Мы попробовали примерить каждый — и в итоге написали свой: AgentsGraph, встраиваемую Java‑библиотеку декларативной оркестрации агентов. Клиент к LLM говорит и на OpenAI‑, и на Anthropic‑диалекте (автоопределение), так что «своя модель» не означает «свой зоопарк адаптеров». Целый класс багов «кто‑то переименовал поле в словаре» здесь просто не компилируется или ловится на деплое графа, а не в проде. Пост‑обработка не знает и не должна знать, побывал ли документ у человека: дорогой OCR не выполняется повторно, LLM получает проверенные данные. Что в итогеМы не строили «убийцу n8n» и не соревнуемся с LangGraph в ширине экосистемы.