Nejlepší rámce pro vytvoření programu Multi-Agent AI

Budování umělé inteligence už není jen o trénování modelu, aby zvládl jeden úkol. V současné době zaznamenáváme vzestupmultiagentní programy umělé inteligence. Systém, kde jsou různé umělé inteligence propojeny, aby fungovaly a pracovaly společně, aby bylo vše jednodušší. Aby to však fungovalo, je nutné se ujistit, že jste vybrali správný nástroj. V tomto článku si projdeme některé z nejlepších frameworků na trhu pro vytváření programů AI pro více agentů.

Pokud chcete nejlepší rámce pro vytvoření programu Multi-Agent AI, podívejte se na seznam níže.

1. Langchain
2. CrewAI
3. Microsoft Autogen
4. já vím
5. Botia

Pojďme začít s frameworky a vědět o nich do hloubky.

1] Langchain

Langchain je open-source framework, který vylepšuje a zjednodušuje vývoj aplikací založených na velkých jazykových modelech (LLM), jako je GPT-4. Poskytuje vývojářům modulární komponenty, jako jsou řetězce, agenti a paměťové moduly, které v kombinaci mohou vytvářet složité pracovní postupy AI. Podporuje integraci s různými poskytovateli LLM, jako je OpenAI, Hugging Face a Cohere.

navícPython.Langchain.comnabízí nástroje pro promptní správu umožňující vytváření a optimalizaci výzev pro různé uživatelské případy. Může se také pochlubit funkcemi, jako je kontextová správa paměti, generování rozšířeného vyhledávání (RAG) a dynamické rychlé inženýrství.

Chcete-li LangChain používat, nainstalujte jej přes pi, nastavte LLM jako OpenAI, vytvářejte výzvy a sestavujte řetězce pro správu vstupů a výstupů. Po dokončení mohou uživatelé přidávat nástroje, paměť nebo agenty pro komplexní pracovní postupy. Jakmile bude řetězec fungovat, integrujte jej do aplikací pomocí backendů Python, FastAPI, Streamlit nebo jiných frameworků.

2] CrewAI

CrewAI je open-source Python framework, který je navržen tak, aby vytvořil multi-AI agentní systém, který je docela dobrý v oblasti spolupráce a autonomie. Umožňuje vývojářům vytvářet týmy agentů umělé inteligence nazývané „crew“, kde každému z nich jsou přiděleny specifické role, úkoly a nástroje. Tento rámec podporuje hierarchický pracovní postup, který umožňuje autonomní delegování úkolů a komunikaci mezi agenty.

CrewAI.comse bezproblémově integruje s různými velkými jazykovými modely (LLM), včetně OpenAI a open-source alternativ, a nabízí kompatibilitu s více než 700 aplikacemi, jako jsou Notion, Zoom a Stripe. Pro podniky nabízí CrewAI+ pokročilé funkce, jako je rozhraní bez kódu, předpřipravené šablony a rozšířené možnosti správy agentů.

Začněte instalací CrewAI s pip spuštěním příkazupip install crewai, nastavte poskytovatele LLM a poté definujte roli, cíle a nástroje každého agenta. Jakmile budete hotovi, sestavte je do posádky a poté spusťte agenty a nechte je plnit úkoly. Uživatelé mohou definovat nástroje jako vyhledávání, kalkulačky nebo rozhraní API a připojit je k agentům.

3] Microsoft AutoGen

Další je Microsoft Autogen, další open-source framework napsaný v Pythonu, který umožňuje uživatelům vytvářet chytré agenty AI, kteří spolupracují na řešení složitých úkolů, jako jsou spoluhráči v projektech. Díky tomu mohou uživatelé vytvářet agenty, kteří mohou interagovat s nástroji, lidmi a dalšími agenty a rozhodovat se mezi sebou. Mezi jeho pozoruhodné vlastnosti patří zpracování komunikace, kdy agenti posílají zprávy tam a zpět v reálném čase.

Kromě toho obsahuje nástroje pro sledování, jako je sledování metrik a funkce ladění pro robustní výkon a funguje v různých programovacích jazycích, jako je Python a .NET. Framework je ideální pro aplikace, které vyžadují škálovatelnost a inteligentní automatizaci.

Chcete-li začít, nainstalujte AutoGen přes pip, nastavte proměnné prostředí pro použití jazykového modelu a definujte aUserProxyAgentaAssistantAgent. Nyní mezi nimi zahajte chat a nakonfigurujte je pomocí nástrojů nebo výzev. Pro složité úkoly vytvořte skupinové chaty s více agenty a nasaďte je pomocí Pythonu, Dockeru nebo webových frameworků. Doporučujeme vám jít domicrosoft.comabyste o tom věděli více.

4] Přiznám se

Agno je vývojářský framework Python, který pomáhá vývojářům vytvářet AI agenty založené na paměti, uvažování a multimodálních schopnostech. Podporuje textové, obrazové, zvukové a obrazové vstupy a výstupy. K poskytování paměti a dat agentům se framework propojuje s databázemi a vektorovými obchody jako Postgres, Pinecone a LanceDB.

Uživatelé mohou začít s malými projekty, jako je jednoduchý asistent, nebo si vyzkoušet složité projekty, jako jsou multiagentní systémy, které sdílejí úkoly a dělají rozhodnutí kolektivně. Obsahuje nástroje pro uvažování, jako je řetězový přístup a hybridní vyhledávání. Kromě toho poskytuje dlouhodobou paměť, úložiště relací a strukturované výstupy pro lepší kontextové interakce. Agno je známo, že od vytváření chatbota, nástroje pro analýzu dat nebo něčeho složitějšího to uživatelům zjednodušuje.

Chcete-li používat Agno, přejděte naagno.com, projděte si jejich průvodce, podívejte se na jejich repozitář GitHub zgithub.com,nainstalujte jej a nastavte si klíče API. Nyní definujte agenty se specifickými rolemi a cíli a vytvořte úkoly a pracovní postupy. Uživatelé si mohou agenty přizpůsobit pomocí nástrojů, šablon a paměti. Až budete hotovi, nasaďte agenty do cloudových služeb, jako je AWS nebo GitHub, a sledujte je prostřednictvím uživatelského rozhraní.

5] Motia

Pokud hledáte framework na prvním místě kódu určený k vytvoření škálovatelného pracovního postupu řízeného událostmi, jděte na Motia. Podporuje více programovacích jazyků, včetně JavaScriptu, Pythonu a Ruby, pro usnadnění spolupráce mezi týmy. Tento rámec eliminuje potřebu základní infrastruktury, jako jsou fronty zpráv nebo zprostředkovatelé událostí, aby se vývojáři mohli soustředit na obchodní logiku.

Workbench společnosti Motia poskytuje vizuální rozhraní pro podepisování, testování a ladění pracovních postupů prostřednictvím protokolů v reálném čase a interaktivních vývojových diagramů. Jeho architektura se navíc točí kolem opakovaně použitelných „kroků“ a „toků“, které mají schopnost naslouchat událostem, zpracovávat data a spouštět další kroky.

Nyní, abyste mohli začít používat proces, nainstalujte jej a vytvořte nový projekt pomocí CLI. Pište modulární funkce, které provádějí konkrétní úkoly, kombinují kroky do pracovního postupu a provádějí pracovní postup. Uživatelé mohou využít Motia Workbench k vizualizaci provádění, prohlížení protokolů a ladění pracovních postupů v reálném čase. Přejít namotia.devabyste o tom věděli více.

To je vše!

Číst:

Jaký rámec se používá k implementaci systémů umělé inteligence s více agenty?

Frameworky jako LangChain, CrewAI, Agno a mnoho dalších se běžně používají k vytváření systémů umělé inteligence s více agenty. Tyto platformy podporují modulární pracovní postupy, LLM a cloudové nasazení pro inteligentní a kooperativní pracovní postup.

Číst:Jak vytvořit výkonné AI agenty bez kódování?

Jaký typ architektury je nejvhodnější pro multiagentní systémy?

Nejvhodnější architekturou pro multiagentní systémy je hybridní model, který kombinuje centralizovaný a decentralizovaný přístup. Centralizovaná koordinace zajišťuje efektivitu a globální pohled, zatímco decentralizovaní agenti umožňují autonomii a škálovatelnost. To zajišťuje efektivní komunikaci, odolnost proti chybám a přizpůsobivost.

Také Číst: