Beste raamwerken om Multi-Agent AI-programma te bouwen

Het bouwen van AI gaat niet langer alleen over het trainen van het model om één taak uit te voeren. In de huidige tijd zien we een stijging van het aantalAI-programma's met meerdere agenten. Een systeem waarin verschillende AI’s zijn gekoppeld om samen te functioneren en samen te werken om dingen gemakkelijker te maken. Om dit te laten werken, is het echter noodzakelijk om ervoor te zorgen dat u het juiste gereedschap kiest. In dit artikel zullen we enkele van de beste raamwerken op de markt bespreken voor het bouwen van multi-agent AI-programma's.

Als je de beste raamwerken wilt om een ​​Multi-Agent AI-programma te bouwen, bekijk dan de onderstaande lijst.

1. Langketen
2. BemanningAI
3. Microsoft Autogen
4. Ik weet
5. Botia

Laten we aan de slag gaan met de raamwerken en er dieper over leren.

1] Langketen

Langchain is een open-sourceframework dat de ontwikkeling van apps verbetert en vereenvoudigt, mogelijk gemaakt door grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4. Het biedt ontwikkelaars modulaire componenten zoals ketens, agenten en geheugenmodules, die samen complexe AI-workflows kunnen creëren. Het ondersteunt integratie met verschillende LLM-providers zoals OpenAI, Hugging Face en Cohere.

Aanvullend,Python.Langchain.combiedt tools voor promptbeheer om het creëren en optimaliseren van prompts voor verschillende gebruikerscasussen mogelijk te maken. Het beschikt ook over functies zoals contextbewust geheugenbeheer, Retrieval-Augmented Generation (RAG) en dynamische prompt-engineering.

Om LangChain te gebruiken, installeert u het via pi, stelt u een LLM zoals OpenAI in, maakt u aanwijzingen en bouwt u ketens om invoer en uitvoer te beheren. Eenmaal gedaan, kunnen gebruikers tools, geheugen of agenten toevoegen voor complexe workflows. Zodra de keten werkt, integreer je deze in apps met behulp van Python-backends, FastAPI, Streamlit of andere frameworks.

2] BemanningAI

CrewAI is een open-source Python-framework dat is ontworpen om een ​​multi-AI-agentsysteem te bouwen dat behoorlijk goed is in samenwerking en autonomie. Het stelt ontwikkelaars in staat om teams van AI-agenten te creëren die 'crew' worden genoemd, waarbij elk van hen specifieke rollen, taken en tools krijgt toegewezen. Dit raamwerk ondersteunt een hiërarchische workflow die autonome taakdelegatie en communicatie tussen agenten mogelijk maakt.

CrewAI.comintegreert naadloos met verschillende grote taalmodellen (LLM's), waaronder OpenAI en open-source alternatieven, en biedt compatibiliteit met meer dan 700 apps, zoals Notion, Zoom en Stripe. Voor ondernemingen biedt CrewAI+ geavanceerde functies zoals een interface zonder code, vooraf gebouwde sjablonen en verbeterde mogelijkheden voor agentbeheer.

Begin met het installeren van CrewAI met pip door de opdracht uit te voerenpip installeer crewai, stel de LLM-provider in en definieer vervolgens de rol, doelen en hulpmiddelen van elke agent. Als je klaar bent, stel je ze samen tot een bemanning, start je de agenten en laat je ze de taken uitvoeren. Gebruikers kunnen tools zoals zoeken, rekenmachines of API's definiëren en deze op agenten aansluiten.

3] Microsoft AutoGen

Het volgende is Microsoft Autogen, een ander open-sourceframework, geschreven in Python, waarmee gebruikers slimme AI-agents kunnen bouwen die samenwerken om complexe taken op te lossen, zoals teamgenoten in projecten. Hiermee kunnen gebruikers agenten creëren die kunnen communiceren met tools, mensen en andere agenten en onderling beslissingen kunnen nemen. De opvallende kenmerken zijn onder meer de verwerking van communicatie, waarbij agenten in realtime berichten heen en weer sturen.

Bovendien bevat het observatietools zoals metrische tracking en debugging-functies voor robuuste prestaties en werkt het in verschillende programmeertalen zoals Python en .NET. Het raamwerk is ideaal voor apps die schaalbaarheid en intelligente automatisering vereisen.

Om aan de slag te gaan, installeert u AutoGen via pip, stelt u de omgevingsvariabelen in om een ​​taalmodel te gebruiken en definieert u eenGebruikerProxyAgenten eenAssistentAgent. Start nu de chat tussen hen en configureer ze met tools of aanwijzingen. Voor complexe taken kunt u groepschats met meerdere agenten maken en deze implementeren met behulp van Python-, Docker- of webframeworks. Wij raden u aan om naar te gaanmicrosoft.comom er meer over te weten.

4] Ik beken

Agno is een ontwikkelaarsvriendelijk Python-framework dat ontwikkelaars helpt AI-agents te bouwen op basis van geheugen, redenering en multimodale mogelijkheden. Het ondersteunt tekst-, beeld-, audio- en video-invoer en -uitvoer. Om geheugen en gegevens aan agenten te leveren, maakt het raamwerk verbinding met databases en vectorwinkels zoals Postgres, Pinecone en LanceDB.

Gebruikers kunnen beginnen met kleine projecten, zoals een eenvoudige assistent, of complexe projecten uitproberen, zoals systemen met meerdere agenten die taken delen en gezamenlijk beslissingen nemen. Het beschikt over hulpmiddelen voor redeneren, zoals een gedachteketenbenadering en hybride zoekopdrachten. Bovendien biedt het langetermijngeheugen, sessieopslag en gestructureerde output voor betere contextbewuste interacties. Van het bouwen van een chatbot, een tool voor data-analisten of iets complexers, het is bekend dat Agno het eenvoudiger maakt voor de gebruikers.

Om Agno te gebruiken, ga naaragno.com, doorloop hun gids, bekijk hun GitHub-repo vangithub.com,installeer het en stel uw API-sleutels in. Definieer nu agenten met specifieke rollen en doelen, en creëer taken en workflows. Gebruikers kunnen agenten aanpassen met tools, sjablonen en geheugen. Nadat u klaar bent, implementeert u agenten in cloudservices zoals AWS of GitHub en controleert u via de gebruikersinterface.

5] Motie

Als je op zoek bent naar een code-first-framework dat is ontworpen om een ​​schaalbare, gebeurtenisgestuurde workflow te bouwen, kies dan voor Motia. Het ondersteunt meerdere programmeertalen, waaronder JavaScript, Python en Ruby, om de samenwerking tussen teams te vergemakkelijken. Het raamwerk elimineert de noodzaak voor een onderliggende infrastructuur zoals berichtenwachtrijen of gebeurtenisbrokers, zodat ontwikkelaars zich kunnen concentreren op de bedrijfslogica.

Motia's workbench biedt een visuele interface voor het ondertekenen, testen en debuggen van workflows via realtime logs en interactieve stroomdiagrammen. Bovendien draait de architectuur ervan om herbruikbare ‘stappen’ en ‘stromen’ die de mogelijkheid hebben om naar gebeurtenissen te luisteren, gegevensverwerking af te handelen en volgende stappen te activeren.

Om nu verder te gaan met het starten van het gebruiksproces, installeert u het en maakt u een nieuw project met behulp van de CLI. Schrijf modulaire functies die specifieke taken uitvoeren, combineer stappen in de workflow en voer de workflow uit. Gebruikers kunnen de Motia Workbench gebruiken om de uitvoering te visualiseren, logs te bekijken en workflows in realtime te debuggen. Ga naarmotia.devom er meer over te weten.

Dat is het!

Lezen:

Welk raamwerk wordt gebruikt om multi-agent AI-systemen te implementeren?

Frameworks zoals LangChain, CrewAI, Agno en nog veel meer worden vaak gebruikt om AI-systemen met meerdere agenten te bouwen. Deze platforms ondersteunen modulaire workflows, LLM's en cloudimplementatie voor een intelligente en coöperatieve workflow.

Lezen:Hoe creëer je krachtige AI-agenten zonder codering?

Welk type architectuur is het meest geschikt voor multi-agentsystemen?

De meest geschikte architectuur voor multi-agentsystemen is een hybride model dat gecentraliseerde en gedecentraliseerde benaderingen combineert. Gecentraliseerde coördinatie zorgt voor efficiëntie en een globaal overzicht, terwijl gedecentraliseerde agenten autonomie en schaalbaarheid mogelijk maken. Dit zorgt voor effectieve communicatie, fouttolerantie en aanpassingsvermogen.

Ook Lezen: