Najlepsze frameworki do budowy wieloagentowego programu AI

Budowanie sztucznej inteligencji nie polega już tylko na szkoleniu modelu do wykonania jednego zadania. We współczesnych czasach obserwujemy wzrostwieloagentowe programy AI. System, w którym różne AI są połączone, aby działać i współpracować, aby ułatwić życie. Aby jednak to zadziałało, należy zadbać o wybór odpowiedniego narzędzia. W tym artykule omówimy jedne z najlepszych dostępnych na rynku frameworków do tworzenia wieloagentowych programów AI.

Jeśli szukasz najlepszych frameworków do zbudowania wieloagentowego programu AI, sprawdź poniższą listę.

1. Langchaina
2. ZałogaAI
3. Autogen Microsoftu
4. Ja wiem
5. Botia

Zacznijmy od frameworków i poznajmy je dogłębnie.

1] Łańcuch Langaina

Langchain to platforma typu open source, która usprawnia i upraszcza tworzenie aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), takich jak GPT-4. Zapewnia programistom modułowe komponenty, takie jak łańcuchy, agenci i moduły pamięci, które łącznie mogą tworzyć złożone przepływy pracy AI. Obsługuje integrację z różnymi dostawcami LLM, takimi jak OpenAI, Hugging Face i Cohere.

Dodatkowo,Python.Langchain.comoferuje narzędzia do zarządzania komunikatami, umożliwiające tworzenie i optymalizację podpowiedzi dla różnych przypadków użytkowników. Oferuje także takie funkcje, jak kontekstowe zarządzanie pamięcią, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) i dynamiczna szybka inżynieria.

Aby korzystać z LangChain, zainstaluj go przez pi, skonfiguruj LLM taki jak OpenAI, twórz podpowiedzi i buduj łańcuchy do zarządzania wejściami i wyjściami. Po zakończeniu użytkownicy mogą dodawać narzędzia, pamięć lub agenty na potrzeby złożonych przepływów pracy. Gdy łańcuch zacznie działać, zintegruj go z aplikacjami przy użyciu backendów Pythona, FastAPI, Streamlit lub innych frameworków.

2] ZałogaAI

CrewAI to framework w języku Python o otwartym kodzie źródłowym, zaprojektowany do tworzenia systemu agentów z wieloma sztuczną inteligencją, który jest całkiem dobry we współpracy i autonomii. Umożliwia programistom tworzenie zespołów agentów AI zwanych „załogą”, w których każdemu z nich przypisane są określone role, zadania i narzędzia. Ta platforma obsługuje hierarchiczny przepływ pracy, który umożliwia autonomiczne delegowanie zadań i komunikację między agentami.

CrewAI.comBezproblemowo integruje się z różnymi dużymi modelami językowymi (LLM), w tym OpenAI i alternatywami typu open source, i oferuje kompatybilność z ponad 700 aplikacjami, takimi jak Notion, Zoom i Stripe. Dla przedsiębiorstw CrewAI+ oferuje zaawansowane funkcje, takie jak interfejs niewymagający kodu, gotowe szablony i ulepszone możliwości zarządzania agentami.

Zacznij od zainstalowania CrewAI za pomocą pip, uruchamiając poleceniepip zainstaluj Creaiskonfiguruj dostawcę LLM, a następnie zdefiniuj rolę, cele i narzędzia każdego agenta. Gdy już to zrobisz, zbierz ich w załogę, a następnie wyślij agentów i pozwól im wykonać zadania. Użytkownicy mogą definiować narzędzia, takie jak wyszukiwanie, kalkulatory lub interfejsy API, i podłączać je do agentów.

3] Microsoft AutoGen

Następny jest Microsoft Autogen, kolejna platforma typu open source napisana w języku Python, która umożliwia użytkownikom tworzenie inteligentnych agentów AI, którzy współpracują przy rozwiązywaniu złożonych zadań, na przykład członkowie zespołu w projektach. Dzięki temu użytkownicy mogą tworzyć agentów, którzy mogą wchodzić w interakcję z narzędziami, ludźmi i innymi agentami oraz podejmować między sobą decyzje. Jego godne uwagi funkcje obejmują przetwarzanie komunikacji, podczas której agenci wysyłają wiadomości tam i z powrotem w czasie rzeczywistym.

Co więcej, zawiera narzędzia obserwacyjne, takie jak funkcje śledzenia metryk i debugowania, zapewniające solidną wydajność i działa w różnych językach programowania, takich jak Python i .NET. Framework jest idealny dla aplikacji wymagających skalowalności i inteligentnej automatyzacji.

Aby rozpocząć, zainstaluj AutoGen za pomocą pip, skonfiguruj zmienne środowiskowe tak, aby korzystały z modelu językowego i zdefiniuj plik aAgent proxy użytkownikaiAsystentAgenta. Teraz rozpocznij czat między nimi i skonfiguruj ich za pomocą narzędzi lub podpowiedzi. W przypadku złożonych zadań utwórz czaty grupowe z udziałem wielu agentów i wdrażaj je za pomocą języka Python, Dockera lub platform internetowych. Polecamy udać się doMicrosoft.comaby dowiedzieć się więcej na ten temat.

4] Przyznaję

Agno to przyjazna dla programistów platforma Python, która pomaga programistom tworzyć agenty AI w oparciu o pamięć, rozumowanie i możliwości multimodalne. Obsługuje wejścia i wyjścia tekstowe, obrazowe, audio i wideo. Aby zapewnić agentom pamięć i dane, platforma łączy się z bazami danych i magazynami wektorowymi, takimi jak Postgres, Pinecone i LanceDB.

Użytkownicy mogą zacząć od małych projektów, takich jak prosty asystent, lub spróbować swoich sił w złożonych, takich jak systemy wieloagentowe, które dzielą zadania i wspólnie podejmują decyzje. Zawiera narzędzia do wnioskowania, takie jak podejście oparte na łańcuchu myśli i wyszukiwania hybrydowe. Co więcej, zapewnia pamięć długoterminową, przechowywanie sesji i uporządkowane dane wyjściowe dla lepszych interakcji świadomych kontekstu. Od budowania chatbota, narzędzia do analizy danych lub czegoś bardziej złożonego, Agno jest znane z tego, że ułatwia użytkownikom.

Aby skorzystać z Agno, przejdź doagno.com, przejrzyj ich przewodnik, sprawdź ich repozytorium GitHubgithub.com,zainstaluj go i skonfiguruj klucze API. Teraz zdefiniuj agentów z określonymi rolami i celami oraz utwórz zadania i przepływy pracy. Użytkownicy mogą dostosowywać agentów za pomocą narzędzi, szablonów i pamięci. Po zakończeniu wdróż agentów w usługach w chmurze, takich jak AWS lub GitHub, i monitoruj za pomocą interfejsu użytkownika.

5] Motia

Jeśli szukasz platformy opartej na kodzie, zaprojektowanej do tworzenia skalowalnego przepływu pracy sterowanego zdarzeniami, wybierz Motia. Obsługuje wiele języków programowania, w tym JavaScript, Python i Ruby, aby ułatwić współpracę między zespołami. Struktura eliminuje potrzebę podstawowej infrastruktury, takiej jak kolejki komunikatów lub brokerzy zdarzeń, aby umożliwić programistom skupienie się na logice biznesowej.

Środowisko pracy Motia zapewnia wizualny interfejs do podpisywania, testowania i debugowania przepływów pracy za pośrednictwem dzienników w czasie rzeczywistym i interaktywnych diagramów przepływu. Co więcej, jego architektura opiera się na „krokach” i „przepływach” wielokrotnego użytku, które mają zdolność nasłuchiwania zdarzeń, obsługi przetwarzania danych i wyzwalania kolejnych kroków.

Teraz, aby rozpocząć proces używania, zainstaluj go i utwórz nowy projekt za pomocą interfejsu CLI. Napisz funkcje modułowe, które wykonują określone zadania, łączą kroki w przepływie pracy i wykonują przepływ pracy. Użytkownicy mogą korzystać z Motia Workbench do wizualizacji wykonywania, przeglądania dzienników i debugowania przepływów pracy w czasie rzeczywistym. Idź domotia.devaby dowiedzieć się więcej na ten temat.

To wszystko!

Czytać:

Jaki framework jest używany do wdrażania wieloagentowych systemów AI?

Frameworki takie jak LangChain, CrewAI, Agno i wiele innych są powszechnie używane do tworzenia wieloagentowych systemów AI. Platformy te obsługują modułowe przepływy pracy, LLM i wdrażanie w chmurze, zapewniając inteligentny i kooperacyjny przepływ pracy.

Czytać:Jak stworzyć potężnych agentów AI bez kodowania?

Jaki typ architektury jest najbardziej odpowiedni dla systemów wieloagentowych?

Najbardziej odpowiednią architekturą dla systemów wieloagentowych jest model hybrydowy, który łączy podejście scentralizowane i zdecentralizowane. Scentralizowana koordynacja zapewnia wydajność i globalny pogląd, podczas gdy zdecentralizowani agenci umożliwiają autonomię i skalowalność. Zapewnia to skuteczną komunikację, odporność na błędy i zdolność adaptacji.

Również Czytać: