Bedste rammer til at bygge Multi-Agent AI-program

At bygge AI handler ikke længere kun om at træne modellen til at udføre én opgave. I nutidige tider ser vi en stigning imulti-agent AI-programmer. Et system, hvor forskellige AI'er er koblet til at fungere og arbejde kollektivt for at gøre tingene lettere. Men for at få dette til at fungere, er det nødvendigt at sørge for, at du vælger det rigtige værktøj. I denne artikel vil vi gennemgå nogle af de bedste rammer, der findes på markedet til at bygge multi-agent AI-programmer.

Hvis du vil have de bedste rammer til at bygge et Multi-Agent AI-program, så tjek listen nedenfor.

Langkæde
CrewAI
Microsoft Autogen
Jeg ved det
Botia

Lad os komme i gang med rammerne og kende dem i dybden.

1] Langkæde

Langchain er en open source-ramme, der forbedrer og forenkler udviklingen af apps drevet af store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4. Det giver udviklere modulære komponenter såsom kæder, agenter og hukommelsesmoduler, som kombineret kan skabe komplekse AI-arbejdsgange. Det understøtter integration med forskellige LLM-udbydere som OpenAI, Hugging Face og Cohere.

DerudoverPython.Langchain.comtilbyder værktøjer til hurtig styring for at muliggøre oprettelse og optimering af prompter til forskellige brugertilfælde. Det kan også prale af funktioner som kontekstbevidst hukommelsesstyring, retrieval-augmented generation (RAG) og dynamisk prompt engineering.

For at bruge LangChain skal du installere det via pi, oprette en LLM som OpenAI, oprette prompter og bygge kæder til at administrere input og output. Når det er gjort, kan brugerne tilføje værktøjer, hukommelse eller agenter til komplekse arbejdsgange. Når kæden fungerer, skal du integrere den i apps ved hjælp af Python-backends, FastAPI, Streamlit eller andre rammer.

2] CrewAI

CrewAI er en open source Python-ramme, der er designet til at bygge et multi-AI-agentsystem, der er ret godt til samarbejde og autonomi. Det gør det muligt for udviklere at oprette teams af AI-agenter kaldet 'crew', hvor hver enkelt af dem tildeles specifikke roller, opgaver og værktøjer. Denne ramme understøtter en hierarkisk arbejdsgang, der muliggør autonom opgavedelegering og interagentkommunikation.

CrewAI.comintegreres problemfrit med forskellige store sprogmodeller (LLM'er), inklusive OpenAI og open source-alternativer, og tilbyder kompatibilitet med over 700 apps, såsom Notion, Zoom og Stripe. Til virksomheder tilbyder CrewAI+ avancerede funktioner som en kodefri grænseflade, forudbyggede skabeloner og forbedrede agentstyringsfunktioner.

Start med at installere CrewAI med pip ved at køre kommandoenpip install crewai, opsæt LLM-udbyderen, og definer derefter hver agents rolle, mål og værktøjer. Når du er færdig, kompiler dem til en besætning, og start derefter agenterne og lad dem udføre opgaverne. Brugere kan definere værktøjer som søgning, lommeregnere eller API'er og tilslutte dem til agenter.

3] Microsoft AutoGen

Dernæst er Microsoft Autogen, en anden open source-ramme, skrevet i Python, der giver brugerne mulighed for at bygge smarte AI-agenter, der arbejder sammen om at løse komplekse opgaver som holdkammerater i projekter. Med dette kan brugere oprette agenter, der kan interagere med værktøjer, mennesker og andre agenter og træffe beslutninger indbyrdes. Dens bemærkelsesværdige funktioner inkluderer dens behandling af kommunikation, hvor agenter sender beskeder frem og tilbage i realtid.

Desuden inkluderer det observationsværktøjer som metrisk sporing og fejlfindingsfunktioner for en robust ydeevne og fungerer på tværs af forskellige programmeringssprog såsom Python og .NET. Rammen er ideel til apps, der kræver skalerbarhed og intelligent automatisering.

For at komme i gang skal du installere AutoGen via pip, konfigurere miljøvariablerne til at bruge en sprogmodel og definere enUserProxyAgentog enAssistentagent. Start nu chatten mellem dem og konfigurer dem med værktøjer eller prompter. Til komplekse opgaver skal du oprette gruppechats med flere agenter og implementere dem ved hjælp af Python-, Docker- eller web-frameworks. Vi anbefaler dig at gå tilmicrosoft.comat vide mere om det.

4] Jeg indrømmer

Agno er en udviklervenlig Python-ramme, der hjælper udviklere med at bygge AI-agenter baseret på hukommelse, ræsonnement og multimodale muligheder. Det understøtter tekst, billede, lyd og video input og output. For at levere hukommelse og data til agenter forbinder rammeværket med databaser og vektorlagre som Postgres, Pinecone og LanceDB.

Brugere kan starte med små projekter som en simpel assistent eller prøve komplekse projekter som multi-agent systemer, der deler opgaver og træffer beslutninger i fællesskab. Den indeholder værktøjer til ræsonnement, såsom en kæde-af-tanke tilgang og hybride søgninger. Desuden giver det langtidshukommelse, sessionslagring og strukturerede output for bedre kontekstbevidste interaktioner. Fra at bygge en chatbot, et dataanalytikerværktøj eller noget mere komplekst, er Agno kendt for at gøre det enklere for brugerne.

For at bruge Agno, gå tilagno.com, gå gennem deres guide, tjek deres GitHub-repo fragithub.com,installer det, og opsæt dine API-nøgler. Definer nu agenter med specifikke roller og mål, og opret opgaver og arbejdsgange. Brugere kan tilpasse agenter med værktøjer, skabeloner og hukommelse. Når du er færdig, skal du implementere agenter til cloud-tjenester som AWS eller GitHub og overvåge gennem brugergrænsefladen.

5] Motia

Hvis du leder efter en code-first framework designet til at opbygge en skalerbar, begivenhedsdrevet workflow, så gå efter Motia. Det understøtter flere programmeringssprog, herunder JavaScript, Python og Ruby, for at lette samarbejdet på tværs af teams. Rammen eliminerer behovet for underliggende infrastruktur som meddelelseskøer eller hændelsesmæglere for at lade udviklere fokusere på forretningslogik.

Motias workbench giver en visuel grænseflade til signering, test og fejlretning af arbejdsgange gennem realtidslogfiler og interaktive flowdiagrammer. Desuden kredser dens arkitektur om genanvendelige "trin" og "flows", som har evnen til at lytte efter begivenheder, håndtere databehandling og udløse næste trin.

For nu at gå videre med at starte brugsprocessen, installer den og opret et nyt projekt ved hjælp af CLI. Skriv modulære funktioner, der udfører specifikke opgaver, kombiner trin i arbejdsgangen og eksekver arbejdsgangen. Brugere kan bruge Motia Workbench til at visualisere udførelse, se logfiler og fejlfinde arbejdsgange i realtid. Gå tilmotia.devat vide mere om det.

Det er det!

Læse:

Hvilken ramme bruges til at implementere multi-agent AI-systemer?

Rammer som LangChain, CrewAI, Agno og mange flere bruges almindeligvis til at bygge multi-agent AI-systemer. Disse platforme understøtter modulære arbejdsgange, LLM'er og cloud-implementering for en intelligent og samarbejdende arbejdsgang.

Læse:Hvordan opretter man kraftfulde AI-agenter uden kodning?

Hvilken type arkitektur er bedst egnet til multi-agent systemer?

Den bedst egnede arkitektur til multi-agent systemer er en hybrid model, der kombinerer centraliserede og decentraliserede tilgange. Centraliseret koordinering sikrer effektivitet og et globalt overblik, mens decentraliserede agenter muliggør autonomi og skalerbarhed. Dette sikrer effektiv kommunikation, fejltolerance og tilpasningsevne.

Også Læse: