11 nejlepších frameworků pro AI agenty v roce 2026 (a 3, kterým se vyhnout)

11 nejlepších frameworků pro AI agenty v roce 2026 (a 3, které vynechat)

Framework nepotřebujete vždycky. Ale když už ho potřebujete, špatná volba vás bude stát měsíce refaktoringu, nečekané účty za LLM a bugy ve správě stavu, které dokážou zničit celý sprint. Níže najdete 11 frameworků pro AI agenty, které v roce 2026 stojí za váš čas, a navíc 3, které se neustále objevují v žebříčcích „nejlepších", kam nepatří. Toto je pohled vývojáře, ne seznam dodavatelů. Na pěti z nich jsme už nasadili produkci v klientských projektech a rovnou vám řekneme, které přeskočit už na prvním hovoru.

Rychlé shrnutí:

• Vítězové produkce: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK a Mastra (TypeScript) mají v roce 2026 nejvíce pojmenovaných produkčních nasazení.
• Multi-agent prototypy: CrewAI pro týmy založené na rolích; AG2 pro konverzační vzorce na výzkumné úrovni. Oba umožňují rychlé prototypování, oba stojí více na volání LLM.
• Možnost bez frameworku: Jediné volání LLM se strukturovaným výstupem zvládne zhruba 40 % reálných „agentských" úloh. Tu vyřaďte jako první.
• Podpora MCP: LangGraph, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Strands, Pydantic AI a Mastra nativně podporují Model Context Protocol. Zbytek potřebuje shimy.

TL;DR: 11 frameworků pro AI agenty na jeden pohled

11 nejlepších frameworků pro AI agenty v roce 2026 tvoří LangGraph, Claude Agent SDK, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Mastra, Pydantic AI, Google ADK, AG2, LlamaIndex Agents, Strands Agents (s Bedrock AgentCore) a Smolagents. LangGraph vede ve stavových produkčních workflow. Mastra je volbou pro TypeScript. Claude Agent SDK je nativní pro Anthropic. Zbytek sedí na konkrétní stacky.

Polovina této tabulky je funkcí vašeho stacku: vyberte framework, který žije tam, kde už máte autentizaci, secrets a infrastrukturu. Pro ty, kdo se rozhodují mezi první trojkou, máme srovnávací test rychlosti nasazení LangGraph, CrewAI a OpenAI Agents SDK, který jde do větší hloubky, než tento článek dovolí.

Potřebujete vůbec framework pro AI agenty?

Ne vždycky. Zhruba 40 % produkčních „agentských" úloh vyřeší jediné volání LLM se strukturovaným výstupem (režim JSON nebo function calling). Framework si svou složitost zaslouží, když potřebujete stav napříč kroky, deterministické opakování, schvalování člověkem nebo spolupráci více agentů. Pokud nic z toho nepotřebujete, OpenAI Responses API nebo samotné function calling porazí jakýkoli framework v latenci, laditelnosti i ceně.

Tady je test, který používáme na každém klientském hovoru: dokážete svůj workflow nakreslit jako vývojový diagram bez smyček a bez větví? Pokud ano, framework nepotřebujete. Potřebujete jednu dobře otypovanou funkci se schématem strukturovaného výstupu. Klasifikace, sumarizace, extrakce, „přepiš tenhle e-mail v přátelštějším tónu": nic z toho nepotřebuje agentský runtime.

Framework se začne vyplácet, když:

• Stav musí přežít napříč kroky (vícekrokový tok podpory, výzkumná relace)
• Potřebujete opakování s backoffem, které neztratí kontext
• Člověk musí něco schválit uprostřed toku (případ human-in-the-loop)
• Dva nebo více agentů spolupracuje na různých částech téže úlohy
• Workflow musí přežít restart procesu nebo redeploy (odolné provádění)

Pokud nic z toho neplatí, berete si framework jen pro pocit. Zhruba 40 % klientů jsme na prvním hovoru od použití frameworku odradili. Framework nedělá agenta chytřejším. Řídí složitost, kterou zatím nemáte.

Pokud dokážete svůj workflow nakreslit jako vývojový diagram bez smyček a větví, framework nepotřebujete.

11 nejlepších frameworků pro AI agenty v roce 2026 (seřazených)

1. LangGraph: král produkce

LangGraph je stavový, grafový orchestrační framework od týmu LangChain, ve verzi 1.0 GA od října 2025. Nejlepší pro produkční workflow, která potřebují odolné provádění, checkpointing a kroky human-in-the-loop. Používají ho Klarna, Uber, LinkedIn, BlackRock a JPMorgan prostřednictvím LangGraph Platform.

Co mu opravdu jde. Odolné provádění, které přežije restart procesu. Stav s checkpointem na každý krok, který můžete přehrávat a procházet v čase. Nativní streamování. Human-in-the-loop přes interrupt(). Python je hlavní, s TypeScript portem, který je solidní, ale zaostává o jednu až dvě vedlejší verze.

Produkční signál. 24,8k hvězdiček na GitHubu, oznámení LangGraph 1.0 GA přichází s pojmenovanými podnikovými uživateli a LangGraph Platform uvádí přes 400 firem v produkci. Podle našich zkušeností je checkpoint API to vůbec nejlepší na něm. Ladění vícekrokového agenta je dramaticky méně bolestivé, když se můžete vrátit ke kroku 4 a zkontrolovat, co model viděl.

from langgraph.graph import StateGraph, END

graph = StateGraph(dict)
graph.add_node("plan", lambda s: {"plan": llm.invoke(s["goal"])})
graph.set_entry_point("plan")
graph.add_edge("plan", END)
agent = graph.compile()
agent.invoke({"goal": "draft a launch checklist"})

Vyberte si ho, pokud: Nasazujete vícekrokového agenta do produkce a potřebujete, aby stav přežil restart procesu. Vynechte ho, pokud: Jste čistě TypeScript tým. TS port funguje, ale Python dostane každou funkci jako první.

Stav a checkpointing přímo souvisí s návrhem paměti. Pokud jdete s LangGraph dál, náš průvodce pamětí AI agentů pokrývá vzorce, které nasazujeme nejčastěji.

2. Claude Agent SDK: exkluzivita SERP

Claude Agent SDK je oficiální framework Anthropic pro stavbu agentů na stejné architektuře, která pohání Claude Code: hooks, skills, subagenti a nativní MCP. Vydán koncem roku 2025, je to jediný framework v tomto seznamu, kde je vlajkový produkt samotného dodavatele postaven na tomto SDK. To je nejsilnější signál připravenosti na produkci, jaký můžete dostat.

Co mu opravdu jde. Prvotřídní podpora Model Context Protocol. Hooks pro deterministickou logiku politik a bezpečnosti (PreToolUse, PostToolUse, UserPromptSubmit). Skills pro znovu použitelné schopnosti agentů. Subagenti pro paralelní práci bez znečišťování rodičovského kontextu. Načítání kontextu s prioritou souborového systému (CLAUDE.md, .claude/), které čistě odpovídá tomu, jak inženýři už teď organizují repozitáře.

Produkční signál. Claude Code je dogfood. Vlastní produkční produkt Anthropic běží na tomto Claude Agent SDK, takže každá vydaná funkce v Claude Code je z definice otestovaná cesta kódem. Žádný z top 10 žebříčkových článků pro toto klíčové slovo neobsahuje Claude Agent SDK, alespoň k květnu 2026. To je ta mezera.

import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

const result = query({
  prompt: "List the top 3 files by line count in this repo",
  options: { allowedTools: ["Bash", "Read"] },
});
for await (const msg of result) console.log(msg);

Vyberte si ho, pokud: Stavíte na modelech Anthropic a chcete hooks, skills, subagenty a MCP v jednom přibaleném SDK s Claude Agent SDK. Vynechte ho, pokud: Potřebujete skutečné směrování napříč poskytovateli. Claude Agent SDK je záměrně Claude-first a to je výhoda, ne chyba — podle vašeho stacku.

3. CrewAI: nejrychlejší multi-agent prototyp

CrewAI je Python framework pro stavbu multi-agent týmů založených na rolích. Každý agent dostane cíl, příběh a sadu nástrojů a Crew je orchestruje kolem úlohy. Nejlepší pro rychlé multi-agent prototypy a pipeline pro obsah, výzkum nebo prodej. 44,3k hvězdiček na GitHubu z něj dělá nejhvězdičkovanější framework v tomto seznamu.

Co mu opravdu jde. Abstrakce role/cíl/příběh čistě odpovídá tomu, jak o týmech přemýšlejí ne-inženýři, což z CrewAI dělá snadný prodej uvnitř firmy. Sekvenční a hierarchické procesy jsou vestavěné. Ekosystém nástrojů je široký.

Produkční signál. 44,3k hvězdiček, velká aktivní komunita a viditelné využití napříč pipeline pro výzkum, obsah a odchozí prodej. Letos jsme CrewAI nasadili ve dvou klientských prototypech. Oba se do šesti týdnů proměnily v „skvělé demo, teď to prosím přestavte na LangGraph", jakmile jsme potřebovali skutečnou správu stavu.

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(role="Researcher", goal="Find sources", backstory="...")
writer = Agent(role="Writer", goal="Draft post", backstory="...")
task = Task(description="Summarize X", agent=writer)
Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task]).kickoff()

Vyberte si ho, pokud: Potřebujete funkční multi-agent prototyp tento týden, ne za dva sprinty. Vynechte ho, pokud: Váš workflow má skutečné smyčky nebo kroky human-in-the-loop. Stavový příběh CrewAI je slabší než u LangGraph, což rozebíráme v našem srovnání s LangGraph.

4. OpenAI Agents SDK: produkční nástupce Swarmu

OpenAI Agents SDK je produkční GA agentský framework od OpenAI (nástupce experimentálního Swarmu). Staví na runtime Responses API s nativní podporou MCP, paralelními voláními nástrojů a primitivem „handoffs" pro předání mezi agenty. Nejlepší pro týmy, které se zavázaly k OpenAI jako svému hlavnímu poskytovateli modelů.

Co mu opravdu jde. Těsná integrace s Responses API: relace, volání nástrojů a trasování dostanete zdarma. Podpora MCP je prvotřídní na straně serveru i klienta. Primitivum handoffs je nejčistší abstrakce pro „nechť agent A předá řízení agentovi B", jakou dnes nějaký framework nabízí.

Produkční signál. 19k hvězdiček na GitHubu. Oficiální dokumentace Agents SDK obsahuje příklady benchmarkingu a trasování. Méně pojmenovaných podnikových uživatelů, než kolik jich zveřejňuje LangGraph nebo Mastra, ale vlastní produkty OpenAI Realtime a Assistants používají stejná primitiva.

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Helper", instructions="Answer concisely.")
result = Runner.run_sync(agent, "What is MCP?")
print(result.final_output)

Vyberte si ho, pokud: Váš stack je OpenAI-first a chcete názor samotného OpenAI na agentskou architekturu. Vynechte ho, pokud: Směrujete napříč poskytovateli a potřebujete primitiva nezávislá na poskytovateli.

5. Mastra: TypeScript lídr

Mastra je agentský framework s prioritou TypeScriptu, s 21,2k hvězdičkami na GitHubu a zhruba 150k týdenními staženími na npm, což z něj dělá de facto TypeScript lídra pro AI agenty v roce 2026. V produkci ho používají Replit, PayPal a Adobe. Nativní podpora MCP, integrované evaluace a primitivum workflows, které čistě řeší stav.

Co mu opravdu jde. Nativní TypeScript, ne port. Evaluace jsou vestavěné přímo do frameworku, takže nemusíte přišroubovávat samostatnou knihovnu na hodnocení výstupu agenta. Primitivum workflows je opravdu dobré (návrhem blíže k LangGraph než ke CrewAI). Podpora MCP je prvotřídní.

Produkční signál. 150k týdenních stažení na npm. Pojmenovaní podnikoví uživatelé (Replit, PayPal, Adobe) na GitHub repozitáři Mastra. Pro Next.js týmy, které nechtějí provozovat Python sidecar jen kvůli agentské vrstvě, je tohle odpověď.

import { Agent } from "@mastra/core";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

const agent = new Agent({
  name: "support",
  model: openai("gpt-4o"),
  instructions: "Be concise.",
});
await agent.generate("Refund policy?");

Vyberte si ho, pokud: Váš tým je TypeScript-first a nasazuje Next.js nebo Node aplikaci. Mastra je v TS ekosystému nejblíže agentskému frameworku v kvalitě Pythonu. Vynechte ho, pokud: Máte výchozí Python. Budete bojovat s ekosystémem bez reálného zisku.

6. Pydantic AI: typově bezpečný, single-agent

Pydantic AI je agentský framework týmu Pydantic, postavený kolem jejich knihovny pro validaci typů. Nejlepší pro typově bezpečné, single-agent Python aplikace, kde chcete odpovědi validované jako Pydantic modely. Silná podpora MCP a čisté async API.

Co mu opravdu jde. Typová bezpečnost od začátku do konce: výstupy vašeho agenta se validují jako Pydantic modely, což znamená, že zbytek vaší kódové základny si zachová typové záruky. Nativně async. Testování je přímočaré, protože model můžete namockovat typovanou odpovědí. Podpora MCP dorazila v roce 2025.

Produkční signál. Podporovaný týmem Pydantic, používaný týmy, které už standardizují na Pydantic pro validaci dat. Produkční vzorce najdete v našem hloubkovém rozboru Pydantic AI.

from pydantic_ai import Agent

agent = Agent("openai:gpt-4o", system_prompt="Be concise.")
result = agent.run_sync("Top 3 Python web frameworks?")
print(result.output)

Vyberte si ho, pokud: Už teď milujete Pydantic a chcete malý, zaměřený single-agent framework, který nebude bojovat s vaší typovou kontrolou. Vynechte ho, pokud: Váš agent potřebuje vyrůst v multi-agent nebo silně stavový systém. Pydantic AI záměrně zůstává úzký.

7. Google ADK: sázka na GCP

Google ADK (Agent Development Kit) je open-source agentský framework od Googlu, optimalizovaný pro modely Gemini a Vertex AI Agent Engine. 17,8k hvězdiček na GitHubu. Silný pro týmy běžící na Google Cloud, které chtějí prvotřídní multimodalitu Gemini a cestu ke spravovanému runtime.

Co mu opravdu jde. Těsná integrace s Gemini a Vertex AI. Nativně multimodální: obrázek, audio a video jako prvotřídní vstupy bez přišroubovaných knihoven. Multi-agent a nástrojová primitiva jsou rozumná. Podpora MCP je částečná a vyvíjí se.

Produkční signál. 17,8k hvězdiček na GitHubu a čistá cesta upgradu na spravovaný Vertex AI Agent Engine. Uvnitř Google stacku je ADK jasná volba. Mimo něj hodnota rychle klesá. Pro praktický začátek se podívejte na náš návod k Google ADK.

from google.adk.agents import Agent

agent = Agent(
    name="helper",
    model="gemini-2.0-flash",
    instructions="Be concise.",
)
agent.run("What is Vertex AI?")

Vyberte si ho, pokud: Jste na GCP a Gemini je váš hlavní model. Vynechte ho, pokud: Nejste na GCP. Hodnota se mimo Google stack hroutí.

8. AG2 (dříve AutoGen): výzkum multi-agent konverzace

AG2 je komunitou vedené pokračování původního projektu AutoGen od Microsoftu: multi-agent konverzační framework zaměřený na skupinový chat, debatu a složité přiřazování rolí. 54,6k hvězdiček dohromady napříč původním projektem a forky AG2. Nejlepší pro multi-agent vzorce na výzkumné úrovni a akademické nasazení.

Co mu opravdu jde. Vzorce GroupChat. Složitá nastavení rolí a oprávnění. Silné akademické využití, včetně výzkumu debat agentů a reflexních smyček. Pokud váš workflow skutečně těží z toho, že se agenti navzájem kritizují, AG2 má nejvyspělejší primitiva.

K forku stručně. Aktivní komunita se po rozdělení správy v roce 2024 přesunula na ag2ai/ag2. Microsoft microsoft/autogen dál vydává samostatně, ale rychlost PR, balíčky ekosystému a nové funkce tíhnou k AG2. Nové projekty začínejte na AG2, pokud nemáte konkrétní důvod spojený s Microsoft stackem, proč ne.

Výhrada k ceně. GroupChat se 4 agenty × 5 kol je zhruba 20 volání LLM na úlohu. Vynásobte to denním objemem a účet přestane být akademický.

from autogen import ConversableAgent, GroupChat, GroupChatManager

a = ConversableAgent("planner", llm_config={"model": "gpt-4o"})
b = ConversableAgent("critic", llm_config={"model": "gpt-4o"})
chat = GroupChat(agents=[a, b], messages=[], max_round=5)
mgr = GroupChatManager(groupchat=chat)
a.initiate_chat(mgr, message="Plan a launch checklist.")

Vyberte si ho, pokud: Váš workflow skutečně těží z toho, že agenti debatují nebo se navzájem kritizují (řetězce úvah, výzkumné pipeline). Vynechte ho, pokud: Nasazujete produkt s vysokým objemem pro koncové zákazníky. Náklady na volání LLM škálují s koly GroupChat brutálně.

9. LlamaIndex Agents: pro agenty založené na retrievalu

LlamaIndex Agents rozšiřuje retrieval ekosystém LlamaIndex o agentské workflow: agenty, kteří čtou, uvažují nad indexovanými znalostmi a jednají na jejich základě. Nejlepší pro aplikace s prioritou RAG, kde je agent převážně chytrou dotazovací vrstvou nad korpusem.

Co mu opravdu jde. Nejlepší retrieval primitiva ve své třídě: načítače dokumentů, vektorové indexy, dotazovací enginy, reranking. Novější workflows API vám dává řídicí tok ve stylu agenta nad těmito retrieval primitivy. Pokud je hlavní práce vašeho agenta „přečti dokumenty, odpověz na otázku", tohle je framework, který bere retrieval vážně.

Produkční signál. Hluboký ekosystém načítačů a indexů. Silné nasazení v podnikových RAG a use casech pro dokumentové Q&A.

from llama_index.core.agent.workflow import AgentWorkflow
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

index = VectorStoreIndex.from_documents(SimpleDirectoryReader("./docs").load_data())
agent = AgentWorkflow.from_tools_or_functions([index.as_query_engine()])
await agent.run(user_msg="Summarize the onboarding doc.")

Vyberte si ho, pokud: Hlavní práce vašeho agenta je číst dokumenty a odpovídat na otázky: retrieval je jádro, agentnost je obal. Vynechte ho, pokud: Nemáte smysluplný znalostní korpus. Retrieval-heavy framework bez dokumentů je kanón na vrabce.

10. Strands Agents + Bedrock AgentCore: exkluzivita AWS

Strands Agents je open-source Python SDK od AWS pro stavbu agentů, spárované s Bedrock AgentCore pro spravovaný runtime (GA koncem roku 2025, s velkými aktualizacemi v dubnu a květnu 2026). Volba nativní pro AWS: agenti dědí IAM, VPC, secrets a logy CloudWatch bez přišroubování. Stejně jako u Claude Agent SDK, žádný z top 10 žebříčkových článků pro tento dotaz neobsahuje Strands Agents, alespoň k květnu 2026.

Co mu opravdu jde. Nezávislost na modelu na úrovni SDK (Bedrock, Anthropic, OpenAI). Dědičnost IAM a VPC přes AgentCore znamená, že váš agent běží uvnitř vaší stávající bezpečnostní pozice AWS, bez samostatné autentizační vrstvy a bez přepisování správy secrets. Pozorovatelnost CloudWatch zdarma. Podpora MCP je prvotřídní.

Produkční signál. Podporovaný AWS, přičemž Bedrock AgentCore vydává podnikové funkce (dlouhodobá paměť, brána, identita, pozorovatelnost) zhruba v měsíčním rytmu v roce 2026. Každý klient z AWS prostředí, se kterým jsme mluvili v 1. čtvrtletí 2026, se na to ptal. Výsledky vyhledávání tuto poptávku zatím neodrážejí.

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

agent = Agent(
    model=BedrockModel(model_id="anthropic.claude-sonnet-4-20250514"),
    system_prompt="Answer concisely.",
)
agent("What's an IAM role?")

Vyberte si ho, pokud: Už jste na AWS a chcete své agenty uvnitř své VPC se svými IAM politikami a svými CloudWatch dashboardy. Vynechte ho, pokud: Nejste na AWS nebo optimalizujete pro přenositelnost napříč cloudy.

11. Smolagents: minimalista

Smolagents je minimalistický agentský framework od Hugging Face, navržený kolem „code agents": agent píše Python kód, který se pak spouští v sandboxu, místo strukturovaných volání nástrojů. Nejlepší pro jednorázové skripty, výzkum nebo týmy, které preferují jedinou knihovnu o ~1k řádcích, kterou si mohou přečíst celou.

Co mu opravdu jde. Drobná kódová základna, kterou si skutečně můžete přečíst za odpoledne. To není marketingový slogan, to je hodnotový příslib. Paradigma code-agent (model píše kód, sandbox ho spouští) je opravdu odlišné od paradigmatu strukturovaných volání nástrojů, které používají všichni ostatní. Integrace s ekosystémem HF je čistá.

Produkční signál. Silné nasazení ve výzkumu a experimentování. Nehodí se pro produkční multi-agent systémy. Smolagents je řemeslný nástroj.

from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel())
agent.run("How many seconds in a non-leap year?")

Vyberte si ho, pokud: Chcete framework, kterému plně porozumíte za odpoledne, nebo code-agents používáte záměrně. Vynechte ho, pokud: Nasazujete multi-agent produkci. Smolagents je řemeslný nástroj, ne tažný kůň.

3 frameworky pro AI agenty, které v roce 2026 vynechat

Tři frameworky často zmiňované v seznamech „nejlepších frameworků pro AI agenty" si v roce 2026 místo nezaslouží: Rasa (legacy chatbot pojetí, není nativní pro LLM agenty), původní Microsoft AutoGen v0.2 (překonaný; aktivní komunita je na AG2) a Lindy (no-code produkt, ne framework, takže do srovnání frameworků vůbec nepatří).

Toto není útok na žádný z nich. Každý měl svůj oprávněný moment. Důvody, proč jsou mimo seznam, jsou konkrétní.

Rasa

Rasa byla postavená pro chatboty s intent/entity: svět NLU, který předchází LLM s voláním nástrojů. Její LLM integrace z roku 2026 fungují, ale působí jako přišroubované na architekturu navrženou pro jiný problém. Pokud v roce 2026 začínáte od nuly a potřebujete skutečného LLM agenta, dostanete se tam rychleji s kterýmkoli z 11 frameworků výše. Rasa má stále oprávněné use case pro týmy udržující klasické NLU pipeline. Jen není správným výchozím bodem pro novou práci na agentech.

Původní Microsoft AutoGen (v0.2)

Repozitář Microsoftu microsoft/autogen dál vydává. Rychlost komunity, nové příklady a balíčky ekosystému žijí po rozdělení správy v roce 2024 na forku AG2 (ag2ai/ag2). Oba stále dostávají aktualizace. Pokud začínáte nový projekt multi-agent konverzace, začínejte na AG2. Tam směřuje pozornost správců. Rozdíl jsme pokryli v sekci o AG2 výše; toto není kritika základních myšlenek, jen výzva „následujte aktivní komunitu".

Lindy

Lindy je dobrý no-code workflow produkt. Není to framework. Není tu žádné SDK k importu, žádná agentská třída k zdědění, žádné grafové ani workflow primitivum, které byste skládali v kódu. Zahrnout ho do seznamu „nejlepších frameworků pro AI agenty" (jak to dělá sama Lindy, která se řadí na 1. místo) je kategoriální chyba. Pokud chcete no-code nástroj na stavbu agentů, hodnotte Lindy vedle Zapier Central, n8n a Gumloop. Nehodnoťte ho vedle LangGraph.

Zahrnout no-code produkt do srovnání frameworků je kategoriální chyba. A ano, přesně to udělala Lindy, když se zařadila na 1. místo.

Rozhodovací matice frameworků pro AI agenty: který pro váš stack?

Vyberte svůj framework pro AI agenty nejprve podle stacku, až pak podle use case: produkce v Pythonu = LangGraph; TypeScript = Mastra; nativní pro Anthropic = Claude Agent SDK; nativní pro OpenAI = OpenAI Agents SDK; AWS = Strands + AgentCore; GCP = Google ADK; multi-agent prototyp = CrewAI; založený na retrievalu = LlamaIndex Agents; typově bezpečný single-agent = Pydantic AI; skupinový chat na výzkumné úrovni = AG2.

Jedna věc k zamyšlení: většina této tabulky je o vašem stacku, ne o agentovi. To je záměr. Framework, který „sedí", je téměř vždy ten, který žije tam, kde už máte autentizaci, logování, secrets a deployment. Cokoli jiného je tření, které pocítíte za tři měsíce.

Podpora MCP napříč frameworky pro AI agenty

Šest z 11 frameworků zde nativně podporuje Model Context Protocol v roce 2026: LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Mastra, Pydantic AI a Strands. Zbytek (CrewAI, AG2, LlamaIndex Agents, Google ADK a Smolagents) funguje s MCP pouze přes komunitní shimy nebo adaptérové balíčky.

Proč na tom záleží? MCP je lingua franca pro nástroje v roce 2026. Pokud postavíte MCP server pro své interní CRM, chcete, aby ho každý agent napříč všemi týmy mohl volat bez přepisování vlastní integrace pro každý framework. Nativní podpora znamená, že framework řeší protokol za vás. Shimy znamenají, že udržujete lepící kód, který se rozbije každých pár vydání.

Pokud MCP není na roadmapě vašeho frameworku v roce 2026, váš framework není na vaší roadmapě pro rok 2027.

Jak jsme tyto frameworky pro AI agenty vybírali

Tato pořadí odrážejí čtyři kritéria, použitá v tomto pořadí:

• Produkční nasazení. Pojmenovaní podnikoví uživatelé jsou důležitější než počty hvězdiček. Klarna, Uber, LinkedIn, BlackRock a JPMorgan na LangGraph. Replit, PayPal a Adobe na Mastra. Sám Claude Code na Claude Agent SDK. Kde jsme nenašli pojmenované uživatele, framework vypadl.
• Rychlost komunity. Hvězdičky na GitHubu jsou zašuměný signál, ale rytmus PR a data posledního smysluplného vydání ne. Každý repozitář jsme zkontrolovali do týdne od psaní. Framework s 50k hvězdičkami a žádným vydáním osm měsíců je horší sázka než repozitář s 17k hvězdičkami vydávající každé dva týdny.
• Podpora MCP. Model Context Protocol považujeme za nutnost roku 2026. Frameworky s nativní podporou získaly náskok před těmi, které potřebují shimy.
• Praktické použití. Letos jsme v klientských projektech nasadili agenty na LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK a Mastra. Pro Pydantic AI, Google ADK, AG2, LlamaIndex, Strands a Smolagents jsme postavili proof of concept, ale ne vždy nasadili produkci. Každý verdikt výše tento rozdíl označuje.

Co jsme neudělali: nevytvářeli jsme benchmarková čísla. Uvidíte spoustu žebříčkových článků citujících srovnání latencí, která nejdou reprodukovat. Raději vám řekneme „hodnotili jsme to dva týdny", než si číslo vymyslet.

Často kladené otázky

Jaký je nejlepší framework pro AI agenty v roce 2026?

Pro produkční Python zátěže LangGraph (24,8k hvězdiček, odolné provádění, pojmenovaní podnikoví uživatelé jako Klarna a Uber). Pro TypeScript Mastra. Pro stavby nativní pro Anthropic Claude Agent SDK. Neexistuje jediné „nejlepší". Správná odpověď závisí na vašem stacku, poskytovateli modelů a na tom, zda potřebujete stav napříč kroky, nebo jen chytrou funkci.

Je LangChain v roce 2026 stále relevantní?

Samotný LangChain byl pro agentské workflow z velké části nahrazen LangGraph. Vlastní doporučení týmu LangChain je LangGraph pro cokoli stavového. LangChain má stále hodnotu jako abstrakční vrstva pro model/načítač/retriever a velké existující projekty ho používají denně. Ale pokud v roce 2026 začínáte nový agentský projekt, začínejte na LangGraph a jádro LangChain vynechte.

Je Claude Agent SDK skutečně připravený na produkci?

Ano. Nejsilnějším důkazem je, že vlastní produkt Anthropic, Claude Code, je postaven na tomto SDK. To je stejný signál dogfood od dodavatele, který učinil OpenAI Agents SDK důvěryhodným, když nahradil Swarm. Výhrady: je záměrně Anthropic-first, takže stavby pro více poskytovatelů s ním budou bojovat. Pro agenty nativní pro Claude se mu teď nic nevyrovná.

Jaký je rozdíl mezi AG2 a AutoGen?

AG2 (ag2ai/ag2) je komunitou vedené pokračování původního projektu AutoGen od Microsoftu po rozdělení správy v roce 2024. Microsoft microsoft/autogen stále vydává, ale aktivní komunita, PR a rychlost ekosystému se přesunuly na AG2. Nové projekty začínejte na AG2, pokud nemáte konkrétní důvod spojený s Microsoft stackem. Oba stále dostávají aktualizace; pro novou práci doporučujeme AG2.

Který framework pro AI agenty je nejlepší pro produkci?

LangGraph (Python) a Mastra (TypeScript) mají v roce 2026 nejvíce pojmenovaných produkčních nasazení: Klarna, Uber, LinkedIn na LangGraph; Replit, PayPal, Adobe na Mastra. Claude Agent SDK a OpenAI Agents SDK jsou také připravené na produkci, ale vážou vás na své příslušné poskytovatele modelů. Strands + AgentCore je volbou nativní pro AWS, když je dědičnost infrastruktury důležitější než přenositelnost.

Který framework pro AI agenty je nejlepší pro TypeScript?

Mastra. Nativní TypeScript (ne port), 21,2k hvězdiček na GitHubu, zhruba 150k týdenních stažení na npm, integrované evaluace, podpora MCP a pojmenovaní uživatelé včetně Replit, PayPal a Adobe. Vercel AI SDK je také TS-first a vynikající pro streamovací UI, ale Mastra má hlubší agentskou abstrakci: workflows, evaluace a odolný stav přímo z krabice.

Potřebuji framework, nebo můžu jen volat LLM API?

Často ne. Jediné volání LLM se strukturovaným výstupem zvládne klasifikaci, sumarizaci a extrakci. Function calling zvládne single-tool single-turn agenty. Framework potřebujete, když máte stav napříč kroky, opakování s backoffem, kroky schvalování člověkem nebo více spolupracujících agentů. Nejprve vyřaďte cestu bez frameworku: nasazuje se rychleji a ladí snadněji.

Jsou některé z těchto frameworků pro AI agenty zdarma?

Všech 11 frameworků v tomto seznamu je open source (licence Apache 2.0 nebo MIT). Placená vrstva pochází z volitelných spravovaných runtime: LangGraph Platform, Bedrock AgentCore, Vertex AI Agent Engine a Mastra Cloud. Kterýkoli z těchto frameworků můžete provozovat plně self-hosted na vlastní infrastruktuře zdarma. „Claude Agent SDK" je zdarma; platíte za použití Claude API jako obvykle.

Upřímný pohled: jak Techsy vybírá frameworky pro AI agenty pro klientské projekty

Krátká, názorová poznámka od nás. Většina klientů přichází s tím, že potřebují agentský framework. Většina ho nepotřebuje, alespoň ne první den. Tady je, jak se skutečně rozhodujeme:

• Nejprve soulad se stackem. Python nebo TypeScript. AWS nebo GCP, nebo ani jedno. Anthropic, OpenAI, nebo oba. Framework, který žije tam, kde vaše stávající infrastruktura, vám ušetří více času než jakákoli chytrá funkce.
• Preferujeme nativní MCP. Nástroje, které stavíme dnes, by měly být přenositelné na nástroje, které postavíme příští rok. To znamená nativní podpora MCP před shimy.
• Výchozí volby. Nejčastěji nasazujeme LangGraph a Claude Agent SDK, s Mastra pro klienty s velkým podílem TypeScriptu. Pro týmy oddané platformě OpenAI je OpenAI Agents SDK nejčistší volbou.

Když klientům říkáme, aby framework vynechali úplně, je to proto, že jediné volání LLM se strukturovaným výstupem zvládne skutečnou práci. To je zhruba 40 % prvních konverzací. Říct „tohle zatím nepotřebujete" nás stojí krátkodobý příjem a získá nám další tři projekty.

Stavíte agenta a chcete druhý názor na volbu frameworku? Naše stránka služeb vývoje AI agentů popisuje, jak pracujeme, a hovor Získejte bezplatnou konzultaci je nejrychlejší způsob, jak zjistit, zda framework vůbec potřebujete.

Závěr

Tři věci na závěr. Vybírejte nejprve podle stacku (Python vs TypeScript, AWS vs GCP, OpenAI vs Anthropic) a nechte use case rozhodnout mezi možnostmi uvnitř vašeho stacku, ne napříč ním. Vyřaďte cestu bez frameworku dříve, než přidáte složitost frameworku; 40 % „agentských" úloh je jediné volání se strukturovaným výstupem. A podpora MCP je sázka na přenositelnost v roce 2026: frameworky bez ní do roku 2027 ztratí dosah v ekosystému.

Pokud chcete druhý pár očí na svou stavbu, Získejte bezplatnou konzultaci a my vám řekneme, který z 11 výše (nebo žádný z nich) skutečně sedí na vaši práci.

Redakční tým Techsy nasazuje systémy AI agentů pro klienty napříč oblastmi LLM, fintech a vývojářských nástrojů. V reálné produkční práci jsme stavěli na LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK a Mastra. Verdikty zde odrážejí to, co bychom doporučili kolegovi, ne to, co nám zaplatil dodavatel, abychom řekli.