Costruire l’intelligenza artificiale non significa più solo addestrare il modello a svolgere un compito. Nei tempi contemporanei, stiamo assistendo a un aumentoprogrammi di intelligenza artificiale multi-agente. Un sistema in cui diverse IA sono accoppiate per funzionare e lavorare collettivamente per rendere le cose più facili. Tuttavia, affinché tutto ciò funzioni, è necessario assicurarsi di scegliere lo strumento giusto. In questo articolo, esamineremo alcuni dei migliori framework presenti sul mercato per la creazione di programmi di intelligenza artificiale multi-agente.
Se desideri i migliori framework per creare un programma AI multi-agente, consulta l'elenco seguente.
- Langchain
- CrewAI
- Microsoft Autogen
- Lo so
- Bozia
Cominciamo con i framework e conosciamoli in modo approfondito.
1] Langchain
Langchain è un framework open source che migliora e semplifica lo sviluppo di app basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4. Fornisce agli sviluppatori componenti modulari come catene, agenti e moduli di memoria che, combinati, possono creare flussi di lavoro AI complessi. Supporta l'integrazione con vari provider LLM come OpenAI, Hugging Face e Cohere.
Inoltre,Python.Langchain.comoffre strumenti per la gestione dei prompt per consentire la creazione e l'ottimizzazione dei prompt per diversi casi utente. Vanta inoltre funzionalità come la gestione della memoria sensibile al contesto, la generazione aumentata di recupero (RAG) e il prompt engineering dinamico.
Per utilizzare LangChain, installalo tramite pi, configura un LLM come OpenAI, crea prompt e crea catene per gestire input e output. Una volta terminato, gli utenti possono aggiungere strumenti, memoria o agenti per flussi di lavoro complessi. Una volta che la catena funziona, integrala nelle app utilizzando backend Python, FastAPI, Streamlit o altri framework.
2] EquipaggioAI
CrewAI è un framework Python open source progettato per creare un sistema di agenti multi-AI abbastanza efficace in termini di collaborazione e autonomia. Consente agli sviluppatori di creare team di agenti IA chiamati "equipaggio", in cui a ciascuno di loro vengono assegnati ruoli, compiti e strumenti specifici. Questo framework supporta un flusso di lavoro gerarchico che consente la delega autonoma delle attività e la comunicazione tra agenti.
CrewAI.comsi integra perfettamente con vari modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), inclusi OpenAI e alternative open source, e offre compatibilità con oltre 700 app, come Notion, Zoom e Stripe. Per le aziende, CrewAI+ offre funzionalità avanzate come un'interfaccia senza codice, modelli predefiniti e funzionalità avanzate di gestione degli agenti.
Inizia installando CrewAI con pip eseguendo il comandopip installa crewai, impostare il provider LLM e quindi definire il ruolo, gli obiettivi e gli strumenti di ciascun agente. Una volta terminato, riuniscili in un equipaggio, quindi avvia gli agenti e lascia che svolgano i compiti. Gli utenti possono definire strumenti come ricerca, calcolatori o API e collegarli agli agenti.
3] Microsoft AutoGen
Il prossimo è Microsoft Autogen, un altro framework open source, scritto in Python, che consente agli utenti di creare agenti AI intelligenti che lavorano insieme per risolvere compiti complessi come compagni di squadra nei progetti. In questo modo, gli utenti possono creare agenti in grado di interagire con strumenti, esseri umani e altri agenti e prendere decisioni tra di loro. Le sue caratteristiche degne di nota includono l'elaborazione della comunicazione, in cui gli agenti inviano messaggi avanti e indietro in tempo reale.
Inoltre, include strumenti di osservazione come il monitoraggio delle metriche e funzionalità di debug per prestazioni robuste e funziona su diversi linguaggi di programmazione come Python e .NET. Il framework è ideale per le app che richiedono scalabilità e automazione intelligente.
Per iniziare, installa AutoGen tramite pip, imposta le variabili di ambiente per utilizzare un modello linguistico e definisci un fileUserProxyAgente unAssistenteAgente. Ora avvia la chat tra loro e configurali con strumenti o istruzioni. Per attività complesse, crea chat di gruppo con più agenti e distribuiscile utilizzando Python, Docker o framework web. Ti consigliamo di andare amicrosoft.comper saperne di più.
4] Lo confesso
Agno è un framework Python intuitivo per gli sviluppatori che aiuta gli sviluppatori a creare agenti IA basati su memoria, ragionamento e capacità multimodali. Supporta input e output di testo, immagini, audio e video. Per fornire memoria e dati agli agenti, il framework si connette con database e archivi vettoriali come Postgres, Pinecone e LanceDB.
Gli utenti possono iniziare con piccoli progetti come un semplice assistente o cimentarsi in progetti complessi come i sistemi multi-agente che condividono compiti e prendono decisioni collettivamente. Presenta strumenti di ragionamento, come un approccio basato sulla catena di pensiero e ricerche ibride. Inoltre, fornisce memoria a lungo termine, archiviazione di sessioni e output strutturati per migliori interazioni consapevoli del contesto. Dalla creazione di un chatbot, uno strumento di analisi dei dati o qualcosa di più complesso, Agno è noto per renderlo più semplice per gli utenti.
Per utilizzare Agno, vai aagno.com, consulta la loro guida, controlla il loro repository GitHub dagithub.com,installalo e configura le tue chiavi API. Ora definisci gli agenti con ruoli e obiettivi specifici e crea attività e flussi di lavoro. Gli utenti possono personalizzare gli agenti con strumenti, modelli e memoria. Al termine, distribuisci gli agenti su servizi cloud come AWS o GitHub e monitora tramite l'interfaccia utente.
5] Mozia
Se stai cercando un framework code-first progettato per creare un flusso di lavoro scalabile e basato sugli eventi, scegli Motia. Supporta più linguaggi di programmazione, tra cui JavaScript, Python e Ruby, per facilitare la collaborazione tra i team. Il framework elimina la necessità di infrastrutture sottostanti come code di messaggi o broker di eventi per consentire agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica aziendale.
Il workbench di Motia fornisce un'interfaccia visiva per la firma, il test e il debug dei flussi di lavoro tramite registri in tempo reale e diagrammi di flusso interattivi. Inoltre, la sua architettura ruota attorno a “passaggi” e “flussi” riutilizzabili che hanno la capacità di ascoltare eventi, gestire l’elaborazione dei dati e attivare i passaggi successivi.
Ora, per procedere con l'avvio del processo di utilizzo, installalo e crea un nuovo progetto utilizzando la CLI. Scrivi funzioni modulari che eseguono attività specifiche, combinano passaggi nel flusso di lavoro ed eseguono il flusso di lavoro. Gli utenti possono utilizzare Motia Workbench per visualizzare l'esecuzione, visualizzare i log ed eseguire il debug dei flussi di lavoro in tempo reale. Vai amotia.devper saperne di più.
Questo è tutto!
Leggere:
Quale framework viene utilizzato per implementare i sistemi di intelligenza artificiale multi-agente?
Framework come LangChain, CrewAI, Agno e molti altri sono comunemente utilizzati per creare sistemi di intelligenza artificiale multi-agente. Queste piattaforme supportano flussi di lavoro modulari, LLM e distribuzione cloud per un flusso di lavoro intelligente e cooperativo.
Leggere:Come creare potenti agenti AI senza codifica?
Quale tipo di architettura è più adatta per i sistemi multi-agente?
L’architettura più adatta per i sistemi multi-agente è un modello ibrido che combina approcci centralizzati e decentralizzati. Il coordinamento centralizzato garantisce efficienza e una visione globale, mentre gli agenti decentralizzati consentono autonomia e scalabilità. Ciò garantisce comunicazione efficace, tolleranza agli errori e adattabilità.
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