Створення штучного інтелекту більше не означає лише навчання моделі виконанню одного завдання. У наш час ми спостерігаємо зростаннябагатоагентні програми ШІ. Система, у якій різні штучні інтелекти поєднуються, щоб функціонувати та працювати разом, щоб полегшити роботу. Однак, щоб це спрацювало, необхідно переконатися, що ви вибрали правильний інструмент. У цій статті ми розглянемо деякі з найкращих фреймворків, представлених на ринку для створення мультиагентних програм ШІ.
Якщо вам потрібні найкращі фреймворки для створення мультиагентної програми ШІ, перегляньте список нижче.
- Лангчейн
- CrewAI
- Microsoft Autogen
- я знаю
- Ботя
Давайте почнемо з фреймворків і дізнаємось про них докладніше.
1] Лангчейн
Langchain — це фреймворк із відкритим вихідним кодом, який покращує та спрощує розробку додатків на базі великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4. Він надає розробникам модульні компоненти, такі як ланцюжки, агенти та модулі пам’яті, які разом можуть створювати складні робочі процеси ШІ. Він підтримує інтеграцію з різними постачальниками LLM, такими як OpenAI, Hugging Face і Cohere.
Крім того,Python.Langchain.comпропонує інструменти для керування підказками для створення та оптимізації підказок для різних випадків користувача. Він також може похвалитися такими функціями, як контекстно-залежне керування пам’яттю, пошуково-доповнена генерація (RAG) і динамічна підказка.
Щоб використовувати LangChain, встановіть його через pi, налаштуйте LLM, наприклад OpenAI, створіть підказки та побудуйте ланцюжки для керування входами та виходами. Після цього користувачі можуть додавати інструменти, пам’ять або агенти для складних робочих процесів. Коли ланцюжок запрацює, інтегруйте його в програми за допомогою серверних модулів Python, FastAPI, Streamlit або інших фреймворків.
2] CrewAI
CrewAI — це фреймворк Python з відкритим вихідним кодом, розроблений для створення агентної системи з декількома штучними інтелектами, яка досить добре підтримує співпрацю та автономність. Це дозволяє розробникам створювати команди агентів штучного інтелекту під назвою «екіпаж», де кожному з них призначаються певні ролі, завдання та інструменти. Ця структура підтримує ієрархічний робочий процес, який забезпечує автономне делегування завдань і міжагентне спілкування.
CrewAI.comбездоганно інтегрується з різними великими мовними моделями (LLM), включаючи OpenAI і альтернативи з відкритим вихідним кодом, і пропонує сумісність з більш ніж 700 програмами, такими як Notion, Zoom і Stripe. Для підприємств CrewAI+ пропонує такі розширені функції, як інтерфейс без коду, попередньо створені шаблони та розширені можливості керування агентами.
Почніть із встановлення CrewAI з pip, виконавши командуpip install crewai, налаштуйте постачальника LLM, а потім визначте роль, цілі та інструменти кожного агента. Після цього об’єднайте їх у команду, а потім запустіть агентів і дайте їм виконати завдання. Користувачі можуть визначати такі інструменти, як пошук, калькулятори або API, і підключати їх до агентів.
3] Microsoft AutoGen
Далі йде Microsoft Autogen, інша структура з відкритим вихідним кодом, написана на Python, яка дозволяє користувачам створювати інтелектуальних агентів штучного інтелекту, які працюють разом, щоб вирішувати складні завдання, як товариші по команді в проектах. Завдяки цьому користувачі можуть створювати агентів, які можуть взаємодіяти з інструментами, людьми та іншими агентами та приймати рішення між собою. Його відомі особливості включають обробку зв’язку, коли агенти надсилають повідомлення туди й назад у режимі реального часу.
Крім того, він містить такі інструменти спостереження, як відстеження показників і функції налагодження для надійної продуктивності та працює на різних мовах програмування, таких як Python і .NET. Фреймворк ідеально підходить для програм, які потребують масштабованості та інтелектуальної автоматизації.
Щоб почати, інсталюйте AutoGen через pip, налаштуйте змінні середовища для використання мовної моделі та визначтеUserProxyAgentі анПомічник агента. Тепер ініціюйте чат між ними та налаштуйте їх за допомогою інструментів або підказок. Для складних завдань створюйте групові чати з кількома агентами та розгортайте їх за допомогою Python, Docker або веб-фреймворків. Рекомендуємо зайти вmicrosoft.comщоб дізнатися більше про це.
4] Зізнаюся
Agno — це зручна для розробників структура Python, яка допомагає розробникам створювати агенти штучного інтелекту на основі пам’яті, міркувань і мультимодальних можливостей. Він підтримує введення та виведення тексту, зображень, аудіо та відео. Щоб надати агентам пам’ять і дані, фреймворк підключається до баз даних і векторних сховищ, таких як Postgres, Pinecone і LanceDB.
Користувачі можуть почати з невеликих проектів, як-от простий помічник, або спробувати свої сили в складних, як-от багатоагентні системи, які розподіляють завдання та приймають рішення колективно. Він містить інструменти для міркування, такі як підхід ланцюжка думок і гібридний пошук. Крім того, він забезпечує довгострокову пам’ять, зберігання сеансів і структуровані виходи для кращої взаємодії з урахуванням контексту. Від створення чат-бота, інструменту аналізу даних чи чогось складнішого, Agno, як відомо, робить це простіше для користувачів.
Щоб використовувати Agno, перейдіть доagno.com, ознайомтеся з їхнім посібником, перегляньте їх репозиторій на GitHubgithub.com,встановіть його та налаштуйте ключі API. Тепер визначте агентів із конкретними ролями та цілями, створіть завдання та робочі процеси. Користувачі можуть налаштовувати агентів за допомогою інструментів, шаблонів і пам’яті. Закінчивши, розгорніть агентів у хмарних службах, таких як AWS або GitHub, і відстежуйте через інтерфейс користувача.
5] Мотя
Якщо ви шукаєте фреймворк, орієнтований на код, розроблений для створення масштабованого робочого процесу, керованого подіями, виберіть Motia. Він підтримує кілька мов програмування, включаючи JavaScript, Python і Ruby, щоб полегшити співпрацю між командами. Фреймворк усуває потребу в базовій інфраструктурі, як-от черги повідомлень або брокери подій, щоб дозволити розробникам зосередитися на бізнес-логіці.
Верстак Motia надає візуальний інтерфейс для підписання, тестування та налагодження робочих процесів за допомогою журналів у реальному часі та інтерактивних блок-схем. Крім того, його архітектура обертається навколо повторно використовуваних «кроків» і «потоків», які мають можливість прослуховувати події, обробляти дані та запускати наступні кроки.
Тепер, щоб почати процес використання, встановіть його та створіть новий проект за допомогою CLI. Напишіть модульні функції, які виконують конкретні завдання, поєднуйте кроки в робочий процес і виконуйте робочий процес. Користувачі можуть використовувати Motia Workbench для візуалізації виконання, перегляду журналів і налагодження робочих процесів у режимі реального часу. Перейти доmotia.devщоб дізнатися більше про це.
ось і все!
читати:
Яка структура використовується для впровадження багатоагентних систем ШІ?
Фреймворки, такі як LangChain, CrewAI, Agno та багато інших, зазвичай використовуються для створення багатоагентних систем ШІ. Ці платформи підтримують модульні робочі процеси, LLM і хмарне розгортання для інтелектуального та спільного робочого процесу.
читати:Як створити потужних агентів ШІ без програмування?
Який тип архітектури найбільше підходить для мультиагентних систем?
Найбільш прийнятною архітектурою для багатоагентних систем є гібридна модель, яка поєднує централізований і децентралізований підходи. Централізована координація забезпечує ефективність і глобальний огляд, а децентралізовані агенти забезпечують автономність і масштабованість. Це забезпечує ефективне спілкування, відмовостійкість і адаптивність.
Також читати:
