Cum alegi un framework de agenți AI în 2026

Ecosistemul de agenți s-a maturizat mult în ultimii doi ani. Întrebarea nu mai este "să construim cu un framework de agenți?" ci "care, și când să-l abandonăm?". Iată cum iau această decizie cu clienții.

Începe cu workload-ul, nu cu tool-ul

Înainte să atingi vreun framework, scrie secvența reală de pași pe care agentul trebuie să-i execute. Dacă încape într-un singur prompt cu câteva apeluri de unelte, nu ai nevoie de framework. Dacă ai nevoie de planning, coordonare multi-pas sau workflow-uri ramificate, framework-urile își justifică prezența.

Când câștigă LangGraph

LangGraph (evoluția în grafuri a LangChain) e default-ul meu pentru workflow-uri multi-pas unde vrei control explicit asupra tranzițiilor de stare. Modelul mental e simplu: nodurile sunt pași cu apeluri la unelte, muchiile sunt decizii de rutare, starea e un obiect tipat pe care îl muți.

Când câștigă CrewAI sau AutoGen

Dacă problema se mapează curat pe mai mulți agenți specializați colaborând — researcher, writer, critic, executor — CrewAI prototipează rapid. AutoGen e similar dar mai academic; strălucește pentru setup-uri multi-agent foarte conversaționale.

Când îți construiești propriul

Pentru majoritatea agenților de producție pe care îi livrez, folosesc Anthropic SDK direct cu apeluri structurate la unelte și un mic orchestrator intern. Asta îți cumpără:

• Control strâns peste prompturi și schemele uneltelor
• Fără upgrade-uri de framework care strică lucruri
• Debug trivial — întregul flux încape pe un ecran

Regula mea generală

Folosește un framework când logica de orchestrare e partea grea. Sari peste el când modelul și uneltele sunt partea grea.