Å bygge AI handler ikke lenger bare om å trene modellen til å utføre én oppgave. I moderne tid ser vi en økning imulti-agent AI-programmer. Et system der ulike AI-er er koblet for å fungere og jobbe sammen for å gjøre ting enklere. Men for å få dette til å fungere, er det nødvendig å sørge for at du velger riktig verktøy. I denne artikkelen vil vi gå gjennom noen av de beste rammeverkene som finnes på markedet for å bygge multiagent AI-programmer.
Hvis du vil ha de beste rammene for å bygge et Multi-Agent AI-program, sjekk ut listen nedenfor.
- Langkjede
- CrewAI
- Microsoft Autogen
- Jeg vet
- Botia
La oss komme i gang med rammene og vite om dem i dybden.
1] Langkjede
Langchain er et åpen kildekode-rammeverk som forbedrer og forenkler utviklingen av apper drevet av store språkmodeller (LLM) som GPT-4. Det gir utviklere modulære komponenter som kjeder, agenter og minnemoduler, som kombinert kan skape komplekse AI-arbeidsflyter. Den støtter integrasjon med ulike LLM-leverandører som OpenAI, Hugging Face og Cohere.
I tillegg,Python.Langchain.comtilbyr verktøy for rask administrasjon for å muliggjøre opprettelse og optimalisering av spørsmål for ulike brukertilfeller. Den kan også skryte av funksjoner som kontekstbevisst minneadministrasjon, gjenfinningsforsterket generasjon (RAG) og dynamisk prompt-teknologi.
For å bruke LangChain, installer den via pi, sett opp en LLM som OpenAI, lag ledetekster og bygg kjeder for å administrere innganger og utganger. Når det er gjort, kan brukere legge til verktøy, minne eller agenter for komplekse arbeidsflyter. Når kjeden fungerer, kan du integrere den i apper ved hjelp av Python-backends, FastAPI, Streamlit eller andre rammeverk.
2] CrewAI
CrewAI er et åpen kildekode Python-rammeverk som er designet for å bygge et multi-AI-agentsystem som er ganske god på samarbeid og autonomi. Det gjør det mulig for utviklere å lage team med AI-agenter kalt "crew", der hver og en av dem tildeles spesifikke roller, oppgaver og verktøy. Dette rammeverket støtter en hierarkisk arbeidsflyt som muliggjør autonom oppgavedelegering og interagentkommunikasjon.
CrewAI.comintegreres sømløst med ulike store språkmodeller (LLM), inkludert OpenAI og åpen kildekode-alternativer, og tilbyr kompatibilitet med over 700 apper, som Notion, Zoom og Stripe. For bedrifter tilbyr CrewAI+ avanserte funksjoner som et kodeløst grensesnitt, forhåndsbygde maler og forbedrede agentadministrasjonsmuligheter.
Start med å installere CrewAI med pip ved å kjøre kommandoenpip installer crewai, sett opp LLM-leverandøren, og definer deretter rollen, målene og verktøyene til hver agent. Når du er ferdig, kompiler dem til et mannskap, og start deretter agentene og la dem utføre oppgavene. Brukere kan definere verktøy som søk, kalkulatorer eller APIer og koble dem til agenter.
3] Microsoft AutoGen
Neste er Microsoft Autogen, et annet åpen kildekode-rammeverk, skrevet i Python, som lar brukere bygge smarte AI-agenter som jobber sammen for å løse komplekse oppgaver som lagkamerater i prosjekter. Med dette kan brukere lage agenter som kan samhandle med verktøy, mennesker og andre agenter og ta avgjørelser seg imellom. Dens bemerkelsesverdige funksjoner inkluderer behandling av kommunikasjon, der agenter sender meldinger frem og tilbake i sanntid.
I tillegg inkluderer den observasjonsverktøy som metrisk sporing og feilsøkingsfunksjoner for en robust ytelse og fungerer på tvers av forskjellige programmeringsspråk som Python og .NET. Rammeverket er ideelt for apper som krever skalerbarhet og intelligent automatisering.
For å komme i gang, installer AutoGen via pip, sett opp miljøvariablene for å bruke en språkmodell, og definer enUserProxyAgentog enAssisterende agent. Start nå chatten mellom dem og konfigurer dem med verktøy eller meldinger. For komplekse oppgaver, opprett gruppechatter med flere agenter og distribuer dem ved hjelp av Python-, Docker- eller nettrammeverk. Vi anbefaler deg å gå tilmicrosoft.comå vite mer om det.
4] Jeg innrømmer
Agno er et utviklervennlig Python-rammeverk som hjelper utviklere med å bygge AI-agenter basert på minne, resonnement og multimodale evner. Den støtter tekst, bilde, lyd og video innganger og utganger. For å gi minne og data til agenter, kobles rammeverket til databaser og vektorlagre som Postgres, Pinecone og LanceDB.
Brukere kan starte med små prosjekter som en enkel assistent eller prøve seg på komplekse prosjekter som multiagentsystemer som deler oppgaver og tar beslutninger i fellesskap. Den inneholder verktøy for resonnement, for eksempel en tankekjede-tilnærming og hybride søk. Dessuten gir det langtidsminne, øktlagring og strukturerte utganger for bedre kontekstbevisste interaksjoner. Fra å bygge en chatbot, et dataanalytikerverktøy eller noe mer komplekst, er Agno kjent for å gjøre det enklere for brukerne.
For å bruke Agno, gå tilagno.com, gå gjennom guiden deres, sjekk ut GitHub-repoen deres fragithub.com,installer den, og sett opp API-nøklene dine. Definer nå agenter med spesifikke roller og mål, og lag oppgaver og arbeidsflyter. Brukere kan tilpasse agenter med verktøy, maler og minne. Når du er ferdig, distribuer agenter til skytjenester som AWS eller GitHub, og overvåk gjennom brukergrensesnittet.
5] Motia
Hvis du ser etter et kode-først rammeverk designet for å bygge en skalerbar, hendelsesdrevet arbeidsflyt, gå for Motia. Den støtter flere programmeringsspråk, inkludert JavaScript, Python og Ruby, for å lette samarbeid på tvers av team. Rammeverket eliminerer behovet for underliggende infrastruktur som meldingskøer eller hendelsesmeglere for å la utviklere fokusere på forretningslogikk.
Motias arbeidsbenk gir et visuelt grensesnitt for signering, testing og feilsøking av arbeidsflyter gjennom sanntidslogger og interaktive flytdiagrammer. Dessuten dreier arkitekturen seg om gjenbrukbare "trinn" og "flyter" som har muligheten til å lytte etter hendelser, håndtere databehandling og utløse neste trinn.
Nå, for å gå videre for å starte bruksprosessen, installer den og lag et nytt prosjekt ved hjelp av CLI. Skriv modulære funksjoner som utfører spesifikke oppgaver, kombiner trinn inn i arbeidsflyten og utfør arbeidsflyten. Brukere kan bruke Motia Workbench til å visualisere utførelse, se logger og feilsøke arbeidsflyter i sanntid. Gå tilmotia.devå vite mer om det.
Det er det!
Lese:
Hvilket rammeverk brukes til å implementere multi-agent AI-systemer?
Rammer som LangChain, CrewAI, Agno og mange flere brukes ofte til å bygge multiagent AI-systemer. Disse plattformene støtter modulære arbeidsflyter, LLM-er og skydistribusjon for en intelligent og samarbeidende arbeidsflyt.
Lese:Hvordan lage kraftige AI-agenter uten koding?
Hvilken type arkitektur er best egnet for multiagentsystemer?
Den mest egnede arkitekturen for multiagentsystemer er en hybridmodell som kombinerer sentraliserte og desentraliserte tilnærminger. Sentralisert koordinering sikrer effektivitet og et globalt syn, mens desentraliserte agenter muliggjør autonomi og skalerbarhet. Dette sikrer effektiv kommunikasjon, feiltoleranse og tilpasningsevne.
Også Lese:
