Construir IA ya no se trata solo de entrenar el modelo para realizar una tarea. En la época contemporánea, estamos viendo un aumento enprogramas de IA multiagente. Un sistema en el que diferentes IA se combinan para funcionar y trabajar colectivamente para facilitar las cosas. Sin embargo, para que esto funcione, es necesario asegurarse de elegir la herramienta adecuada. En este artículo, analizaremos algunos de los mejores marcos presentes en el mercado para crear programas de IA multiagente.
Si desea los mejores marcos para crear un programa de IA multiagente, consulte la lista a continuación.
- Cadena Lang
- TripulaciónAI
- Microsoft Autogen
- Sé
- Botía
Comencemos con los marcos y conozcamoslos en profundidad.
1] Cadena larga
Langchain es un marco de código abierto que mejora y simplifica el desarrollo de aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4. Proporciona a los desarrolladores componentes modulares como cadenas, agentes y módulos de memoria que, combinados, pueden crear flujos de trabajo de IA complejos. Admite la integración con varios proveedores de LLM como OpenAI, Hugging Face y Cohere.
Además,Python.Langchain.comofrece herramientas para la gestión de avisos para permitir la creación y optimización de avisos para diferentes casos de usuario. También cuenta con características como administración de memoria sensible al contexto, generación aumentada de recuperación (RAG) e ingeniería de avisos dinámicos.
Para usar LangChain, instálelo a través de pi, configure un LLM como OpenAI, cree mensajes y cree cadenas para administrar entradas y salidas. Una vez hecho esto, los usuarios pueden agregar herramientas, memoria o agentes para flujos de trabajo complejos. Una vez que la cadena funcione, intégrela en aplicaciones que utilicen backends de Python, FastAPI, Streamlit u otros marcos.
2]TripulaciónAI
CrewAI es un marco Python de código abierto que está diseñado para construir un sistema de agentes de inteligencia artificial múltiple que sea bastante bueno en colaboración y autonomía. Permite a los desarrolladores crear equipos de agentes de IA llamados "tripulación", donde a cada uno de ellos se le asignan roles, tareas y herramientas específicas. Este marco admite un flujo de trabajo jerárquico que permite la delegación de tareas autónoma y la comunicación entre agentes.
CrewAI.comse integra perfectamente con varios modelos de lenguajes grandes (LLM), incluidos OpenAI y alternativas de código abierto, y ofrece compatibilidad con más de 700 aplicaciones, como Notion, Zoom y Stripe. Para las empresas, CrewAI+ ofrece funciones avanzadas como una interfaz sin código, plantillas prediseñadas y capacidades mejoradas de gestión de agentes.
Comience instalando CrewAI con pip ejecutando el comandoequipo de instalación de pipas, configure el proveedor de LLM y luego defina la función, los objetivos y las herramientas de cada agente. Una vez hecho esto, compílelos en un equipo y luego inicie los agentes y déjelos realizar las tareas. Los usuarios pueden definir herramientas como búsqueda, calculadoras o API y conectarlas a los agentes.
3] Microsoft AutoGen
El siguiente es Microsoft Autogen, otro marco de código abierto, escrito en Python, que permite a los usuarios crear agentes de IA inteligentes que trabajan juntos para resolver tareas complejas como compañeros de equipo en proyectos. Con esto, los usuarios pueden crear agentes que puedan interactuar con herramientas, humanos y otros agentes y tomar decisiones entre ellos. Sus características notables incluyen su procesamiento de comunicación, donde los agentes envían mensajes de un lado a otro en tiempo real.
Además, incluye herramientas de observación como seguimiento de métricas y funciones de depuración para un rendimiento sólido y funciona en diferentes lenguajes de programación como Python y .NET. El marco es ideal para aplicaciones que requieren escalabilidad y automatización inteligente.
Para comenzar, instale AutoGen a través de pip, configure las variables de entorno para usar un modelo de lenguaje y defina unAgente de proxy de usuarioy unAsistenteAgente. Ahora, inicie el chat entre ellos y configúrelos con herramientas o indicaciones. Para tareas complejas, cree chats grupales con múltiples agentes e impleméntelos usando Python, Docker o marcos web. Te recomendamos ir amicrosoft.compara saber más al respecto.
4] Lo confieso
Agno es un marco de Python fácil de usar para desarrolladores que ayuda a los desarrolladores a crear agentes de IA basados en memoria, razonamiento y capacidades multimodales. Admite entradas y salidas de texto, imágenes, audio y vídeo. Para proporcionar memoria y datos a los agentes, el marco se conecta con bases de datos y almacenes de vectores como Postgres, Pinecone y LanceDB.
Los usuarios pueden comenzar con proyectos pequeños como un asistente simple o probar proyectos complejos como sistemas multiagente que comparten tareas y toman decisiones colectivamente. Incluye herramientas para el razonamiento, como un enfoque de cadena de pensamiento y búsquedas híbridas. Además, proporciona memoria a largo plazo, almacenamiento de sesiones y resultados estructurados para mejores interacciones conscientes del contexto. Desde la creación de un chatbot, una herramienta de análisis de datos o algo más complejo, se sabe que Agno lo simplifica para los usuarios.
Para usar Agno, vaya aagno.com, lea su guía, consulte su repositorio de GitHub desdegithub.com,instálelo y configure sus claves API. Ahora, defina agentes con roles y objetivos específicos, y cree tareas y flujos de trabajo. Los usuarios pueden personalizar agentes con herramientas, plantillas y memoria. Una vez que haya terminado, implemente agentes en servicios en la nube como AWS o GitHub y supervise a través de la interfaz de usuario.
5] Motia
Si está buscando un marco de código diseñado para crear un flujo de trabajo escalable y basado en eventos, elija Motia. Admite múltiples lenguajes de programación, incluidos JavaScript, Python y Ruby, para facilitar la colaboración entre equipos. El marco elimina la necesidad de una infraestructura subyacente como colas de mensajes o agentes de eventos para permitir a los desarrolladores centrarse en la lógica empresarial.
El banco de trabajo de Motia proporciona una interfaz visual para firmar, probar y depurar flujos de trabajo a través de registros en tiempo real y diagramas de flujo interactivos. Además, su arquitectura gira en torno a “pasos” y “flujos” reutilizables que tienen la capacidad de escuchar eventos, manejar el procesamiento de datos y desencadenar los siguientes pasos.
Ahora, para comenzar el proceso de uso, instálelo y cree un nuevo proyecto usando la CLI. Escriba funciones modulares que realicen tareas específicas, combinen pasos en el flujo de trabajo y ejecuten el flujo de trabajo. Los usuarios pueden utilizar Motia Workbench para visualizar la ejecución, ver registros y depurar flujos de trabajo en tiempo real. Ir amotia.devpara saber más al respecto.
¡Eso es todo!
Leer:
¿Qué marco se utiliza para implementar sistemas de IA multiagente?
Marcos como LangChain, CrewAI, Agno y muchos más se utilizan comúnmente para crear sistemas de IA multiagente. Estas plataformas admiten flujos de trabajo modulares, LLM e implementación en la nube para un flujo de trabajo inteligente y cooperativo.
Leer:¿Cómo crear potentes agentes de IA sin codificación?
¿Qué tipo de arquitectura es más adecuada para sistemas multiagente?
La arquitectura más adecuada para sistemas multiagente es un modelo híbrido que combina enfoques centralizados y descentralizados. La coordinación centralizada garantiza eficiencia y una visión global, mientras que los agentes descentralizados permiten autonomía y escalabilidad. Esto garantiza una comunicación eficaz, tolerancia a fallos y adaptabilidad.
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