マルチエージェント AI プログラムを構築するための最適なフレームワーク

AI の構築は、もはや 1 つのタスクを実行するようにモデルをトレーニングするだけではありません。現代では、マルチエージェント AI プログラム。さまざまな AI が連携して機能し、共同して作業を容易にするシステム。ただし、これを機能させるには、適切なツールを選択する必要があります。この記事では、マルチエージェント AI プログラムを構築するために市場に存在する最高のフレームワークのいくつかについて説明します。

マルチエージェント AI プログラムを構築するための最適なフレームワークが必要な場合は、以下のリストをチェックしてください。

ラングチェーン
CrewAI
Microsoft オートジェン
知っている
ボティア

まずはフレームワークについて詳しく知りましょう。

1] ラングチェーン

Langchain は、GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) を利用したアプリの開発を強化および簡素化するオープンソースフレームワークです。チェーン、エージェント、メモリモジュールなどのモジュール式コンポーネントを開発者に提供し、これらを組み合わせることで複雑な AI ワークフローを作成できます。 OpenAI、Hugging Face、Cohere などのさまざまな LLM プロバイダーとの統合をサポートしています。

さらに、Python.Langchain.comは、さまざまなユーザーケースに合わせたプロンプトの作成と最適化を可能にするプロンプト管理ツールを提供します。また、コンテキスト認識メモリ管理、検索拡張生成 (RAG)、動的プロンプトエンジニアリングなどの機能も備えています。

LangChain を使用するには、pi 経由でインストールし、OpenAI などの LLM をセットアップし、プロンプトを作成し、入力と出力を管理するためのチェーンを構築します。完了したら、ユーザーは複雑なワークフロー用にツール、メモリ、またはエージェントを追加できます。チェーンが機能したら、Python バックエンド、FastAPI、Streamlit、またはその他のフレームワークを使用してアプリにチェーンを統合します。

2]クルーAI

CrewAI は、コラボレーションと自律性に優れたマルチ AI エージェントシステムを構築するように設計されたオープンソースの Python フレームワークです。これにより、開発者は「クルー」と呼ばれる AI エージェントのチームを作成でき、各チームに特定の役割、タスク、ツールが割り当てられます。このフレームワークは、自律的なタスク委任とエージェント間通信を可能にする階層型ワークフローをサポートします。

CrewAI.comOpenAI やオープンソース代替モデルを含むさまざまな大規模言語モデル (LLM) とシームレスに統合し、Notion、Zoom、Stripe など 700 以上のアプリとの互換性を提供します。 CrewAI+ は企業向けに、コード不要のインターフェイス、事前構築されたテンプレート、強化されたエージェント管理機能などの高度な機能を提供します。

コマンドを実行して、pip を使用して CrewAI をインストールすることから始めますpip インストール crewai、LLM プロバイダーを設定し、各エージェントの役割、目標、ツールを定義します。完了したら、それらをクルーにまとめ、エージェントを起動してタスクを実行させます。ユーザーは、検索、計算機、API などのツールを定義し、エージェントにプラグインできます。

3] Microsoft AutoGen

次に、Python で書かれた別のオープンソースフレームワークである Microsoft Autogen を使用すると、ユーザーは、プロジェクトのチームメイトのように複雑なタスクを解決するために協力するスマート AI エージェントを構築できます。これにより、ユーザーは、ツール、人間、および他のエージェントと対話し、エージェント間で意思決定を行うことができるエージェントを作成できます。その注目すべき機能には、エージェントがリアルタイムでメッセージを送受信する通信処理が含まれます。

さらに、堅牢なパフォーマンスを実現するメトリクス追跡機能やデバッグ機能などの観測ツールが含まれており、Python や .NET などのさまざまなプログラミング言語で動作します。このフレームワークは、スケーラビリティとインテリジェントな自動化を必要とするアプリに最適です。

開始するには、pip 経由で AutoGen をインストールし、言語モデルを使用するように環境変数を設定し、ユーザープロキシエージェントそしてアシスタントエージェント。次に、それらの間でチャットを開始し、ツールまたはプロンプトを使用して構成します。複雑なタスクの場合は、マルチエージェントグループチャットを作成し、Python、Docker、または Web フレームワークを使用して展開します。に行くことをお勧めしますマイクロソフト.comそれについてもっと知るために。

4]告白します

Agno は、開発者がメモリ、推論、マルチモーダル機能に基づいて AI エージェントを構築するのに役立つ、開発者にとって使いやすい Python フレームワークです。テキスト、画像、オーディオ、ビデオの入出力をサポートします。エージェントにメモリとデータを提供するために、フレームワークは Postgres、Pinecone、LanceDB などのデータベースやベクターストアに接続します。

ユーザーは、単純なアシスタントのような小さなプロジェクトから始めることも、タスクを共有して集合的に意思決定を行うマルチエージェントシステムのような複雑なプロジェクトに挑戦することもできます。思考連鎖アプローチやハイブリッド検索などの推論ツールを備えています。さらに、長期記憶、セッションストレージ、構造化された出力を提供し、コンテキストを意識した対話を向上させます。チャットボット、データアナリストツール、またはより複雑なものの構築に至るまで、Agno はユーザーにとってそれをよりシンプルにすることで知られています。

Agno を使用するには、次の場所にアクセスしてください。agno.com、ガイドに目を通し、GitHub リポジトリをチェックしてください。github.com、それをインストールし、API キーを設定します。次に、特定の役割と目標を持つエージェントを定義し、タスクとワークフローを作成します。ユーザーは、ツール、テンプレート、メモリを使用してエージェントをカスタマイズできます。完了したら、AWS や GitHub などのクラウドサービスにエージェントをデプロイし、UI を通じて監視します。

5]モティア

スケーラブルなイベント駆動型のワークフローを構築するために設計されたコードファーストのフレームワークをお探しの場合は、Motia をお勧めします。 JavaScript、Python、Ruby などの複数のプログラミング言語をサポートし、チーム間のコラボレーションを促進します。このフレームワークにより、メッセージキューやイベントブローカーなどの基盤となるインフラストラクチャが不要になり、開発者はビジネスロジックに集中できるようになります。

Motia のワークベンチは、リアルタイムログとインタラクティブなフロー図を通じてワークフローの署名、テスト、デバッグを行うための視覚的なインターフェイスを提供します。さらに、そのアーキテクチャは、イベントをリッスンし、データ処理を処理し、次のステップをトリガーする機能を備えた再利用可能な「ステップ」と「フロー」を中心に展開しています。

次に、使用プロセスの開始に進み、インストールし、CLI を使用して新しいプロジェクトを作成します。特定のタスクを実行し、ステップをワークフローに結合し、ワークフローを実行するモジュール関数を作成します。ユーザーは Motia Workbench を利用して、実行を視覚化し、ログを表示し、ワークフローをリアルタイムでデバッグできます。に行くモティア.devそれについてもっと知るために。

それでおしまい！

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