Hola, hier ist Nomadev! Wenn Sie wie ich sind, haben Sie wahrscheinlich bemerkt, dass KI-Agenten die Welt im Sturm erobern. Im Ernst, KI-Agenten sind mehr als nur ein Hype, sie treiben bereits intelligente Systeme an, automatisieren Aufgaben und treffen Entscheidungen im Namen von Unternehmen. Ich bin tief in diesen Bereich eingetaucht und glaube mir, die Zukunft wird von Agenten gesteuert.
Wenn Sie nun Teil dieser Revolution sein und Ihre eigenen KI-Agenten entwickeln möchten, benötigen Sie die richtigen Frameworks, um loszulegen. Deshalb habe ich die fünf besten Frameworks ausgewählt, die Ihnen bei der Erstellung hochmoderner KI-Agenten im Jahr 2024 helfen werden. Ganz gleich, ob Sie intelligente Assistenten oder Multiagentensysteme erstellen, mit diesen Tools sind Sie bestens gerüstet.
CrewAI ist mein bevorzugtes Framework, wenn Sie KI-Agenten aufbauen möchten, die wie ein Team arbeiten. Stellen Sie sich eine „Crew“ von Agenten vor, von denen jeder eine bestimmte Rolle hat und zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Ob es darum geht, Aufgaben zu koordinieren, Projekte abzuwickeln oder mehrere bewegliche Teile zu verwalten, mit CrewAI lässt sich die Teamarbeit in der realen Welt nahtlos in einer KI-Umgebung simulieren. Es eignet sich perfekt für Projekte, bei denen mehrere Agenten wie menschliche Teams zusammenarbeiten müssen.
CrewAI glänzt in Szenarien, in denen Sie kollaborative Problemlösung benötigen. Es ermöglicht eine dynamische Aufgabendelegierung – Agenten können Aufgaben in Echtzeit planen, zuweisen und verwalten und bei Bedarf auf der Grundlage neuer Informationen anpassen. Die Kommunikation zwischen Agenten ist robust und ermöglicht es Agenten, ihre Bemühungen zu koordinieren und Ergebnisse schneller und effizienter zu liefern. Mit seiner rollenbasierten Architektur erleichtert CrewAI die Simulation menschenähnlicher Teamarbeit, die für komplexe Projekte von entscheidender Bedeutung ist.
LangChain ist ein leistungsstarkes Framework für alle, die Anwendungen erstellen, die auf LLMs basieren. Unabhängig davon, ob Sie GPT-4-, Anthropic- oder Hugging Face-Modelle verwenden, vereinfacht LangChain den Prozess durch die Bereitstellung einer einheitlichen Schnittstelle und einer modularen Architektur. Es ist mit vorgefertigten Komponenten wie Eingabeaufforderungen, Parsern und Speicherverwaltung ausgestattet, um die Erstellung komplexer KI-Anwendungen zum Kinderspiel zu machen.
Wenn Sie mit LLM-gestützten Agenten arbeiten, sollte LangChain ganz oben auf Ihrer Liste stehen. Es bietet eine modulare und erweiterbare Architektur, in der Sie je nach Bedarf verschiedene LLMs, Eingabeaufforderungen oder Tools austauschen können. Die Speicherverwaltung von LangChain eignet sich hervorragend für die Abwicklung langer Gespräche oder mehrstufiger Arbeitsabläufe, was für Chatbots und Frage-Antwort-Systeme von entscheidender Bedeutung ist. Mit seiner einheitlichen Schnittstelle können Sie problemlos mehrere LLM-Anbieter wie OpenAI und Hugging Face integrieren.
Vertex AI Agent Builder von Google Cloud ist eine leistungsstarke Plattform für Entwickler, die KI-Agenten der Enterprise-Klasse erstellen möchten, ohne tiefgreifende Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen zu benötigen. Es kombiniert die Basismodelle, die Konversations-KI und die Suchfunktionen von Google in einer Umgebung und erleichtert so die Erstellung generativer KI-Anwendungen. Ganz gleich, ob Sie die No-Code-Konsole oder fortgeschrittenere Frameworks wie LangChain verwenden, Vertex AI bietet Flexibilität sowohl für einfache als auch komplexe Anwendungsfälle.
Vertex AI zeichnet sich durch die Entwicklung von KI-Agenten auf Unternehmensebene mit Funktionen wie KI-gestützter Suche, Agentenfunktionsaufrufen und Unternehmensqualität aus Sicherheit. Es ermöglicht Agenten die Integration in Unternehmensdatenquellen und stellt so sicher, dass die Antworten sowohl korrekt als auch kontextrelevant sind. Darüber hinaus bedeutet die Verankerung in Unternehmensdaten, dass Sie sich auf die Ergebnisse der KI verlassen können. Vertex AI unterstützt auch die Erstellung von Multi-Agent-Workflows und ist somit ideal für komplexe Anwendungen.
Microsoft Semantic Kernel est un kit de développement léger et open source qui vous permet d'intégrer facilement des modèles d'IA dans votre base de code existante. Il est conçu pour les applications d'entreprise et est déjà utilisé par Microsoft et les sociétés Fortune 500 pour automatiser les processus métier. Avec la prise en charge de C#, Python et Java, Semantic Kernel est flexible, modulaire et sécurisé, offrant une télémétrie, des hooks et des filtres pour solutions d'IA responsables.
Semantic Kernel est le middleware ultime pour intégrer l'IA dans les applications d'entreprise. C'est à l'épreuve du temps que vous pouvez échanger des modèles d'IA sans réécrire l'intégralité de votre base de code à mesure que la technologie progresse. Le framework permet aux modèles d'IA d'appeler votre code existant via des plugins, facilitant ainsi l'automatisation des tâches. L'architecture modulaire et extensible de Semantic Kernel garantit que vous pouvez continuer à développer vos agents IA à mesure que vos besoins augmentent.
Microsoft AutoGen est un framework de programmation open source conçu pour créer et coordonner des systèmes conversationnels multi-agents. Considérez AutoGen comme le PyTorch pour le développement d'IA basé sur des agents : il simplifie l'orchestration de flux de travail complexes impliquant plusieurs agents. AutoGen permet aux agents de converser, d'utiliser des outils et même de collaborer avec des humains, ce qui en fait un cadre idéal pour créer des applications LLM de nouvelle génération.
AutoGen est conçu pour les conversations multi-agents et les flux de travail, ce qui facilite l'automatisation de tâches complexes où les agents doivent communiquer entre eux. Grâce à la prise en charge des LLM et des intégrations d'outils, AutoGen offre la flexibilité nécessaire pour concevoir des systèmes autonomes ou humains dans la boucle. Que vous travailliez sur des chatbots, des assistants ou des systèmes d'automatisation de tâches, les agents personnalisables d'AutoGen vous aideront à créer des applications évolutives et robustes.
| Framework | Key Focus | Strengths | Best For |
|---|---|---|---|
| CrewAI | Role-based AI teams | Dynamic task delegation, inter-agent communication | Collaborative problem-solving, team dynamics |
| LangChain | LLM-powered applications | Modular and extensible, memory management | General-purpose AI development |
| Vertex AI Agent Builder | Enterprise-grade AI applications | AI-powered search, enterprise-grade security | Building enterprise AI agents |
| Microsoft Semantic Kernel | Enterprise AI integration | Future-proof, modular, supports multi-models | Automating business processes |
| Microsoft AutoGen | Multi-agent conversational systems | Autonomous workflows, LLM & tool integration | Building multi-agent systems and chatbots |
LangChain
etVertex AI Agent Builder
excellent dans les applications d'IA basées sur LLM et de niveau entreprise, tandis queMicrosoft Semantic Kernel et AutoGen
proposent des solutions conversationnelles au niveau et multi-agents, respectivement.Chacun de ces frameworks a ses atouts, alors choisissez celui qui correspond à vos besoins et préparez-vous à créer les agents IA de demain. Bon codage !
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop-Rahmenwerke zum Erstellen von KI-Agenten in 4. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
