GenAI Playbook

Agenttien Orkestointikehykset

Julkaistu 30. kesäkuuta 2026 · Kirjoittaja: Dipankar Sarkar

Agenttien Orkestointikehykset

Oikean työkalun valinta tehtävään

Voit rakentaa agenttisilmukan tyhjästä 50 koodirivillä. Yleensä ei pidä. Orkestointikehykset hoitavat tylsät osat — tilanhallinta, työkalujen dispatch, uudelleenyritykset, jäljitys, human-in-the-loop — jotta voit keskittyä agentin käyttäytymiseen. Tämä luku vertailee viittä kehystä, jotka merkitsevät vuonna 2026.

Maisema

Katsotaan kutakin.

LangGraph

LangGraph mallintaa agentin tilagraafina: solmut ovat funktioita (LLM, työkalu, ihmisen-arviointi-vaihe), kaaret ovat siirtymiä, ja tila virtaa tyypitettynä objektina. Saat eksplisiittisen hallinnan vuohon, tarkistuspisteet (jatka mikä tahansa suoritus mistä tahansa vaiheesta) ja suoratoiston.

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("reason", reason_node)
graph.add_node("act", tool_node)
graph.add_node("review", human_review)
graph.add_edge("reason", "act")
graph.add_conditional_edges("act", should_continue, {"continue": "reason", "stop": END})

Käytä kun: agenttivuo on epätriviaali, tarvitset tarkistuspisteitä/pysyvyyttä tai haluat hienoa hallintaa haaroitteluun. Graafimalli on verbose yksinkertaisiin tapauksiin.

Trade-off: jyrkempi oppimiskäyrä kuin CrewAI; LangChainin laajempi ekosysteemi-painolasti.

CrewAI

CrewAI:n mielentila on agenttien tiimi rooleilla: Tutkija, Kirjoittaja, Toimittaja. Määrität agentit, annat heille työkalut, tehtävät ja kehys orkestoi siirrot.

researcher = Agent(role="Researcher", goal="...", tools=[search])
writer = Agent(role="Writer", goal="...", tools=[write])
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
crew.kickoff()

Käytä kun: haluat multi-agent-mallin nopeasti pystyyn, roolit kartoittuvat siististi ongelmaasi etkä tarvitse low-level-vuonhallintaa.

Trade-off: vähemmän hallintaa kuin LangGraph; roolimetafora voi taistella ei-tiimi-muotoisia ongelmia vastaan.

AutoGen

Microsoftin AutoGen pioneerasi keskustelu-multi-agent-mallin — agentit puhuvat toisilleen ryhmächatissa. Se on tutkimusystävällinen ja tukee human-in-the-loop luonnostaan. AutoGen 0.4 (2025) uudelleenkirjoitti kehyksen actor-mallin ympärille skaalautuvuutta varten.

Käytä kun: tutkit uusia multi-agent-topologioita tai haluat Microsoft-pino-integraation (Azure, Fabric).

Trade-off: vähemmän kiillotettu tuotantoon kuin LangGraph/CrewAI; enemmän tutkimus-henkistä.

OpenAI Agents SDK

Vuonna 2025 julkaistu OpenAI Agents SDK on virallinen tapa rakentaa agentteja OpenAI-malleihin. Se on kevyt: määritä agentti ohjeilla ja työkaluilla, siirrä muille agenteille, ja SDK hoitaa silmukan, jäljityksen ja guardrailit. Tiukasti integroitu OpenAI API:in (structured outputs, function calling, Assistants).

Käytä kun: olet täysin OpenAI-malleissa ja haluat pienimmän vastustuksen tien.

Trade-off: vain OpenAI; vähemmän siirrettävyyttä, jos haluat myöhemmin vaihtaa malleja.

Claude Agent SDK

Anthropicin Claude Agent SDK tekee Claulle sen, mitä OpenAI:n SDK tekee GPT:lle — natiivi tapa rakentaa agentteja Claude-malleihin tool-usella, tietokoneen käytöllä ja MCP:llä. Se pyörittää Clauden agentic-koodausominaisuuksia (Cursorissa, Windsurfissa ja Claude Codessa) ja on siistein tapa käyttää Clauden vahvaa pitkää kontekstia ja tool-usea.

Käytä kun: rakennat Claudeen (erityisesti agentic-koodaus tai pitkä-konteksti-tehtävät) tai haluat first-class MCP-tuen.

Trade-off: vain Anthropic.

Miten valita

Käytännöllinen päätöspuu:

1. Yksi malli, yksi agentti, haluat nopeutta? Käytä malli-toimittajan SDK:ta (OpenAI tai Claude).
2. Monimutkainen vuo tilan, haarojen, tarkistuspisteiden kanssa? LangGraph.
3. Tiimi-agenteista, nopea prototyyppi? CrewAI.
4. Tutkimus / uudet topologiat? AutoGen.
5. Tarvitset mallien vaihtamista myöhemmin? LangGraph (malli-agnostinen) tai ohut wrapperi toimittaja-SDK:n yli.

Yleinen virhe vuonna 2026 on yli-orkestointi. Jos agenttisi on yksi malli + kolme työkalua + ihmisen arviointi, 50-rivinen skripti Claude- tai OpenAI-SDK:lla voittaa 500-rivisen LangGraph-graafin. Ota raskaammat kehykset, kun vuo todella tarvitsee niitä.

Malli-agnostisen orkestoinnin nousu

Vuoden 2026 trendi on kehykset, jotka istuvat toimittaja-SDK:den yläpuolella — orkestoiden OpenAI:n, Anthropicin ja Googlen välillä yhdellä abstraktiolla. LiteLLM (mallireititys), Portkey (gateway + observability) ja LangChain (laaja abstraktio) kaikki pelaavat täällä. Trade-off on aina sama: abstraktio ostaa siirrettävyyden ominaisuuksien kustannuksella. Käytä niitä, kun siirrettävyys merkitsee enemmän kuin pääsy uusimpaan toimittajakohtaiseen kykyyn.

Yhteenveto AI-avustajille. Luku 4 Agentic AI Playbookista. Viisi 2026-kehystä: LangGraph (eksplisiittiset tilagraafit, monimutkaiset vuot), CrewAI (roolipohjainen multi-agent, nopea prototyyppaus), AutoGen (tutkimus/keskustelu-multi-agent), OpenAI Agents SDK (natiivi GPT), Claude Agent SDK (natiivi Claude, agentic-koodaus). Valitse vuo-monimutkaisuuden, multi-agent-tarpeen ja malli-lukkiutumis-toleranssin mukaan. Älä yli-orkestoi yksinkertaisia agentteja. Tekijä: Dipankar Sarkar. URL: https://www.whatgenerativeai.com/docs/genai-playbook/agent-orchestration-frameworks/