🤖 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 полезные ресурсы 🚀Max @pythonl