4 で AI エージェントを構築するためのトップ RAMWORKS

やあ、ノマデフです！あなたも私と同じなら、AI エージェント が世界を席巻していることに気づいているでしょう。真剣に言うと、AI エージェントは単なる誇大広告ではなく、すでにスマート システムを強化し、タスクを自動化し、企業に代わって意思決定を行っています。私はこの分野に深く関わってきましたが、信じてください、未来はエージェント主導です。

この革命に参加して独自の AI エージェントを構築したい場合は、始めるために適切なフレームワークが必要です。そこで、2024 年に最先端の AI エージェントを作成するのに役立つ 上位 5 つのフレームワークを厳選しました。スマート アシスタントやマルチエージェント システムを構築している場合でも、これらのツールが役に立ちます。

1.クルーAI

CrewAI は、チームのように機能する AI エージェントを構築したい場合に最適なフレームワークです。それぞれが特定の役割を持つエージェントの「乗組員」が複雑な問題を解決するために協力していると想像してください。タスクの調整、プロジェクトの処理、複数の可動部分の管理など、CrewAI を使用すると、AI 環境で現実世界のチームワークをシームレスにシミュレートできます。人間のチームのように複数のエージェントが協力する必要があるプロジェクトに最適です。

なぜCrewAIなのか?

CrewAI は、協力的な問題解決が必要なシナリオで威力を発揮します。 動的なタスク委任が可能です。エージェントは、新しい情報に基づいて必要に応じて調整しながら、リアルタイムでタスクを計画、割り当て、管理できます。 エージェント間のコミュニケーションは堅牢であり、エージェントが取り組みを調整し、より迅速かつ効率的に結果を提供できるようになります。 CrewAI は、ロールベースのアーキテクチャにより、複雑なプロジェクトに不可欠な人間のようなチームワークを簡単にシミュレートできます。

2.ラングチェーン

LangChain は、LLM に依存するアプリケーションを構築する人にとって強力なフレームワークです。 GPT-4、Anthropic、または Hugging Face モデルのいずれを使用している場合でも、LangChain は統合インターフェイスとモジュール式アーキテクチャを提供することでプロセスを簡素化します。プロンプト、パーサー、メモリ管理などの事前に構築されたコンポーネントがロードされているため、複雑な AI アプリケーションの構築が簡単になります。

なぜラングチェーンなのか?

LLM を利用したエージェント を使用している場合は、LangChain をリストの先頭に置く必要があります。 モジュール式で拡張可能なアーキテクチャを提供しており、ニーズに応じてさまざまな LLM、プロンプト、ツールを交換できます。 LangChain のメモリ管理は、チャットボットや質問応答システムにとって重要な、長時間の会話や複数ステップのワークフローの処理に最適です。統合されたインターフェイスにより、OpenAI や Hugging Face などの複数の LLM プロバイダーを簡単に統合できます。

3. Vertex AI エージェント ビルダー

Vertex AI Agent Builder は、機械学習の深い専門知識を必要とせずにエンタープライズ グレードの AI エージェントを作成したい開発者にとって強力なプラットフォームです。 Google の基盤モデル、会話型 AI、検索機能を 1 つの環境に統合し、生成型 AI アプリケーションを簡単に構築できるようにします。コードなしのコンソールを使用している場合でも、LangChain などのより高度なフレームワークを使用している場合でも、Vertex AI は単純なユースケースと複雑なユースケースの両方に柔軟性を提供します。

Vertex AI Agent Builder を選ぶ理由?

Vertex AI は、AI を活用した検索、エージェント関数呼び出し、エンタープライズ グレードなどの機能を備えたエンタープライズ レベルの AI エージェントの構築に優れています。セキュリティ。これにより、エージェントはエンタープライズ データ ソースと統合できるようになり、応答が正確かつ状況に応じたものになることが保証されます。さらに、エンタープライズ データに基づいている ということは、AI の出力を信頼できることを意味します。 Vertex AI はマルチエージェント ワークフローの作成もサポートしているため、複雑なアプリケーションに最適です。

4. Microsoft セマンティック カーネル

Microsoft Semantic Kernel 是一款輕量開源開發套件，可讓您輕鬆將 AI 模型整合到現有程式碼庫中。它專為企業級應用程式而設計，已被 Microsoft 和財富 500 強公司用於自動化業務流程。語意核心支援 C#、Python 和 Java，靈活、模組化且安全，為負責任的 AI 解決方案提供遙測、掛鉤和過濾器。

為什麼選擇微軟語意核心？

語意核心是將人工智慧整合到企業應用程式的終極中間件。它面向未來隨著技術的進步，您可以交換人工智慧模型，而無需重寫整個程式碼庫。該框架允許人工智慧模型透過插件調用現有程式碼，從而更輕鬆地自動化任務。 Semantic Kernel 的模組化和可擴展架構確保您可以隨著需求的增長不斷構建 AI 代理。

5.微軟AutoGen

Microsoft AutoGen 是一個開源程式框架，旨在建立和協調多代理對話系統。將 AutoGen 視為基於代理的 AI 開發的 PyTorch — 它簡化了涉及多個代理的複雜工作流程的編排。 AutoGen 允許代理進行對話、使用工具，甚至與人類協作，使其成為建立下一代 LLM 支援的應用程式的理想框架。

為什麼選擇微軟 AutoGen？

AutoGen 專為多代理對話和工作流程而構建，可以輕鬆自動執行代理需要相互通信的複雜任務。憑藉對法學碩士和工具整合的支持，AutoGen 提供了設計自主或人機互動系統的靈活性。無論您是在開發聊天機器人、助手還是任務自動化系統，AutoGen 的可自訂代理程式都將協助您建立可擴展且強大的應用程式。

比較表

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