Budowanie sztucznej inteligencji nie polega już tylko na szkoleniu modelu, aby wykonać jedno zadanie. W współczesnych czasach obserwujemy wzrost Multi-agentowe programy AI . System, w którym różne AI są sprzężone z funkcjonowaniem i pracującą wspólnie, aby ułatwić sprawę. Jednak, aby ta działała, konieczne jest upewnienie się, że wybierzesz odpowiednie narzędzie. W tym artykule przejdziemy przez jedne z najlepszych ram obecnych na rynku budowania wieloagcyjnych programów AI.
Najlepsze ramy do budowy programu AI wielu agentów
Jeśli chcesz, aby najlepsze frameworki budowali wieloagencyjny program AI, sprawdź poniższą listę.
- Langchain
- Creewai
- Microsoft Autogen
- Jagnięcina
- Botia
Zacznijmy od frameworków i dowiedzmy się o nich dogłębnie.
1] Langchain
Langchain to struktura typu open source, która ulepsza i upraszcza rozwój aplikacji napędzanych przez duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4. Zapewnia programistom modułowe komponenty, takie jak łańcuchy, agenty i moduły pamięci, które łącznie mogą tworzyć złożone przepływy pracy AI. Wspiera integrację z różnymi dostawcami LLM, takimi jak Openai, Hulging Face i COHERE.
Aplikacja xbox pojawia się w trybie offline w systemie Windows 10
Dodatkowo, Python.langchain.com Oferuje narzędzia do szybkiego zarządzania, aby umożliwić tworzenie i optymalizację podpowiedzi dla różnych przypadków użytkowników. Posiada również funkcje, takie jak zarządzanie pamięcią, generowanie w celu pobierania (RAG) i dynamiczna szybka inżynieria.
Aby użyć Langchain, zainstaluj go za pomocą PI, skonfiguruj LLM taki jak OpenAI, utwórz podpowiedzi i buduj łańcuchy do zarządzania wejściami i wyjściami. Po zakończeniu użytkownicy mogą dodawać narzędzia, pamięć lub agentów do złożonych przepływów pracy. Po uruchomieniu łańcucha zintegruj go z aplikacjami za pomocą Python Backends, Fastapi, StulTit lub innych frameworków.
2] Crewai
Crewai to open source Python Framework, który został zaprojektowany do budowy systemu agentów z wieloma od AA, który jest całkiem dobry we współpracy i autonomii. Umożliwia programistom tworzenie zespołów agentów AI o nazwie „Załoga”, w których każda z nich przypisuje się określone role, zadania i narzędzia. Ramy te obsługują hierarchiczny przepływ pracy, który umożliwia autonomiczną delegację zadań i komunikację międzyagentacyjną.
Crewai.com Bezproblemowo integruje się z różnymi modelami dużych języków (LLM), w tym openai i open source alternatywne, i oferuje kompatybilność z ponad 700 aplikacjami, takimi jak pojęcie, zoom i pasek. W przypadku przedsiębiorstw Crewai+ oferuje zaawansowane funkcje, takie jak interfejs bez kodu, szablony wstępnie zbudowane i ulepszone możliwości zarządzania agentami.
Zacznij od zainstalowania Crewei z PIP, uruchamiając polecenie PIP Instaluj crehe , Ustaw dostawcę LLM, a następnie zdefiniuj rolę, cele i narzędzia każdego agenta. Po zakończeniu skompiluj je do załogi, a następnie uruchom agentów i pozwól im wykonywać zadania. Użytkownicy mogą definiować narzędzia, takie jak wyszukiwanie, kalkulatory lub interfejsy API i podłączać je do agentów.
3] Microsoft Autogen
Następnie jest Microsoft Autogen, kolejna struktura typu open source, napisana w Python, która pozwala użytkownikom budować inteligentnych agentów AI, którzy współpracują w celu rozwiązywania złożonych zadań, takich jak członkowie zespołu w projektach. Dzięki temu użytkownicy mogą tworzyć agentów, które mogą wchodzić w interakcje z narzędziami, ludźmi i innymi agentami oraz podejmować decyzje między sobą. Jego godne uwagi cechy obejmują przetwarzanie komunikacji, w których agenci wysyłają wiadomości tam iz powrotem w czasie rzeczywistym.
Ponadto zawiera narzędzia obserwatorium, takie jak funkcje śledzenia metrycznego i debugowania, aby uzyskać solidne wykonanie i działa w różnych językach programowania, takich jak Python i .NET. Framework jest idealny dla aplikacji wymagających skalowalności i inteligentnej automatyzacji.
Aby rozpocząć, zainstaluj autogen za pośrednictwem PIP, skonfiguruj zmienne środowiskowe, aby użyć modelu językowego i zdefiniować UserProxyagent i Assistantagent . Teraz zainicjuj czat między nimi i skonfiguruj je za pomocą narzędzi lub monitów. W przypadku złożonych zadań utwórz wieloagencyjne czaty grupowe i wdrażaj je za pomocą Python, Docker lub Web Frameworks. Zalecamy pójście do Microsoft.com wiedzieć więcej o tym.
darmowe strony do pobierania zdjęć
4] Baranek
Agno to framework Python przyjazny programistom, który pomaga programistom budować agentów AI na podstawie możliwości pamięci, rozumowania i multimodalnych. Obsługuje dane wejściowe i wyjścia i wyjścia wideo i wyjścia. Aby zapewnić agentom pamięć i dane, framework łączy się z bazami danych i sklepami wektorowymi, takimi jak Postgres, Pinecone i LancedB.
Użytkownicy mogą zacząć od małych projektów, takich jak prosty asystent lub spróbować swoich sił w złożonych systemach, które dzielą zadania i podejmują decyzje zbiorowe. Posiada narzędzia do rozumowania, takie jak podejście do przemyślenia i wyszukiwania hybrydowe. Ponadto zapewnia pamięć długoterminową, przechowywanie sesji i strukturę wyjściowe dla lepszych interakcji kontekstowych. Po budowaniu chatbota, narzędzia analityka danych lub czegoś bardziej złożonego, AGNO jest znane z tego, że jest prostsze dla użytkowników.
Aby użyć Agno, idź Agno.com , przejdź przez przewodnik, sprawdź ich repozytor github.com, Zainstaluj go i skonfiguruj klawisze API. Teraz zdefiniuj agentów o określonych rolach i celach oraz twórz zadania i przepływy pracy. Użytkownicy mogą dostosowywać agentów do narzędzi, szablonów i pamięci. Po zakończeniu wdrażaj agentów do usług w chmurze, takich jak AWS lub GitHub, i monitoruj za pośrednictwem interfejsu użytkownika.
5] Motia
Jeśli szukasz ramy pierwszego kodu zaprojektowanego do zbudowania skalowalnego przepływu pracy opartej na zdarzeniach, wybierz Motia. Obsługuje wiele języków programowania, w tym JavaScript, Python i Ruby, w celu ułatwienia współpracy między zespołami. Ramy eliminują potrzebę leżącej u podstaw infrastruktury, takiej jak kolejki wiadomości lub brokerzy zdarzeń, aby deweloperowie skoncentrowali się na logice biznesowej.
Motia Workbench zapewnia wizualny interfejs do podpisywania, testowania i debugowania przepływów pracy poprzez dzienniki w czasie rzeczywistym i interaktywne schematy przepływu. Ponadto jego architektura obraca się wokół „kroków” i „przepływów” wielokrotnego użytku, które mają możliwość słuchania zdarzeń, obsługi przetwarzania danych i wyzwalania kolejnych kroków.
Teraz, aby rozpocząć za pomocą procesu, zainstaluj go i utworzyć nowy projekt za pomocą CLI. Zapisz funkcje modułowe, które wykonują określone zadania, łączą kroki w przepływie pracy i wykonują przepływ pracy. Użytkownicy mogą wykorzystywać Motia Workbench do wizualizacji wykonania, przeglądania dzienników i debugowania przepływów pracy w czasie rzeczywistym. Idź do Motia.dev wiedzieć więcej o tym.
To wszystko!
Czytać: Jak zainstalować Google ADK do budowy wielu agentów w systemie Windows 11
Jakie framework są używane do wdrażania wielu agentów AI?
Ramy takie jak Langchain, Crewai, Agno i wiele innych są powszechnie stosowane do budowy wielopoziomowych systemów AI. Platformy te obsługują modułowe przepływy pracy, LLM i wdrażanie w chmurze dla inteligentnego i współpracy przepływu pracy.
Czytać: Jak stworzyć potężnych agentów AI bez kodowania?
Jaki rodzaj architektury jest najbardziej odpowiedni dla systemów wielu agentów?
Najbardziej odpowiednią architekturą dla systemów wieloagowych jest model hybrydowy, który łączy scentralizowane i zdecentralizowane podejścia. Scentralizowana koordynacja zapewnia wydajność i globalny pogląd, podczas gdy agenci zdecentralizowani umożliwiają autonomię i skalowalność. Zapewnia to skuteczną komunikację, tolerancję błędów i zdolność adaptacyjną.
nie ma dostępu do folderu współdzielonego w systemie Windows 7
Również Czytać: Jak zbudować agent AI: Przewodnik dla początkujących z Microsoft.
