Beste Frameworks zum Erstellen eines Multi-Agent-KI-Programms

Beim Aufbau von KI geht es nicht mehr nur darum, das Modell für eine Aufgabe zu trainieren. In der heutigen Zeit erleben wir einen AnstiegMultiagenten-KI-Programme. Ein System, bei dem verschiedene KIs gekoppelt sind, um gemeinsam zu funktionieren und zu arbeiten, um die Dinge einfacher zu machen. Damit dies funktioniert, müssen Sie jedoch sicherstellen, dass Sie das richtige Werkzeug auswählen. In diesem Artikel werden wir einige der besten Frameworks auf dem Markt für die Erstellung von Multi-Agent-KI-Programmen vorstellen.

Wenn Sie die besten Frameworks zum Erstellen eines Multi-Agent-KI-Programms suchen, sehen Sie sich die Liste unten an.

1. Langkette
2. CrewAI
3. Microsoft Autogen
4. Ich weiß
5. Botia

Beginnen wir mit den Frameworks und lernen sie im Detail kennen.

1] Langchain

Langchain ist ein Open-Source-Framework, das die Entwicklung von Apps verbessert und vereinfacht, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 basieren. Es stellt Entwicklern modulare Komponenten wie Ketten, Agenten und Speichermodule zur Verfügung, die zusammen komplexe KI-Workflows erstellen können. Es unterstützt die Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern wie OpenAI, Hugging Face und Cohere.

Zusätzlich,Python.Langchain.combietet Tools für das Prompt-Management, um die Erstellung und Optimierung von Prompts für verschiedene Anwendungsfälle zu ermöglichen. Es verfügt außerdem über Funktionen wie kontextbezogene Speicherverwaltung, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und dynamisches Prompt Engineering.

Um LangChain zu verwenden, installieren Sie es über pi, richten Sie ein LLM wie OpenAI ein, erstellen Sie Eingabeaufforderungen und bauen Sie Ketten zur Verwaltung von Ein- und Ausgaben auf. Sobald dies erledigt ist, können Benutzer Tools, Speicher oder Agenten für komplexe Arbeitsabläufe hinzufügen. Sobald die Kette funktioniert, integrieren Sie sie mithilfe von Python-Backends, FastAPI, Streamlit oder anderen Frameworks in Apps.

2] CrewAI

CrewAI ist ein Open-Source-Python-Framework, das darauf ausgelegt ist, ein Multi-KI-Agentensystem aufzubauen, das sich durch gute Zusammenarbeit und Autonomie auszeichnet. Es ermöglicht Entwicklern, Teams aus KI-Agenten namens „Crew“ zu erstellen, in denen jedem von ihnen bestimmte Rollen, Aufgaben und Tools zugewiesen werden. Dieses Framework unterstützt einen hierarchischen Workflow, der eine autonome Aufgabendelegierung und Kommunikation zwischen Agenten ermöglicht.

CrewAI.comlässt sich nahtlos in verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) integrieren, einschließlich OpenAI und Open-Source-Alternativen, und bietet Kompatibilität mit über 700 Apps wie Notion, Zoom und Stripe. Für Unternehmen bietet CrewAI+ erweiterte Funktionen wie eine No-Code-Schnittstelle, vorgefertigte Vorlagen und erweiterte Agentenverwaltungsfunktionen.

Beginnen Sie mit der Installation von CrewAI mit pip, indem Sie den Befehl ausführenpip install Crewai, richten Sie den LLM-Anbieter ein und definieren Sie dann die Rolle, Ziele und Tools jedes Agenten. Wenn Sie fertig sind, stellen Sie sie zu einer Crew zusammen, starten Sie dann die Agenten und lassen Sie sie die Aufgaben ausführen. Benutzer können Tools wie Suche, Rechner oder APIs definieren und sie in Agenten einbinden.

3] Microsoft AutoGen

Als nächstes kommt Microsoft Autogen, ein weiteres in Python geschriebenes Open-Source-Framework, das es Benutzern ermöglicht, intelligente KI-Agenten zu erstellen, die wie Teamkollegen in Projekten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Damit können Benutzer Agenten erstellen, die mit Werkzeugen, Menschen und anderen Agenten interagieren und untereinander Entscheidungen treffen können. Zu seinen bemerkenswerten Merkmalen gehört die Kommunikationsverarbeitung, bei der Agenten Nachrichten in Echtzeit hin und her senden.

Darüber hinaus enthält es Beobachtungstools wie Metrikverfolgung und Debugging-Funktionen für eine robuste Leistung und funktioniert in verschiedenen Programmiersprachen wie Python und .NET. Das Framework ist ideal für Apps, die Skalierbarkeit und intelligente Automatisierung erfordern.

Installieren Sie zunächst AutoGen über pip, richten Sie die Umgebungsvariablen für die Verwendung eines Sprachmodells ein und definieren Sie einUserProxyAgentund einAssistantAgent. Starten Sie nun den Chat zwischen ihnen und konfigurieren Sie sie mit Tools oder Eingabeaufforderungen. Erstellen Sie für komplexe Aufgaben Gruppenchats mit mehreren Agenten und stellen Sie diese mithilfe von Python, Docker oder Web-Frameworks bereit. Wir empfehlen Ihnen, zu gehenmicrosoft.comum mehr darüber zu erfahren.

4] Ich gestehe

Agno ist ein entwicklerfreundliches Python-Framework, das Entwicklern hilft, KI-Agenten basierend auf Gedächtnis, Argumentation und multimodalen Fähigkeiten zu erstellen. Es unterstützt Text-, Bild-, Audio- und Videoein- und -ausgänge. Um Agenten Speicher und Daten bereitzustellen, verbindet sich das Framework mit Datenbanken und Vektorspeichern wie Postgres, Pinecone und LanceDB.

Benutzer können mit kleinen Projekten wie einem einfachen Assistenten beginnen oder sich an komplexen Projekten wie Multiagentensystemen versuchen, die Aufgaben teilen und gemeinsam Entscheidungen treffen. Es bietet Argumentationswerkzeuge wie einen Gedankenkettenansatz und Hybridsuchen. Darüber hinaus bietet es Langzeitgedächtnis, Sitzungsspeicherung und strukturierte Ausgaben für bessere kontextbezogene Interaktionen. Von der Erstellung eines Chatbots, eines Datenanalysetools bis hin zu etwas Komplexerem – Agno ist dafür bekannt, es den Benutzern einfacher zu machen.

Um Agno zu verwenden, gehen Sie zuagno.com, lesen Sie ihren Leitfaden durch und schauen Sie sich ihr GitHub-Repo angithub.com,Installieren Sie es und richten Sie Ihre API-Schlüssel ein. Definieren Sie nun Agenten mit spezifischen Rollen und Zielen und erstellen Sie Aufgaben und Workflows. Benutzer können Agenten mit Tools, Vorlagen und Speicher anpassen. Wenn Sie fertig sind, stellen Sie Agenten für Cloud-Dienste wie AWS oder GitHub bereit und überwachen Sie sie über die Benutzeroberfläche.

5] Motia

Wenn Sie nach einem Code-First-Framework suchen, das zum Aufbau eines skalierbaren, ereignisgesteuerten Workflows entwickelt wurde, entscheiden Sie sich für Motia. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter JavaScript, Python und Ruby, um die Zusammenarbeit zwischen Teams zu erleichtern. Das Framework macht eine zugrunde liegende Infrastruktur wie Nachrichtenwarteschlangen oder Event-Broker überflüssig, damit sich Entwickler auf die Geschäftslogik konzentrieren können.

Die Workbench von Motia bietet eine visuelle Schnittstelle zum Signieren, Testen und Debuggen von Arbeitsabläufen durch Echtzeitprotokolle und interaktive Flussdiagramme. Darüber hinaus basiert seine Architektur auf wiederverwendbaren „Schritten“ und „Abläufen“, die auf Ereignisse warten, die Datenverarbeitung durchführen und nächste Schritte auslösen können.

Beginnen Sie nun mit dem Starten des Verwendungsprozesses, der Installation und der Erstellung eines neuen Projekts mithilfe der CLI. Schreiben Sie modulare Funktionen, die bestimmte Aufgaben ausführen, Schritte im Workflow kombinieren und den Workflow ausführen. Benutzer können die Motia Workbench nutzen, um die Ausführung zu visualisieren, Protokolle anzuzeigen und Workflows in Echtzeit zu debuggen. Gehe zumotia.devum mehr darüber zu erfahren.

Das ist es!

Lesen:

Welches Framework wird zur Implementierung von Multiagenten-KI-Systemen verwendet?

Frameworks wie LangChain, CrewAI, Agno und viele mehr werden häufig zum Aufbau von KI-Systemen mit mehreren Agenten verwendet. Diese Plattformen unterstützen modulare Workflows, LLMs und Cloud-Bereitstellung für einen intelligenten und kooperativen Workflow.

Lesen:Wie erstellt man leistungsstarke KI-Agenten ohne Programmierung?

Welche Art von Architektur eignet sich am besten für Multiagentensysteme?

Die am besten geeignete Architektur für Multiagentensysteme ist ein Hybridmodell, das zentralisierte und dezentrale Ansätze kombiniert. Die zentrale Koordination sorgt für Effizienz und eine globale Sicht, während dezentrale Agenten Autonomie und Skalierbarkeit ermöglichen. Dies gewährleistet eine effektive Kommunikation, Fehlertoleranz und Anpassungsfähigkeit.

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