Coze 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
ИИ-агенты, Разработка
ИИ-агенты
Доступно на GitHub
—
Да
Компания
—
CrewAI Inc.
Коробочная версия
—
Да
Основатель
—
João (Joe) Moura
Развёртывание
—
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
—
Free (BASIC); Enterprise — Custom
Open Source
—
Да

Таблицу можно прокручивать по горизонтали.

Отзыв автора

Coze

Анастасия Петрова
Плюсы
  • Визуальная no-code/low-code оркестрация AI-агентов и приложений.
  • Документированные workflows, базы знаний, плагины, базы данных и средства отладки.
  • Варианты публикации через API, SDK и перечисленные в документации каналы.
Минусы
  • Точные публичные суммы и условия бесплатного режима не подтверждены.
  • Доступность из России и русский интерфейс не подтверждены официальным источником.
  • Для связей с моделями и MCP не хватает точных идентификаторов и первичных доказательств.

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

Coze

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

Данные об интеграциях пока не добавлены.

Данные об интеграциях пока не добавлены.

Вердикт

Редакционный вердикт для этой пары пока не подготовлен.

Поделиться

Обсудить с ИИ