7️⃣
репозиториев, которые заменят тебе сотню туториалов по ИИ-агентамЕсли хочешь реально прокачаться в создании ИИ-агентов, а не скакать между рандомными видосами на ютубе - сохрани этот пост🔖
Сразу для тех, кто не понял, о чём вообще речь 📱
GitHub - это место, где разработчики хранят код своих проектов.
Репозиторий - это папка одного проекта.
Внутри тебе нужны две вещи: файл
README (что это и с чего начать) и папка
examples или
cookbook (готовые примеры, которые можно запустить).
Это просто готовый набор деталей, из которых собирают агента, чтобы не писать всё с нуля.
Почему это лучше ютуба: видос сняли один раз в марте, и он уже устарел.
Репозиторий обновляют каждую неделю те же люди, которые делают сам инструмент.
Список идёт
по возрастанию сложности.
Сверху то, куда лезть в первый день. Снизу то, куда лезть, когда первый агент уже работает ☝️
1. Anthropic Cookbook ~50k ⭐️
Начинать надо отсюда. Это не фреймворк, а 80+ готовых примеров: как дать модели инструменты, подключить MCP, прикрутить поиск по своим документам, память, работу нескольких агентов вместе.
2. CrewAI ~56k ⭐️
Самый простой способ собрать команду агентов. Ты расписываешь, кто за что отвечает, как роли в отделе, и они начинают работать вместе.
Почти без кода, обычным текстом в конфиге.
Отсюда логично делать своего первого настоящего агента.
Важно: в октябре 2025 у CrewAI вышла версия 1.0 и они переписали основу. Все гайды и видео старше этой даты просто не запустятся, вы получите ошибку и решите, что дело в вас. Дело не в вас. 3. Pydantic AI ~19k ⭐️ Самый аккуратный способ строить агентов, которым можно доверять. Фишка простая: агент отдаёт ответ
строго в том виде, который ты задал, а не «как получилось». Для новичка это огромная экономия нервов - такой ответ можно сразу передать в другую программу, и ничего не развалится. Бонус: есть встроенный тестовый режим, пробовать можно вообще без платного ключа.
4. OpenAI Agents SDK ~26k ⭐️
Официальный инструмент от OpenAI. Тут разберёшься, как научить агента пользоваться инструментами, передавать задачу другому агенту и как поставить ему
ограничители - чтобы не уходил от темы, не сливал лишнее и не творил дичь. Обновляется несколько раз в месяц.
5. Mastra ~24k ⭐️ То же самое, но на TypeScript вместо Python. Берёшь, если ты из веб-разработки. Заводится одной командой, есть готовые шаблоны под Next.js и остальное.
6. LangGraph ~38k ⭐️ Тут уже сложнее. Нужен, когда агент должен не просто ответить и забыть, а
вести задачу: помнить контекст, выбирать разные пути в зависимости от результата, останавливаться и спрашивать человека. Штука мощная, но новичка перегружает. Открывай, когда упрёшься в потолок пунктов 2-5.
7. Microsoft Agent Framework ~12k ⭐️ Тяжёлая артиллерия для больших систем. Активно развивается, релизы идут прямо сейчас.
❗️
И вот тут самое важное, за чем стоит следить.Почти все подборки в интернете до сих пор советуют
AutoGen от Microsoft. У него 58k звёзд, он выглядит самым популярным в теме.
Но AutoGen с октября 2025 официально
заморожен. Новых функций не будет, последний релиз - сентябрь 2025. Microsoft сама написала в README: новым пользователям начинать с Agent Framework.
Самое подлое: на старом сайте документации AutoGen никакого предупреждения нет. Там до сих пор написано «начните здесь, если вы новичок».
Человек приходит из поиска и учит мёртвый инструмент, ничего не подозревая.Проект может быть трупом с 58 тысячами звёзд. Смотрите не на звёзды, а на дату последнего релиза.
❓
Что делать прямо сейчас, если ты вообще нольОткрой пункт 1 и запусти один пример.
Потом пункт 2 и собери одного агента под свою реальную задачу.
⬆️ Самая полезная ремарка в этом посте:
Если открыл репозиторий и не понял, что с ним делать - не закрывай.
Скинь ссылку своему ИИ (Claude, ChatGPT, без разницы) и спроси примерно так:
«
Вот ссылка на репозиторий.
Разберись, что это за инструмент, что он умеет и чего не умеет, и объясни простыми словами, без терминов. Моя задача: [опиши своими словами, что хочешь сделать].»
И да, если ответ непонятный - попроси объяснить проще!
Обнял 😘