Parhaat puitteet Multi-Agent AI -ohjelman rakentamiseen

Tekoälyn rakentaminen ei ole enää vain mallin kouluttamista suorittamaan yksi tehtävä. Nykyaikana näemme nousunmonen agentin tekoälyohjelmat. Järjestelmä, jossa eri tekoälyt yhdistetään toimimaan ja työskentelemään yhdessä asioiden helpottamiseksi. Jotta tämä toimisi, on kuitenkin varmistettava, että valitset oikean työkalun. Tässä artikkelissa käymme läpi joitakin markkinoiden parhaista kehyksistä usean agentin tekoälyohjelmien rakentamiseen.

Jos haluat parhaat puitteet Multi-Agent AI -ohjelman rakentamiseen, tutustu alla olevaan luetteloon.

1. Langchain
2. CrewAI
3. Microsoft Autogen
4. Tiedän
5. Botia

Aloitetaan kehysten kanssa ja tutustutaan niihin perusteellisesti.

1] Langchain

Langchain on avoimen lähdekoodin kehys, joka parantaa ja yksinkertaistaa suurten kielimallien, kuten GPT-4:n, käyttämien sovellusten kehitystä. Se tarjoaa kehittäjille modulaarisia komponentteja, kuten ketjuja, agentteja ja muistimoduuleja, jotka yhdessä voivat luoda monimutkaisia ​​tekoälyn työnkulkuja. Se tukee integraatiota useiden LLM-palveluntarjoajien kanssa, kuten OpenAI, Hugging Face ja Cohere.

Lisäksi,Python.Langchain.comtarjoaa työkaluja pikahallintaan, joka mahdollistaa kehotteiden luomisen ja optimoinnin eri käyttötapauksiin. Siinä on myös ominaisuuksia, kuten kontekstitietoinen muistinhallinta, haku lisätty sukupolvi (RAG) ja dynaaminen nopea suunnittelu.

Jos haluat käyttää LangChainia, asenna se pi:n kautta, määritä LLM, kuten OpenAI, luo kehotteita ja rakenna ketjuja syötteiden ja lähtöjen hallitsemiseksi. Kun olet valmis, käyttäjät voivat lisätä työkaluja, muistia tai agentteja monimutkaisia ​​työnkulkuja varten. Kun ketju toimii, integroi se sovelluksiin Python-taustaohjelmien, FastAPI:n, Streamlitin tai muiden kehysten avulla.

2] CrewAI

CrewAI on avoimen lähdekoodin Python-kehys, joka on suunniteltu rakentamaan monen tekoälyn agenttijärjestelmä, joka on melko hyvä yhteistyössä ja autonomiassa. Sen avulla kehittäjät voivat luoda miehistöiksi kutsuttuja tekoälyagenttiryhmiä, joissa jokaiselle heistä on määrätty tietyt roolit, tehtävät ja työkalut. Tämä kehys tukee hierarkkista työnkulkua, joka mahdollistaa itsenäisen tehtävien delegoinnin ja agenttien välisen viestinnän.

CrewAI.comintegroituu saumattomasti useiden suurten kielimallien (LLM) kanssa, mukaan lukien OpenAI ja avoimen lähdekoodin vaihtoehdot, ja tarjoaa yhteensopivuuden yli 700 sovelluksen kanssa, kuten Notion, Zoom ja Stripe. Yrityksille CrewAI+ tarjoaa edistyneitä ominaisuuksia, kuten koodittoman käyttöliittymän, valmiita malleja ja parannettuja agenttien hallintaominaisuuksia.

Aloita asentamalla CrewAI pip:llä suorittamalla komentopip install crewai, määritä LLM-palveluntarjoaja ja määritä sitten kunkin edustajan rooli, tavoitteet ja työkalut. Kun olet valmis, kokoa heidät miehistöön, käynnistä agentit ja anna heidän suorittaa tehtävät. Käyttäjät voivat määrittää työkaluja, kuten hakuja, laskimia tai sovellusliittymiä, ja liittää ne agenteihin.

3] Microsoft AutoGen

Seuraavana on Microsoft Autogen, toinen avoimen lähdekoodin kehys, joka on kirjoitettu Pythonissa, jonka avulla käyttäjät voivat rakentaa älykkäitä tekoälyagentteja, jotka työskentelevät yhdessä ratkaistakseen monimutkaisia ​​tehtäviä, kuten tiimitoverit projekteissa. Tämän avulla käyttäjät voivat luoda agentteja, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa työkalujen, ihmisten ja muiden tekijöiden kanssa ja tehdä päätöksiä keskenään. Sen merkittäviin ominaisuuksiin kuuluu viestinnän käsittely, jossa agentit lähettävät viestejä edestakaisin reaaliajassa.

Lisäksi se sisältää observatoriotyökaluja, kuten metristen seuranta- ja virheenkorjausominaisuuksien vankan suorituskyvyn ja toimii eri ohjelmointikielillä, kuten Python ja .NET. Kehys on ihanteellinen sovelluksille, jotka vaativat skaalautuvuutta ja älykästä automaatiota.

Aloita asentamalla AutoGen pip:n kautta, määrittämällä ympäristömuuttujat käyttämään kielimallia ja määrittämälläUserProxyAgentja anAssistant Agent. Aloita nyt keskustelu heidän välillään ja määritä ne työkaluilla tai kehotteilla. Monimutkaisia ​​tehtäviä varten luo usean agentin ryhmäkeskustelut ja ota ne käyttöön Python-, Docker- tai verkkokehysten avulla. Suosittelemme menemään osoitteeseenmicrosoft.comtietääksesi siitä lisää.

4] Myönnän

Agno on kehittäjäystävällinen Python-kehys, joka auttaa kehittäjiä rakentamaan tekoälyagentteja muistin, päättelyn ja multimodaalisten ominaisuuksien perusteella. Se tukee tekstin, kuvan, äänen ja videon tuloja ja lähtöjä. Muistin ja tietojen tarjoamiseksi agenteille kehys muodostaa yhteyden tietokantoihin ja vektorivarastoihin, kuten Postgres, Pinecone ja LanceDB.

Käyttäjät voivat aloittaa pienistä projekteista, kuten yksinkertaisesta avustajasta, tai kokeilla monimutkaisia ​​projekteja, kuten moniagenttijärjestelmiä, jotka jakavat tehtäviä ja tekevät päätöksiä kollektiivisesti. Siinä on päättelytyökaluja, kuten ajatusketjun lähestymistapa ja hybridihaut. Lisäksi se tarjoaa pitkäaikaista muistia, istuntotallennustilaa ja strukturoituja tulosteita parempaan kontekstitietoiseen vuorovaikutukseen. Chatbotin, data-analyytikkotyökalun tai muun monimutkaisemman rakentamisesta lähtien Agnon tiedetään helpottavan sitä käyttäjille.

Jos haluat käyttää Agnoa, mene osoitteeseenagno.com, käy läpi heidän oppaansa, katso heidän GitHub-reposogithub.com,asenna se ja määritä API-avaimet. Määritä nyt agentit, joilla on tietyt roolit ja tavoitteet, ja luo tehtäviä ja työnkulkuja. Käyttäjät voivat mukauttaa agentteja työkaluilla, malleilla ja muistilla. Kun olet valmis, ota agentit käyttöön pilvipalveluihin, kuten AWS tai GitHub, ja seuraa niitä käyttöliittymän kautta.

5] Motia

Jos etsit koodien ensimmäinen viitekehystä, joka on suunniteltu rakentamaan skaalautuva, tapahtumalähtöinen työnkulku, valitse Motia. Se tukee useita ohjelmointikieliä, mukaan lukien JavaScript, Python ja Ruby, helpottaakseen yhteistyötä tiimien välillä. Kehys eliminoi taustalla olevan infrastruktuurin, kuten viestijonojen tai tapahtumavälittäjien, tarpeen, jotta kehittäjät voivat keskittyä liiketoimintalogiikkaan.

Motian työpöytä tarjoaa visuaalisen käyttöliittymän työnkulkujen allekirjoittamiseen, testaamiseen ja virheenkorjaukseen reaaliaikaisten lokien ja interaktiivisten vuokaavioiden avulla. Lisäksi sen arkkitehtuuri pyörii uudelleenkäytettävien "vaiheiden" ja "virtojen" ympärillä, joilla on kyky kuunnella tapahtumia, käsitellä tietojenkäsittelyä ja käynnistää seuraavat vaiheet.

Aloita käyttöprosessi, asenna se ja luo uusi projekti CLI:n avulla. Kirjoita modulaarisia toimintoja, jotka suorittavat tiettyjä tehtäviä, yhdistävät vaiheet työnkulkuun ja suorittavat työnkulun. Käyttäjät voivat käyttää Motia Workbenchiä visualisoidakseen suorituksen, tarkastella lokeja ja korjata työnkulkuja reaaliajassa. Siirry osoitteeseenmotia.devtietääksesi siitä lisää.

Siinä se!

Lukea:

Mitä puitteita käytetään usean agentin tekoälyjärjestelmien toteuttamiseen?

Kehyksiä, kuten LangChain, CrewAI, Agno ja monia muita, käytetään yleisesti usean agentin tekoälyjärjestelmien rakentamiseen. Nämä alustat tukevat modulaarisia työnkulkuja, LLM:itä ja pilvikäyttöönottoa älykkään ja yhteistyökykyisen työnkulun aikaansaamiseksi.

Lukea:Kuinka luoda tehokkaita tekoälyagentteja ilman koodausta?

Millainen arkkitehtuuri sopii parhaiten moniagenttisille järjestelmille?

Sopivin arkkitehtuuri moniagenttisille järjestelmille on hybridimalli, jossa yhdistyvät keskitetyt ja hajautetut lähestymistavat. Keskitetty koordinointi varmistaa tehokkuuden ja kokonaiskuvan, kun taas hajautetut agentit mahdollistavat autonomian ja skaalautuvuuden. Tämä varmistaa tehokkaan viestinnän, vikasietoisuuden ja sopeutumiskyvyn.

Myös Lukea: