Top 15 frameworkuri Python pentru a construi aplicații AI agentice complete

Construirea de aplicații AI agentice este acum mult mai ușoară decât era acum câțiva ani. În loc să creezi de la zero bucle de agent, integrări de instrumente, memorie, regăsire și orchestrare, dezvoltatorii pot folosi frameworkuri Python care oferă deja majoritatea acestor componente.

Am folosit multe dintre frameworkurile din acest articol pentru a construi aplicații RAG, agenți autonomi, sisteme multi-agent și instrumente AI pregătite de deploy.

Folosesc des LangChain pentru fluxuri de lucru flexibile ale agenților, LlamaIndex și Haystack pentru aplicații conectate la date, iar OpenAI Agents SDK sau Google ADK atunci când vreau integrare mai rapidă cu modelele furnizorilor.

Unele dintre aceste frameworkuri s-au îmbunătățit atât de mult încât construirea unei soluții personalizate este adesea inutilă. Cu o cheie API, câteva credite de model și frameworkul potrivit, poți crea un agent, îl poți conecta la instrumente sau date private, îl poți testa și îl poți distribui printr-un API sau o interfață pentru utilizator.

Acest articol compară 15 frameworkuri Python în cinci categorii: frameworkuri de agenți cu utilizare generală, SDK-uri oficiale de agenți, frameworkuri de orchestrare multi-agent, frameworkuri pentru date și RAG și frameworkuri ușoare pentru modele deschise.

Fiecare secțiune include și un scurt exemplu Python pe care îl poți copia, lipi și testa pentru a înțelege rapid cum funcționează frameworkul.

Frameworkuri de agenți cu utilizare generală

Aceste frameworkuri oferă elemente de bază pentru a crea agenți, a conecta instrumente, a gestiona starea și a controla fluxuri de lucru în mai mulți pași.

1. LangChain

Pentru mulți dezvoltatori, dezvoltarea modernă de aplicații bazate pe LLM a început cu LangChain, un framework Python open-source conceput pentru a conecta modelele de limbaj cu date externe, instrumente, API-uri și logică de aplicație. A devenit unul dintre primele frameworkuri adoptate pe scară largă pentru a folosi API-ul OpenAI cu site-uri, documente, baze de date vectoriale și alte surse de date pentru a construi aplicații mai conștiente de context.

Astăzi, LangChain a evoluat într-un ecosistem complet pentru a construi aplicații AI agentice cap la cap, inclusiv sisteme RAG, agenți care folosesc instrumente, fluxuri de lucru, integrări, monitorizare și evaluare. Îți recomand să consulți parcursul AI Engineering with LangChain pentru a afla mai multe.

Următorul exemplu creează un agent LangChain simplu care poate folosi un instrument de căutare în documentație pentru a găsi informații relevante înainte de a răspunde la o întrebare.

# pip install -U langchain "langchain[openai]"

from langchain.agents import create_agent

def search_docs(query: str) -> str:
    """Search the company documentation."""
    return f"Documentation found for: {query}"

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[search_docs],
    system_prompt="Use the documentation tool when needed.",
)

result = agent.invoke({
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "What is our remote-work policy?"
    }]
})

print(result["messages"][-1].content)

2. LangGraph

În timp ce LangChain face ușoară crearea de agenți și instrumente, LangGraph oferă mai mult control asupra modului în care acei agenți operează. Le permite dezvoltatorilor să structureze o aplicație ca pe un graf de pași conectați, făcând mai ușor controlul buclelor, apelurilor de instrumente, stării partajate, aprobărilor umane și fluxurilor de lucru multi-agent.

Îl găsesc deosebit de util când construiesc agenți autonomi care trebuie să decidă în mod repetat ce să facă, să aleagă instrumentul potrivit, să verifice rezultatul și să continue până când sarcina este finalizată. LangGraph suportă, de asemenea, persistență, streaming, checkpointuri și recuperare pentru aplicații de lungă durată. Tutorialul nostru LangGraph oferă mai multe detalii.

Următorul exemplu creează un agent care poate apela în mod repetat instrumente de calculator până are suficiente informații pentru a răspunde:

# pip install -U langgraph langchain langchain-openai

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.tools import tool
from langgraph.graph import MessagesState, StateGraph, START
from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition

model = init_chat_model("openai:gpt-5.5", temperature=0)

@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers."""
    return a + b

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

tools = [add, multiply]
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

def call_model(state: MessagesState):
    response = model_with_tools.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}

builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("agent", call_model)
builder.add_node("tools", ToolNode(tools))

builder.add_edge(START, "agent")
builder.add_conditional_edges("agent", tools_condition)
builder.add_edge("tools", "agent")

agent = builder.compile()

result = agent.invoke({
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "Add 12 and 8, then multiply the result by 3."
    }]
})

print(result["messages"][-1].content)

Graful trimite cererea la model, rulează instrumentele necesare și revine în buclă la model până când produce un răspuns final.

3. Agno

Agno este un framework Python pentru construirea de agenți, echipe multi-agent și fluxuri de lucru structurate. Include și AgentOS, care îi ajută pe dezvoltatori să expună agenții prin API-uri, să stocheze sesiuni și trasee și să îi gestioneze ca aplicații de producție. Pentru că poate rula în propria ta infrastructură, organizațiile păstrează un control mai mare asupra datelor și securității.

Următorul exemplu creează un agent de cercetare care poate căuta pe web înainte de a produce un răspuns concis.

# pip install -U agno ddgs openai

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIResponses
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools

agent = Agent(
    name="AI Research Assistant",
    model=OpenAIResponses(id="gpt-5.5"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    instructions="Search when needed and keep the answer concise.",
)

agent.print_response(
    "Find one recent development in open-source AI and summarize it.",
    stream=True,
)

Agentul folosește instrumentul de căutare pentru a găsi informații actuale și transmite utilizatorului un rezumat scurt.

4. Pydantic AI

Pydantic AI este un framework Python-nativ creat de echipa din spatele Pydantic pentru a construi agenți și aplicații generative AI. Se simte similar cu lucrul cu modele Pydantic sau FastAPI, deoarece agenții, instrumentele, dependențele și ieșirile sunt definite folosind funcții Python standard, adnotări de tipuri, decoratori și clase BaseModel. Apoi folosește validarea Pydantic pentru a păstra argumentele instrumentelor și ieșirile modelului structurate și fiabile.

Îți pot recomanda tutorialul Pydantic AI pentru a afla mai multe despre framework.

Următorul exemplu creează un agent care returnează un plan de articol validat ca model Pydantic.

# pip install -U pydantic-ai

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent


class ArticlePlan(BaseModel):
    title: str
    key_points: list[str]
    reading_time_minutes: int = Field(ge=1)


agent = Agent(
    "openai:gpt-5.6-sol",
    output_type=ArticlePlan,
    instructions="Create concise article plans for technical readers.",
)

result = agent.run_sync(
    "Create a short article plan about building AI agents in Python."
)

print(result.output)

Agentul generează un obiect ArticlePlan și validează că fiecare câmp corespunde tipului și regulilor necesare din Python înainte de a-l returna.

SDK-uri oficiale pentru agenți

SDK-urile oficiale pentru agenți sunt întreținute de furnizorii de AI și de obicei oferă cea mai simplă integrare cu modelele, API-urile, instrumentele, sistemele de deploy și platformele de observabilitate ale acestora.

5. OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK este un framework ușor, Python-first pentru construirea de aplicații cu agenți unici și multi-agent. Oferă o buclă de agent încorporată, instrumente de tip funcție, handoff-uri, garduri de protecție, sesiuni, aprobări umane și tracing, fără a adăuga prea multe abstractizări.

Îmi place să folosesc OpenAI Agents SDK pentru că este simplu, se integrează rapid și este ușor de înțeles. Am construit multe aplicații cu el fără probleme majore. Creează automat și trasee care pot fi vizualizate în OpenAI Dashboard, ceea ce face ușoară inspectarea răspunsurilor modelului, apelurilor de instrumente, handoff-urilor și a întregului flux de execuție.

Următorul exemplu creează un agent pentru istorie care poate apela o funcție Python pentru a prelua un fapt istoric surprinzător.

# pip install openai-agents

import asyncio
from agents import Agent, Runner, function_tool


@function_tool
def history_fun_fact() -> str:
    """Return a surprising historical fact."""
    return "The first computer programmer, Ada Lovelace, lived in the 1800s."


agent = Agent(
    name="History Assistant",
    instructions=(
        "Answer history questions clearly and briefly. "
        "Use history_fun_fact when it is helpful."
    ),
    tools=[history_fun_fact],
)


async def main():
    result = await Runner.run(
        agent,
        "Tell me something surprising about the history of computing.",
    )
    print(result.final_output)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

SDK-ul rulează agentul, apelează instrumentul de istorie când este necesar, returnează rezultatul către model și produce răspunsul final. Rularea completă poate fi, de asemenea, inspectată în vizualizatorul de trasee.

7. Google Agent Development Kit

Agent Development Kit al Google, sau ADK, este un framework open-source pentru construirea, evaluarea și distribuirea de agenți individuali, asistenți care folosesc instrumente, fluxuri de lucru tip graf și sisteme multi-agent. Funcționează deosebit de bine cu modelele Gemini, dar suportă și alți furnizori de modele.

ADK a devenit unul dintre frameworkurile mele preferate pentru că este simplu și funcționează natural cu Gemini.

L-am folosit pentru a construi mai multe aplicații fără probleme majore. Deși încă găsesc OpenAI Agents SDK mai ușor de integrat și mai flexibil în ceea ce privește controalele și funcțiile încorporate, ADK este o alternativă solidă și este în mod special competitiv pentru aplicațiile bazate pe Gemini.

Următorul exemplu creează un asistent pentru evenimente care poate apela o funcție Python pentru a prelua ora de începere a unui eveniment.

# pip install google-adk

from google.adk.agents.llm_agent import Agent


def get_event_time(city: str) -> dict:
    """Return the event starting time for a city."""
    return {
        "status": "success",
        "city": city,
        "time": "6:00 PM",
    }


root_agent = Agent(
    model="gemini-flash-latest",
    name="event_assistant",
    description="Provides information about events in different cities.",
    instruction=(
        "Answer event questions clearly. "
        "Use the get_event_time tool when the starting time is requested."
    ),
    tools=[get_event_time],
)

Agentul folosește funcția ca instrument ori de câte ori trebuie să preia ora unui eveniment pentru un anumit oraș.

8. Claude Agent SDK

Claude Agent SDK este frameworkul în Python și TypeScript al Anthropic pentru construirea de agenți autonomi folosind aceeași buclă de agent, instrumente și gestionare a contextului care alimentează Claude Code. Este deosebit de util pentru agenți care trebuie să citească fișiere, să editeze cod, să ruleze comenzi, să se conecteze la instrumente MCP și să finalizeze sarcini de durată mai lungă.

Anthropic, OpenAI și Google își integrează modelele strâns cu propriile frameworkuri de agenți, făcând configurarea instrumentelor, sesiunilor, tracingului și altor funcții avansate rapidă.

Totuși, Claude Agent SDK este proiectat special pentru Claude, nu pentru modele open-source sau găzduite local arbitrare. Poți afla mai multe în tutorialul nostru Claude Agent SDK.

Următorul exemplu creează un agent pentru cod care revizuiește un fișier Python, identifică buguri și le repară automat.

# pip install claude-agent-sdk

import asyncio
from claude_agent_sdk import (
    AssistantMessage,
    ClaudeAgentOptions,
    ResultMessage,
    query,
)


async def main():
    async for message in query(
        prompt="Review app.py for errors that could cause crashes and fix them.",
        options=ClaudeAgentOptions(
            allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],
            permission_mode="acceptEdits",
        ),
    ):
        if isinstance(message, AssistantMessage):
            for block in message.content:
                if hasattr(block, "text"):
                    print(block.text)
                elif hasattr(block, "name"):
                    print(f"Tool used: {block.name}")

        elif isinstance(message, ResultMessage):
            print(f"Completed: {message.subtype}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

SDK-ul rulează bucla agentului în timp ce Claude citește fișierul, selectează instrumentele necesare, editează codul și își transmite progresul până când sarcina este încheiată.

Frameworkuri de orchestrare multi-agent

Frameworkurile multi-agent coordonează mai mulți agenți specializați, fiecare agent având un anumit rol, obiectiv, set de instrumente sau etapă într-un flux de lucru mai amplu. 

9. CrewAI

CrewAI este un framework Python popular pentru construirea de echipe multi-agent. Dezvoltatorii pot crea agenți cu roluri, obiective și sarcini diferite, apoi îi pot combina într-o echipă care lucrează împreună autonom. Sarcinile pot rula secvențial sau printr-un proces ierarhic în care un manager coordonează și deleagă munca celor mai potriviți agenți.

Următorul exemplu Python creează un cercetător și un redactor care colaborează pentru a produce un raport scurt.

# pip install crewai
# Set OPENAI_API_KEY before running

from crewai import Agent, Crew, Process, Task

researcher = Agent(
    role="AI Researcher",
    goal="Find the key facts about {topic}",
    backstory="You research technical topics carefully.",
)

writer = Agent(
    role="Technical Writer",
    goal="Turn research into a clear summary",
    backstory="You explain complex topics simply.",
)

research_task = Task(
    description="Research {topic} and identify three key findings.",
    expected_output="Three concise findings.",
    agent=researcher,
)

writing_task = Task(
    description="Write a short summary using the research findings.",
    expected_output="A clear one-paragraph report.",
    agent=writer,
    context=[research_task],
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
)

result = crew.kickoff(inputs={"topic": "agentic AI"})
print(result.raw)

Cercetătorul finalizează prima sarcină, iar redactorul folosește ieșirea ca context pentru a crea raportul final.

10. MetaGPT

MetaGPT este un framework multi-agent care modelează o companie software folosind agenți specializați, cum ar fi un product manager, arhitect, project manager și inginer. Acești agenți urmează proceduri operaționale structurate pentru a transforma o cerință scurtă în planuri, designuri tehnice, documentație și cod funcțional. 

Următorul exemplu creează o echipă software și îi cere să construiască un manager de sarcini simplu în linie de comandă.

# pip install metagpt
# Configure a supported LLM API before running

import asyncio

from metagpt.roles import (
    Architect,
    Engineer,
    ProductManager,
    ProjectManager,
)
from metagpt.team import Team


async def startup(idea: str):
    company = Team()

    company.hire([
        ProductManager(),
        Architect(),
        ProjectManager(),
        Engineer(),
    ])

    company.invest(investment=3.0)
    company.run_project(idea=idea)

    await company.run(n_round=5)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(
        startup("Build a simple command-line task manager")
    )

Agenții împart cerințele între rolurile lor diferite și colaborează pentru a planifica și dezvolta proiectul software. 

11. AgentScope

AgentScope este un framework Python pentru construirea de agenți controlabili și observabili și de aplicații multi-agent. Oferă agenți gata de folosit, instrumente, memorie, rutare a mesajelor, streaming, apeluri de instrumente în paralel, fluxuri de lucru, tracing și intervenție umană. AgentScope Studio poate fi folosit, de asemenea, pentru a inspecta și vizualiza execuția agenților.

Următorul exemplu creează un agent ReAct care poate scrie și executa cod Python pentru a finaliza un calcul.

# pip install agentscope
# Set DASHSCOPE_API_KEY before running

import asyncio
import os

from agentscope.agent import ReActAgent
from agentscope.formatter import DashScopeChatFormatter
from agentscope.memory import InMemoryMemory
from agentscope.message import Msg
from agentscope.model import DashScopeChatModel
from agentscope.tool import Toolkit, execute_python_code


async def main():
    toolkit = Toolkit()
    toolkit.register_tool_function(execute_python_code)

    agent = ReActAgent(
        name="Nova",
        sys_prompt="You are a helpful Python assistant named Nova.",
        model=DashScopeChatModel(
            model_name="qwen-max",
            api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
            stream=True,
        ),
        formatter=DashScopeChatFormatter(),
        toolkit=toolkit,
        memory=InMemoryMemory(),
    )

    await agent(
        Msg(
            name="user",
            content="Use Python to calculate the sum of numbers from 1 to 100.",
            role="user",
        )
    )


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Agentul decide să apeleze instrumentul de execuție Python, rulează codul generat și folosește rezultatul pentru a răspunde utilizatorului.

12. CAMEL-AI

CAMEL-AI este un framework Python open-source pentru construirea de agenți, societăți multi-agent și simulări de role-playing. Are un accent puternic pe cercetare și oferă componente pentru colaborarea agenților, instrumente, memorie, regăsire, generare de date și simulare de lumi. Suportă, de asemenea, modele din cloud și modele găzduite local prin platforme precum Ollama, vLLM și SGLang.

Următorul exemplu creează un agent care poate căuta pe web înainte de a răspunde la o întrebare.

# pip install "camel-ai[web_tools]"
# Set OPENAI_API_KEY before running

from camel.agents import ChatAgent
from camel.models import ModelFactory
from camel.toolkits import SearchToolkit
from camel.types import ModelPlatformType, ModelType

model = ModelFactory.create(
    model_platform=ModelPlatformType.OPENAI,
    model_type=ModelType.GPT_5_5,
    model_config_dict={"temperature": 0.0},
)

agent = ChatAgent(
    system_message="You are a helpful AI research assistant.",
    model=model,
    tools=[SearchToolkit().search_duckduckgo],
)

response = agent.step(
    "What are the main uses of multi-agent AI systems?"
)

print(response.msgs[0].content)

Agentul folosește căutarea DuckDuckGo atunci când are nevoie de informații actuale și apoi returnează răspunsul final.

Frameworkuri pentru date și RAG

Aceste frameworkuri ajută la conectarea LLM-urilor și agenților la documente, baze de date, API-uri și alte surse de date private, astfel încât să poată regăsi context relevant înainte de a răspunde.

13. LlamaIndex

LlamaIndex este un framework Python pentru construirea de aplicații conștiente de context peste date private sau specifice domeniului. Oferă conectori, indexuri, retrieveri, motoare de interogare, agenți și fluxuri de lucru pentru aplicații precum RAG, căutare enterprise și asistenți pentru documente.

LlamaIndex a fost unul dintre frameworkurile mele preferate când am început să construiesc aplicații RAG. Face încărcarea, indexarea și interogarea datelor extrem de ușoare și, adesea, găsesc codul său mai simplu și mai scurt decât construirea aceleiași aplicații cu LangChain. Poți parcurge cursul LlamaIndex pentru a afla mai multe.

Următorul exemplu încarcă documente dintr-un folder, creează un index interogabil și răspunde la o întrebare folosind contextul regăsit.

# pip install llama-index
# Set OPENAI_API_KEY before running

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex

documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query(
    "What are the main findings in these documents?"
)

print(response)

LlamaIndex indexează fișierele din folderul data și regăsește informații relevante înainte de a genera răspunsul.

14. Haystack

Haystack este un framework Python open-source pentru construirea de pipeline-uri RAG gata de producție, sisteme de căutare semantică, agenți și aplicații AI axate pe date. Structura sa modulară de pipeline oferă control clar asupra modului în care informația este regăsită, adăugată într-un prompt și trimisă către un model.

Am folosit Haystack pentru a construi aplicații RAG și multi-agent fără probleme majore. Deși este un framework cu utilizare generală, este deosebit de util pentru aplicații care conectează LLM-urile la documente, text, sisteme de căutare și alte surse de date.

Următorul exemplu stochează câteva documente, îl regăsește pe cel mai relevant și îl folosește pentru a răspunde la o întrebare.

# pip install -U haystack-ai
# Set OPENAI_API_KEY before running

from haystack import Document, Pipeline
from haystack.components.builders import ChatPromptBuilder
from haystack.components.generators.chat import (
    OpenAIResponsesChatGenerator,
)
from haystack.components.retrievers import InMemoryBM25Retriever
from haystack.dataclasses import ChatMessage
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore

document_store = InMemoryDocumentStore()
document_store.write_documents([
    Document(content="The London AI event starts at 6:00 PM."),
    Document(content="The Berlin AI event starts at 7:00 PM."),
])

template = [
    ChatMessage.from_system(
        "Answer using the following documents:\n"
        "{% for doc in documents %}{{ doc.content }}{% endfor %}"
    ),
    ChatMessage.from_user("{{ question }}"),
]

pipeline = Pipeline()
pipeline.add_component(
    "retriever",
    InMemoryBM25Retriever(document_store),
)
pipeline.add_component(
    "prompt_builder",
    ChatPromptBuilder(template=template),
)
pipeline.add_component(
    "llm",
    OpenAIResponsesChatGenerator(model="gpt-5.5"),
)

pipeline.connect("retriever", "prompt_builder.documents")
pipeline.connect("prompt_builder", "llm")

question = "When does the London AI event start?"

result = pipeline.run({
    "retriever": {"query": question},
    "prompt_builder": {"question": question},
})

print(result["llm"]["replies"][0].text)

Haystack regăsește documentul potrivit, îl adaugă în prompt și folosește GPT-5.5 pentru a produce un răspuns ancorat în date.

Frameworkuri ușoare și pentru modele deschise

Aceste frameworkuri oferă abstractizări mai simple pentru a construi agenți cu modele deschise găzduite sau care rulează local.

15. Hugging Face smolagents

Hugging Face smolagents este un framework Python ușor pentru construirea de agenți cu doar puțin cod. CodeAgent execută acțiuni scriind Python, în timp ce ToolCallingAgent folosește apeluri structurate de instrumente. Funcționează deosebit de bine cu modelele Hugging Face, Inference Providers și modelele open-source găzduite local.

Următorul exemplu creează un agent de căutare pe web și îl dă unui agent manager care decide când să delege cercetarea.

# pip install -U "smolagents[toolkit]"
# Set HF_TOKEN before running

from smolagents import (
    CodeAgent,
    InferenceClientModel,
    ToolCallingAgent,
    WebSearchTool,
)

model = InferenceClientModel(
    model_id="Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking"
)

web_agent = ToolCallingAgent(
    tools=[WebSearchTool()],
    model=model,
    name="web_search_agent",
    description="Searches the web and returns useful information.",
)

manager_agent = CodeAgent(
    tools=[],
    model=model,
    managed_agents=[web_agent],
)

result = manager_agent.run(
    "Who created Hugging Face, and when was it founded?"
)

print(result)

Managerul decide când are nevoie de informații actuale, deleagă căutarea agentului web specialist și apoi produce răspunsul final.

Comparație rapidă a frameworkurilor

Tabelul de mai jos compară principalul punct forte al fiecărui framework și tipul de aplicație AI agentică pentru care este cel mai potrivit.

Gânduri finale

Dacă abia începi cu AI agentic, aș porni cu un SDK oficial, precum OpenAI Agents SDK, Google ADK sau Claude Agent SDK. Acestea lucrează strâns cu propriile modele și API-uri, deci configurarea este de obicei simplă. Adaugi o cheie API, încarci niște credite și începi să construiești.

Îmi plac aceste SDK-uri pentru că fac ușor să creezi agenți, să conectezi instrumente și să inspectezi ce s-a întâmplat în timpul unei rulari. Cu doar câteva linii de Python, poți construi un agent util sau chiar un mic sistem multi-agent.

Când am nevoie de mai multă flexibilitate, de obicei mă uit la LangChain sau LangGraph. LangChain e util când am nevoie de multe integrări, în timp ce LangGraph îmi oferă mai mult control asupra stării, buclelor și fluxurilor de lucru mai lungi.

Pentru echipe de agenți cu roluri diferite, CrewAI este o opțiune bună. Pentru RAG, documente private și aplicații conectate la date, aș alege LlamaIndex sau Haystack.

În cele din urmă, smolagents este o alegere bună când vreau ceva ușor, simplu și ușor de folosit cu modele deschise sau locale.

Sfatul meu este să începi cu cel mai simplu framework care se potrivește proiectului tău. Construiește o versiune mică, testeaz-o corect și adaugă mai multă complexitate doar atunci când chiar ai nevoie.