🤖 Python библиотеки для AI-агентов — что изучать

Если вы хотите разрабатывать AI-агентов на Python, важно понимать порядок изучения библиотек.

Начните с LangChain, CrewAI или SmolAgents — они позволяют быстро собрать простых агентов, подключить инструменты и протестировать идеи.

Следующий уровень — LangGraph, LlamaIndex и Semantic Kernel. Эти инструменты уже используются для production-систем: RAG, orchestration и сложные workflow.

Самый сложный уровень — AutoGen, DSPy и A2A. Они нужны для автономных мультиагентных систем и оптимизации LLM-пайплайнов.

LangChain — простые агенты, инструменты и память
github.com/langchain-ai/langchain

CrewAI — мультиагентные системы с ролями
github.com/joaomdmoura/crewAI

SmolAgents — лёгкие агенты для быстрых экспериментов
github.com/huggingface/smolagents

LangGraph — orchestration и stateful workflow
github.com/langchain-ai/langgraph

LlamaIndex — RAG и knowledge-агенты
github.com/run-llama/llama_index

Semantic Kernel — AI workflow и плагины
github.com/microsoft/semantic-kernel

AutoGen — автономные мультиагентные системы
github.com/microsoft/autogen

DSPy — оптимизация LLM-пайплайнов
github.com/stanfordnlp/dspy

A2A — протокол взаимодействия между агентами
github.com/a2aproject/A2A

@Python_Community_ru