안녕하세요 노마데브입니다! 저와 같다면 AI 에이전트가 전 세계를 휩쓸고 있다는 사실을 눈치채셨을 것입니다. 진지하게, AI 에이전트는 단순한 과장이 아니라 이미 스마트 시스템을 강화하고 작업을 자동화하며 기업을 대신하여 결정을 내리고 있습니다. 저는 이 분야에 대해 깊이 연구해 왔으며 미래는 에이전트 중심입니다.
이제 이 혁명에 동참하고 자신만의 AI 에이전트를 구축하려면 시작하는 데 적합한 프레임워크가 필요합니다. 그래서 저는 2024년에 최첨단 AI 에이전트를 만드는 데 도움이 될 상위 5개 프레임워크를 직접 선택했습니다. 스마트 어시스턴트를 구축하든 멀티 에이전트 시스템을 구축하든 이 도구를 사용해 보세요.
CrewAI는 팀처럼 작동하는 AI 에이전트를 구축하려는 경우 제가 선호하는 프레임워크입니다. 각각 특정 역할을 맡은 에이전트 "팀"이 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력한다고 상상해 보세요. 작업 조정, 프로젝트 처리, 여러 이동 부품 관리 등 CrewAI를 사용하면 AI 환경에서 실제 팀워크를 원활하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 여러 에이전트가 인간 팀처럼 협업해야 하는 프로젝트에 적합합니다.
CrewAI는 협동적 문제 해결이 필요한 시나리오에서 빛을 발합니다. 동적 작업 위임이 가능합니다. 상담원은 작업을 실시간으로 계획, 할당, 관리하고 새로운 정보에 따라 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 에이전트 간 커뮤니케이션이 강력해 에이전트가 노력을 조율하고 더 빠르고 효율적으로 결과를 제공할 수 있습니다. CrewAI는 역할 기반 아키텍처를 통해 복잡한 프로젝트에 필수적인 인간과 같은 팀워크를 쉽게 시뮬레이션할 수 있습니다.
LangChain은 LLM에 의존하는 애플리케이션을 구축하는 모든 사람을 위한 강력한 프레임워크입니다. GPT-4, Anthropic 또는 Hugging Face 모델을 사용하든 LangChain은 통합 인터페이스와 모듈식 아키텍처를 제공하여 프로세스를 단순화합니다. 복잡한 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 프롬프트, 파서, 메모리 관리 등 사전 구축된 구성요소가 탑재되어 있습니다.
LLM 기반 에이전트와 함께 작업한다면 LangChain이 목록의 최상위에 있어야 합니다. 필요에 따라 다양한 LLM, 프롬프트 또는 도구를 교체할 수 있는 모듈형 및 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. LangChain의 메모리 관리는 챗봇과 질문 답변 시스템에 중요한 긴 대화나 다단계 작업 흐름을 처리하는 데 적합합니다. 통합 인터페이스를 통해 OpenAI 및 Hugging Face와 같은 여러 LLM 제공업체를 쉽게 통합할 수 있습니다.
Vertex AI Agent Builder는 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 만들려는 개발자를 위한 강력한 플랫폼입니다. Google의 기반 모델, 대화형 AI, 검색 기능을 하나의 환경에 결합하여 생성적 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 코드 없는 콘솔을 사용하든 LangChain과 같은 고급 프레임워크를 사용하든 Vertex AI는 단순 사용 사례와 복잡한 사용 사례 모두에 유연성을 제공합니다.
Vertex AI는 AI 기반 검색, 에이전트 함수 호출 및 엔터프라이즈급과 같은 기능을 사용하여 엔터프라이즈 수준 AI 에이전트를 구축하는 데 탁월합니다. 보안. 이를 통해 상담원은 엔터프라이즈 데이터 소스와 통합하여 응답이 정확하고 상황에 맞게 관련되도록 보장할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 데이터를 기반으로하여 AI의 결과를 신뢰할 수 있습니다. Vertex AI는 다중 에이전트 워크플로 생성도 지원하므로 복잡한 애플리케이션에 이상적입니다.
Microsoft Semantic Kernel은 AI 모델을 기존 코드베이스에 쉽게 통합할 수 있는 경량 오픈 소스 개발 키트입니다. 엔터프라이즈급 애플리케이션용으로 설계되었으며 이미 Microsoft와 Fortune 500대 기업에서 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있습니다. C#, Python 및 Java를 지원하는 Semantic Kernel은 유연하고 모듈식이며 안전하며 책임감 있는 AI 솔루션
을 위한 원격 측정, 후크 및 필터를 제공합니다.Semantic Kernel은 AI를 엔터프라이즈 애플리케이션에 통합하기 위한 최고의 미들웨어입니다. 기술이 발전함에 따라 전체 코드베이스를 다시 작성하지 않고도 AI 모델을 교체할 수 있다는 것은 미래 보장입니다. 프레임워크를 사용하면 AI 모델이 플러그인을 통해 기존 코드를 호출할 수 있으므로 작업을 더 쉽게 자동화할 수 있습니다. Semantic Kernel의 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처를 통해 요구 사항이 증가함에 따라 AI 에이전트를 계속해서 구축할 수 있습니다.
Microsoft AutoGen은 다중 에이전트 대화 시스템을 구축하고 조정하도록 설계된 오픈 소스 프로그래밍 프레임워크입니다. AutoGen은 에이전트 기반 AI 개발을 위한 PyTorch라고 생각하면 됩니다. AutoGen은 여러 에이전트가 관련된 복잡한 워크플로의 조정을 단순화합니다. AutoGen을 사용하면 상담원이 대화하고, 도구를 사용하고, 인간과 협업할 수도 있으므로 차세대 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 이상적인 프레임워크가 됩니다.
AutoGen은 다중 에이전트 대화 및 워크플로를 위해 구축되어 에이전트가 서로 통신해야 하는 복잡한 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. LLM 및 도구 통합을 지원하는 AutoGen은 자율 또는 인간 참여형 시스템을 설계할 수 있는 유연성을 제공합니다. 챗봇, 어시스턴트, 작업 자동화 시스템 등 어떤 작업을 하든 AutoGen의 맞춤형 에이전트는 확장 가능하고 강력한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
| 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
및Vertex AI Agent Builder
는 LLM 기반 및 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션에 탁월한 반면,Microsoft Semantic Kernel 및 AutoGen
은 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션을 제공합니다. 레벨 및 다중 에이전트 대화 솔루션입니다.각 프레임워크에는 장점이 있으므로 필요에 맞는 프레임워크를 선택하고 미래의 AI 에이전트를 구축할 준비를 하세요. 즐거운 코딩하세요!
위 내용은 4에서 AI 에이전트 구축을 위한 최고의 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
