Augment Code vs CrewAI

Сравнение характеристик, категорий, отзывов и интеграций двух продуктов.

Оценка и сохранение

Стандартные характеристики

Тип сервиса
Международный
Международный
Рейтинг
0.0 из 5
4.5 из 5
Отзывов
0
4
Категории
Разработка, ИИ-агенты
ИИ-агенты
Десктопные ОС
macOS, Linux, Windows через WSL; для Auggie CLI нужен Node.js 20+
—
Доступно на GitHub
—
Да
Компания
Augment Inc.
CrewAI Inc.
Коробочная версия
—
Да
Основатель
Игорь Островский, Гай Гур-Ари
João (Joe) Moura
Поддержка MCP
Context Engine MCP: stdio через Auggie CLI и удалённый HTTP, Augment Context Engine MCP
—
Развёртывание
Облачная платформа; Auggie CLI запускается на машине разработчика
Локальный Python runtime; CrewAI Cloud; Enterprise: VPC/своя инфраструктура; Factory self-hosted
Языки интерфейса
—
English documented; русский интерфейс официально не заявлен
Бесплатный тариф
—
Да
Веб-платформа
Да
Да
API
—
Да

Цены и тарифы

Бесплатная версия
—
Да
Цена от
100 долларов в месяц за Business; переменный usage оплачивается отдельно
Free (BASIC); Enterprise — Custom
Open Source
—
Да

Таблицу можно прокручивать по горизонтали.

Отзыв автора

Augment Code

Дмитрий Волков
Плюсы
  • Cosmos, CLI, IDE-клиенты, code review и Context Engine собраны в одной платформе
  • официальный MCP поддерживает локальный stdio- и удалённый HTTP-сценарии
  • в кабинете можно отслеживать usage по команде, моделям и компонентам
Минусы
  • Business стоит 100 долларов в месяц, а usage моделей и Cosmos оплачивается по переменной схеме
  • Auggie CLI работает в Windows только через WSL
  • официальные материалы не подтверждают доступность и способы оплаты для пользователей из России

CrewAI

Анастасия Петрова
Плюсы
  • Объединяет ролевые Crews и событийные Flows в одном Python-фреймворке
  • Поддерживает локальный open-source runtime и облачный визуальный редактор
  • Позволяет выбирать внешнего LLM-провайдера и подключать MCP-инструменты
  • Бесплатный BASIC даёт 50 workflow executions в месяц
Минусы
  • BASIC ограничен двумя automations и 50 executions в месяц
  • Цена Enterprise и платёжные условия публично не указаны
  • Стоимость вызовов внешних LLM зависит от отдельного провайдера
  • Доступность облака и оплаты из России официально не подтверждена

Отзывы пользователей

Augment Code

Показаны последние 0 из 0

Отзывов пока нет. Можно оставить первый.

CrewAI

Показаны последние 3 из 4

Е

Егор Калинин

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов
Зарегистрирован: 10.07.2026

+ бесплатный вход с живыми запусками, а не только песочницей

− BASIC режет и число автоматизаций, и месячные executions

На BASIC уложился в учебный контур: 50 запусков в месяц хватает, если не крутить воронку по каждому лиду. Две автоматизации — уже потолок тарифа, третью пришлось держать в черновике. Счета внешней LLM идут отдельно, это нормально, но итоговая сумма не из кабинета CrewAI.

Развёрнутый отзыв
Опыт: 3 мес.
Компания: образовательный пет-проект
Сотрудников: 1

Какие функции использовал: BASIC, workflow executions, выбор LLM-провайдера

Каких конкурентов пробовал: Dify, Flowise, LangChain

2 июня 2026 г.

Я

Яковлева Елена

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов
Зарегистрирован: 10.07.2026

+ Бесплатный BASIC на 50 executions и облачный визуальный редактор для схемы

− BASIC режет двумя automations, отладка кликами быстро съедает лимит

BASIC даёт пятьдесят запусков workflow в месяц — на прототип хватило, две автоматизации заняли оба слота сразу. Визуальный редактор в облаке понятнее, чем сразу лезть в код. Когда схема стабилизировалась, перенёс боевое на локальный runtime, чтобы не жечь лимит кликами по отладке.

Развёрнутый отзыв
Опыт: 3 мес.
Компания: соло-разработчик агентов
Сотрудников: 1

Какие функции использовал: BASIC-тариф, облачный визуальный редактор, локальный runtime

Каких конкурентов пробовал: n8n AI, LangFlow, Dify

2 мая 2026 г.

Ф

Федор Григорьев

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов
Зарегистрирован: 10.07.2026

+ роли и событийные сценарии живут в одном Python-фреймворке

− облачный визуальный слой для нас скорее демонстрация, чем ежедневный инструмент

Собрал обработку заявок как набор ролей, а не один длинный промпт: Crews закрывают исследование и черновик, Flows — цепочку после события. Локальный runtime кручу у себя, визуальный редактор открываю только чтобы показать схему заказчику. Внешнюю модель выбираю сам, MCP повесил на поиск по базе знаний.

Развёрнутый отзыв
Опыт: 5 мес.
Компания: интегратор автоматизации
Сотрудников: 1–10

Какие функции использовал: Crews, Flows, локальный runtime, MCP-инструменты

Каких конкурентов пробовал: LangGraph, AutoGen, n8n

11 апреля 2026 г.

Интеграции

VS CodeJetBrainsVim/NeovimGitHub App

Данные об интеграциях пока не добавлены.

Вердикт

Редакционный вердикт для этой пары пока не подготовлен.

Поделиться

Обсудить с ИИ