Meilleurs frameworks pour créer un programme d'IA multi-agents

Construire l’IA ne consiste plus seulement à entraîner le modèle à effectuer une tâche. À l’époque contemporaine, nous assistons à une augmentationprogrammes d'IA multi-agents. Un système où différentes IA sont couplées pour fonctionner et travailler collectivement pour rendre les choses plus faciles. Cependant, pour que cela fonctionne, il faut s'assurer de choisir le bon outil. Dans cet article, nous passerons en revue certains des meilleurs frameworks présents sur le marché pour créer des programmes d'IA multi-agents.

Si vous souhaitez les meilleurs frameworks pour créer un programme d'IA multi-agents, consultez la liste ci-dessous.

1. Langchain
2. ÉquipageAI
3. Microsoft Autogen
4. Je sais
5. Botia

Commençons par les frameworks et connaissons-les en profondeur.

1] Langchain

Langchain est un framework open source qui améliore et simplifie le développement d'applications alimentées par de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4. Il fournit aux développeurs des composants modulaires tels que des chaînes, des agents et des modules de mémoire qui, combinés, peuvent créer des flux de travail d'IA complexes. Il prend en charge l'intégration avec divers fournisseurs LLM tels que OpenAI, Hugging Face et Cohere.

En plus,Python.Langchain.compropose des outils de gestion des invites pour permettre la création et l'optimisation d'invites pour différents cas d'utilisation. Il dispose également de fonctionnalités telles que la gestion de la mémoire contextuelle, la génération augmentée par récupération (RAG) et l'ingénierie d'invite dynamique.

Pour utiliser LangChain, installez-le via pi, configurez un LLM comme OpenAI, créez des invites et créez des chaînes pour gérer les entrées et les sorties. Une fois cela fait, les utilisateurs peuvent ajouter des outils, de la mémoire ou des agents pour des flux de travail complexes. Une fois la chaîne fonctionnelle, intégrez-la dans des applications utilisant les backends Python, FastAPI, Streamlit ou d'autres frameworks.

2] ÉquipageIA

CrewAI est un framework Python open source conçu pour créer un système d'agents multi-IA assez performant en termes de collaboration et d'autonomie. Il permet aux développeurs de créer des équipes d'agents IA appelées « équipage », où chacun d'entre eux se voit attribuer des rôles, des tâches et des outils spécifiques. Ce cadre prend en charge un flux de travail hiérarchique qui permet une délégation de tâches autonome et une communication inter-agents.

CrewAI.coms'intègre parfaitement à divers grands modèles de langage (LLM), y compris OpenAI et des alternatives open source, et offre une compatibilité avec plus de 700 applications, telles que Notion, Zoom et Stripe. Pour les entreprises, CrewAI+ offre des fonctionnalités avancées telles qu'une interface sans code, des modèles prédéfinis et des capacités améliorées de gestion des agents.

Commencez par installer CrewAI avec pip en exécutant la commandepip installer l'équipage, configurez le fournisseur LLM, puis définissez le rôle, les objectifs et les outils de chaque agent. Une fois cela fait, rassemblez-les en équipe, puis lancez les agents et laissez-les effectuer les tâches. Les utilisateurs peuvent définir des outils tels que la recherche, des calculatrices ou des API et les connecter aux agents.

3] Microsoft AutoGen

Vient ensuite Microsoft Autogen, un autre framework open source, écrit en Python, qui permet aux utilisateurs de créer des agents d'IA intelligents qui travaillent ensemble pour résoudre des tâches complexes comme des coéquipiers dans des projets. Grâce à cela, les utilisateurs peuvent créer des agents capables d'interagir avec des outils, des humains et d'autres agents et de prendre des décisions entre eux. Ses caractéristiques notables incluent son traitement de la communication, où les agents envoient des messages en temps réel.

De plus, il comprend des outils d'observation tels que des fonctionnalités de suivi des métriques et de débogage pour des performances robustes et fonctionne dans différents langages de programmation tels que Python et .NET. Le framework est idéal pour les applications qui nécessitent une évolutivité et une automatisation intelligente.

Pour commencer, installez AutoGen via pip, configurez les variables d'environnement pour utiliser un modèle de langage et définissez unUtilisateurProxyAgentet unAgent adjoint. Maintenant, lancez la conversation entre eux et configurez-les avec des outils ou des invites. Pour les tâches complexes, créez des discussions de groupe multi-agents et déployez-les à l'aide de Python, Docker ou de frameworks Web. Nous vous recommandons d'aller àmicrosoft.compour en savoir plus.

4] J'avoue

Agno est un framework Python convivial qui aide les développeurs à créer des agents d'IA basés sur la mémoire, le raisonnement et les capacités multimodales. Il prend en charge les entrées et sorties de texte, d’image, audio et vidéo. Pour fournir de la mémoire et des données aux agents, le framework se connecte à des bases de données et des magasins de vecteurs comme Postgres, Pinecone et LanceDB.

Les utilisateurs peuvent commencer avec de petits projets comme un simple assistant ou s'essayer à des projets complexes comme des systèmes multi-agents qui partagent les tâches et prennent des décisions collectivement. Il propose des outils de raisonnement, tels qu'une approche en chaîne de pensée et des recherches hybrides. De plus, il fournit une mémoire à long terme, un stockage de session et des sorties structurées pour de meilleures interactions contextuelles. Qu'il s'agisse de créer un chatbot, un outil d'analyse de données ou quelque chose de plus complexe, Agno est connu pour simplifier les choses pour les utilisateurs.

Pour utiliser Agno, allez suragno.com, parcourez leur guide, consultez leur dépôt GitHub degithub.com,installez-le et configurez vos clés API. Maintenant, définissez des agents avec des rôles et des objectifs spécifiques, et créez des tâches et des flux de travail. Les utilisateurs peuvent personnaliser les agents avec des outils, des modèles et de la mémoire. Une fois que vous avez terminé, déployez des agents sur des services cloud comme AWS ou GitHub et surveillez via l'interface utilisateur.

5]Motia

Si vous recherchez un framework axé sur le code conçu pour créer un flux de travail évolutif et basé sur les événements, optez pour Motia. Il prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment JavaScript, Python et Ruby, pour faciliter la collaboration entre les équipes. Le framework élimine le besoin d'une infrastructure sous-jacente telle que des files d'attente de messages ou des courtiers d'événements pour permettre aux développeurs de se concentrer sur la logique métier.

L'atelier de Motia fournit une interface visuelle pour les flux de travail de signature, de test et de débogage via des journaux en temps réel et des diagrammes de flux interactifs. De plus, son architecture s'articule autour d'« étapes » et de « flux » réutilisables qui ont la capacité d'écouter les événements, de gérer le traitement des données et de déclencher les étapes suivantes.

Maintenant, pour démarrer le processus d’utilisation, installez-le et créez un nouveau projet à l’aide de la CLI. Écrivez des fonctions modulaires qui effectuent des tâches spécifiques, combinez des étapes dans le flux de travail et exécutez le flux de travail. Les utilisateurs peuvent utiliser Motia Workbench pour visualiser l'exécution, afficher les journaux et déboguer les flux de travail en temps réel. Aller àmotia.devpour en savoir plus.

C'est ça!

Lire:

Quel cadre est utilisé pour mettre en œuvre des systèmes d’IA multi-agents ?

Des frameworks tels que LangChain, CrewAI, Agno et bien d'autres sont couramment utilisés pour créer des systèmes d'IA multi-agents. Ces plates-formes prennent en charge les flux de travail modulaires, les LLM et le déploiement cloud pour un flux de travail intelligent et coopératif.

Lire:Comment créer de puissants agents IA sans codage ?

Quel type d’architecture est le plus adapté aux systèmes multi-agents ?

L’architecture la plus adaptée aux systèmes multi-agents est un modèle hybride combinant des approches centralisées et décentralisées. La coordination centralisée garantit l'efficacité et une vue globale, tandis que les agents décentralisés permettent l'autonomie et l'évolutivité. Cela garantit une communication efficace, une tolérance aux pannes et une adaptabilité.

Aussi Lire: