Глава 1. Ландшафт 2026: фреймворки и оркестраторы

К середине 2026 года рынок агентных фреймворков прошёл жёсткую консолидацию: у каждой крупной лаборатории остался ровно один «благословлённый» фреймворк, проигравшие проекты официально закрыты или переведены в maintenance mode, а протоколы взаимодействия агентов (MCP, A2A) ушли под управление Linux Foundation. При этом зрелость экосистемы обманчива: два из трёх самых скачиваемых SDK до сих пор не имеют версии 1.0, а аналитики одновременно предсказывают и взрывной рост, и отмену более 40% агентных проектов. Выбор фреймворка в 2026 году — это в первую очередь ставка на стратегию вендора, а не на текущий набор фич.

Великая консолидация H1 2026

Первое полугодие 2026 года окончательно оформило принцип «одна лаборатория — один фреймворк». Microsoft слил Semantic Kernel и AutoGen в единый Microsoft Agent Framework: public preview 1 октября 2025, Release Candidate 19 февраля 2026 и 1.0 GA 3 апреля 2026 — дата подтверждена официальным анонсом Microsoft. Оба предшественника переведены в режим сопровождения (важная оговорка из фактчекинга: слов «maintenance mode» в самом GA-посте нет — этот статус зафиксирован на Microsoft Learn и в сторонних обзорах). Репозиторий microsoft/autogen с его 59,7K звёзд фактически заморожен; выживший коммьюнити-форк AG2 существует, но в нишевом масштабе — 555K загрузок/месяц против 11,4M у CrewAI (разбор форка).

OpenAI прошла тот же путь: Swarm давно низведён до учебного примера, а 3–4 июня 2026 опубликованы deprecation-уведомления по визуальному Agent Builder и платформе Evals с датой отключения 30 ноября 2026 (уведомление в сообществе OpenAI). Нюанс, который часто теряют пересказы: миграция указана не только на code-first Agents SDK, но и на no-code ChatGPT Workspace Agents, а ChatKit не депрецирован — то есть это лишь частичный отказ от low-code, а не полный разворот.

graph LR
    SK[Semantic Kernel] --> MAF[Microsoft Agent Framework 1.0]
    AG[AutoGen] --> MAF
    AG --> AG2[AG2 форк, ниша]
    SW[OpenAI Swarm] --> SDK[OpenAI Agents SDK]
    AB[Agent Builder] -- закрытие 2026-11-30 --> SDK
    AB -- частично --> WS[ChatGPT Workspace Agents]
    CCSDK[Claude Code SDK] --> CAS[Claude Agent SDK]

Кто сколько весит: живые цифры на 12 июля 2026

Досье R01-frameworks опирается на прямые запросы к PyPI stats API, npm API и GitHub API от 12 июля 2026 (не на пересказы из блогов), и все цифры ниже прошли независимую перепроверку.

LangGraph — король загрузок и enterprise-дефолт. 1.0 GA от 22 октября 2025 сопровождался обещанием «никаких breaking changes до 2.0» и списком продакшен-пользователей: Uber, LinkedIn, Klarna, JPMorgan, BlackRock, Cisco (анонс LangChain). Claude Agent SDK от Anthropic — самый быстрорастущий: 22M загрузок/месяц при версии 0.2.x и всего 7,6K звёзд — рост обеспечен реальным использованием, а не хайпом в GitHub. В мае 2026 на «Code with Claude» Anthropic показала динамические workflows (lead-агент раздаёт задачи параллельным субагентам на общей файловой системе) и rubric-грейдинг «Outcomes»; официальный пост говорит лишь о росте успешности «до 10 пунктов на самых сложных задачах» (Anthropic) — гуляющие по обзорам цифры +8,4%/+10,1% для Word/PowerPoint существуют только в одном вторичном пересказе, цитировать их как факт нельзя.

Две оговорки к таблице обязательны. Во-первых, загрузки считают CI-пайплайны и транзитивные зависимости не хуже, чем людей: разброс оценок по LangGraph между источниками достигает 2×, а цифры PydanticAI завышены транзитивными установками pydantic-ai-slim. Во-вторых, метка «GA» не гарантирует стабильности: №2 и №3 рейтинга живут на 0.x, а OpenAI закрыла собственный восьмимесячный Agent Builder — semver-обещание есть только у LangGraph.

Протоколы и low-code фланг

Слой interoperability в 2026 году стал нейтральной территорией. MCP (представлен в ноябре 2024) Anthropic передала 9 декабря 2025 в Agentic AI Foundation — фонд под эгидой Linux Foundation, соучреждённый Anthropic, Block и OpenAI, — с 10 000+ активных публичных MCP-серверов и 97M+ ежемесячных загрузок SDK (анонс Anthropic). По опросу Stacklok, 41% софтверных организаций уже используют MCP в ограниченном или широком продакшене. A2A Google передала Linux Foundation в июне 2025; gRPC и подписанные Agent Cards появились в v0.3, к 2026 A2A достиг v1.0.0, экосистема — свыше 150 организаций, нативная поддержка есть в ADK, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex и Agent Framework (Google Cloud).

На low-code фланге доминирует n8n: 12 мая 2026 стратегическая инвестиция SAP удвоила оценку до $5.2B, платформа встраивается в SAP Joule Studio, заявлено 1400+ enterprise-клиентов и 1,7M активных билдеров в месяц (PR Newswire). 196K звёзд n8n — это примерно в 3,3–3,5 раза больше самых звёздных code-first фреймворков. В TypeScript-нише закрепилась Mastra: 1.0 в январе 2026, Series A $22M от Spark Capital в апреле (анонс Mastra), рост с 300K до 1,11M загрузок в неделю за полгода.

Слой ниже фреймворков: оркестраторы-обвязки и агентные каталоги

Между SDK и практикой вырос отдельный слой — оркестраторы кодинг-агентов и harness-библиотеки, почти невидимые в статистике PyPI. Карта слоя — каталог-индекс awesome-agent-orchestrators (создан 2026-01-20; 1 040 звёзд на 18 июля 2026), но пользоваться им надо как discovery-источником, а не реестром фактов: записи — самоописания авторов через PR (автор листит и собственный amux), а счёт инструментов волатилен на масштабе дней — один подсчёт даёт 135 позиций, повторный ~155, разбивка по категориям не воспроизводится. Годится только датированный снимок.

Полюса слоя показательны. Максималистский: ruflo (ruvnet/ruflo, ex-claude-flow — «Claude Flow is now Ruflo»; 64 913 звёзд, MIT, релиз v3.32.4 от 2026-07-17) — «Queen-led hive-mind» с консенсусами Raft/Byzantine/Gossip, ~210 MCP-тулов, 100+ агентов; заявки README вроде «89% routing accuracy» и «8.1M+ ecosystem downloads» никем не аудированы — витрина амбиций ниши, а не верифицированный бенчмарк. Прагматический: OpenWiki (langchain-ai, MIT) — CLI-агент-документатор кода и личной вики; создан 2026-06-22 и за ~4 недели набрал 12 181 звезду и 839 форков (v0.2.0 от 2026-07-16) — редкий по скорости органический рост в нише агент-сопровождаемой документации. Рядом — библиотека агентных циклов loopy (Forward-Future / Matthew Berman, MIT; 2 747 звёзд, коммит 2026-07-07): живой каталог вырос до 85 loop-ов в 5 категориях — engineering, evaluation, operations, content, design (loop-library). И мета-факт эпохи: индекс awesome-harness-engineering (ai-boost, CC0 1.0; 3 117 звёзд, коммит 2026-07-17) частично ведётся самим агентом — среди 10 последних коммитов ~4 авторства «Claude Code». Список о harness-инженерии, который поддерживает harness, — точный автопортрет 2026 года. Все цифры раздела — срез GitHub API на 18 июля 2026: в этом слое они дрейфуют ежедневно.

Рынок: пик хайпа и котлован одновременно

Данные досье R12-market рисуют картину, которую честнее всего назвать управляемым противоречием. Gartner в июне 2025 предсказал отмену более 40% агентных проектов к концу 2027 и назвал явление «agent washing»: из тысяч вендоров, заявляющих агентные продукты, реальные возможности есть примерно у 130. Два месяца спустя — та же аналитик, тот же Gartner — прогноз: 40% enterprise-приложений получат task-specific агентов к концу 2026 (против <5% в 2025) и $450B+ агентной выручки к 2035. Оба тезиса совместимы: массовое неглубокое встраивание агентов вендорами плюс высокая смертность амбициозных автономных проектов. Сторона спроса трезвее: по опросу CIO Gartner 2026 агентов реально развернули лишь 17% организаций (при 60%+ намерений на два года), по McKinsey 62% хотя бы экспериментируют, но масштабировали агентов в отдельно взятой функции не более ~10%. Знаменитые «95% пилотов без P&L-эффекта» от MIT NANDA методологически слабы (малая самоотобранная выборка) — используйте как направление, а не как точную цифру.

Деньги при этом идут туда, где агенты уже работают: Cursor дорос до ~$4B annualized run-rate и сделки со SpaceX на $60B (TechCrunch), Cognition подняла ~$1B при оценке ~$26B post-money (около $25B pre-money) на $492M run-rate (TechCrunch). Но и здесь нужна поправка: run-rate — это экстраполяция, а не аудированная выручка, и маржинальность coding-агентов оспаривается из-за стоимости inference.

Чего не видно в цифрах загрузок

Три вещи, которые обязан знать практик, прежде чем нести таблицу выше руководству. Первое: усталость от фреймворков реальна — полевой гид 2026 года оценивает, что около половины инженерных команд пишут агентов на чистом Python вообще без фреймворка, а популярная позиция в сообществе гласит, что ~90% «агентных» проектов лучше решались бы простыми prompt-цепочками (SocialCrawl). Второе: база «известных продакшен-пользователей» тонкая — Klarna одновременно фигурирует и как витринный кейс LangGraph (85M пользователей, минус 80% ко времени резолюции), и в материалах OpenAI AgentKit; одни и те же логотипы циркулируют по всем вендорам. Третье: вендорские метрики не аудированы — заявление CrewAI о «60%+ Fortune 500» соседствует с $18M суммарного финансирования и оценками выручки ~$3M; типовой паттерн из практики — прототип на CrewAI, миграция на LangGraph для продакшен-управления состоянием.

Что применить завтра

1. Для нового продакшен-проекта на Python берите LangGraph по умолчанию: это единственный фреймворк с явным semver-обещанием «без breaking changes до 2.0» и самым длинным списком подтверждённых enterprise-пользователей; для TypeScript-стека — Mastra.
2. Прежде чем брать фреймворк вообще, проверьте, не хватит ли prompt-цепочки: около половины команд обходятся чистым Python, и для линейных workflow это дешевле в поддержке, чем любой оркестратор.
3. Закладывайте MCP как слой инструментов с первого дня — протокол нейтрален (Linux Foundation), поддержан всеми лабораториями и уже в продакшене у 41% софтверных организаций; это главная страховка от vendor lock-in.
4. Пиньте версии для всего, что младше 1.0 (OpenAI Agents SDK 0.18.x, Claude Agent SDK 0.2.x): второй и третий по популярности SDK не дают гарантий совместимости, а прецедент закрытия Agent Builder показывает, что депрецировать могут даже флагманские продукты.
5. Фильтруйте вендорские цифры при защите бюджета: разделяйте живые метрики (загрузки PyPI/npm — с поправкой ±2× на CI), аудированную выручку и маркетинговые заявления вроде «60% Fortune 500»; готовый ответ на прогноз Gartner об отмене 40% проектов — те же Gartner ждут 40% приложений с агентами к концу 2026.