Prosty workflow? → CrewAI
   └─ Zlozony z checkpointami? → LangGraph

└─ Human-in-the-loop krytyczny
   └─ LangGraph (najlepsze wsparcie)

└─ Enterprise / Microsoft stack
   └─ AutoGen 0.4

└─ Integracje z zewnetrznymi API
   └─ MCP + dowolny framework powyzej

Rekomendacje wg scenariusza

Analiza kosztow

Koszty uzycia frameworkow zaleza glownie od liczby wywolan LLM, nie od samego frameworka:

Trendy na 2026