Ausführlicher Leitfaden zur Auswahl von KI-Agentenplattformen und -technologien

Angetrieben von der Welle der künstlichen Intelligenz entwickelt sich die KI-Agententechnologie (intelligenter Körper) mit einer beispiellosen Geschwindigkeit und dringt allmählich in verschiedene Branchen vor. Angesichts der unzähligen KI-Agenten-Plattformen und -Technologie-Frameworks auf dem Markt stehen sowohl Technologieexperten als auch Branchenneulinge vor einem Auswahldilemma:

• Wie wähle ich die KI-Agent-Plattform aus, die meinen Anforderungen am besten entspricht?
• Was sind die vorherrschenden technologischen Rahmenbedingungen und was sind ihre jeweiligen Stärken und Schwächen?
• Wie sollte mein spezifisches Anwendungsszenario effektiv mit der KI-Agententechnologie integriert werden?
• Bei einer so großen Auswahl an Plattformen und Frameworks stellt sich die Frage, wo Sie mit dem Lernen beginnen sollten und wie Sie Ihre Technologieauswahl treffen sollten.

Dieser Artikel zielt darauf ab, einen detaillierten und umfassenden Leitfaden für die Auswahl von KI-Agentenplattformen und -technologien bereitzustellen, der nicht nur die oben genannten grundlegenden Fragen beantwortet, sondern auch die Merkmale verschiedener Plattformen und Frameworks eingehend analysiert und mit den tatsächlichen Anwendungsszenarien kombiniert, um den Lesern zu helfen, fundiertere technische Entscheidungen zu treffen.

Stärkung der grundlegenden KI-Fähigkeiten: Der Eckpfeiler der Auswahl

Einblicke in die Entwicklung der KI-Technologie

Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren ein explosionsartiges Wachstum erlebt. Von grundlegenden Algorithmen des maschinellen Lernens bis hin zu den aktuellen Trends der generativen KI und der verkörperten Intelligenz entwickelt sich die Technologie rasant weiter. Große Tech-Giganten haben viel in die Entwicklung von KI-Modellen investiert, die Open-Source-Gemeinschaft hat eine große Anzahl hervorragender KI-Projekte und -Tools beigesteuert, und KI-Plattformen und Entwicklungs-Frameworks sind aus dem Boden geschossen. Die rasche Entwicklung der Technologie hat uns ungeahnte Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen beim Lernen und bei der Auswahl gebracht.

Allein in den letzten Monaten haben beispielsweise Google Gemini, ChatGLM, Baidu Wenxin Yiyin und Depth Seeker iFLYTEK Spark, neben vielen anderen, eine neue Generation von KI-Modellen mit höherer Leistung und umfangreicheren Funktionen vorgestellt. Diese technologischen Fortschritte sind aufregend, stellen aber auch technische Lernende und Anwendungsentwickler vor die Qual der Wahl.

Angesichts des raschen technologischen Wandels ist es dringend erforderlich, unsere Lernprioritäten und Auswahlstrategien zu klären:

• Wie können Sie verhindern, dass Sie von der Welle der neuen Technologien überwältigt werden und Ihr Lernen immer effektiv und zielgerichtet bleibt?
• Welches sind unter den vielen Zweigen der KI-Technologie die wichtigsten Fähigkeiten für den Aufbau eines KI-Agenten?
• Wie treffen Sie bei der großen Auswahl an Plattformen und Frameworks die beste Wahl für Ihre Bedürfnisse?

Kompetenzbasiert, toolbasiert: Kernprinzipien des Lernens und der Auswahl

Während des Lern- und Technologieauswahlprozesses für den KI-Agenten wird die "Kompetenzbasiert, werkzeugbasiert" sollte das zentrale Leitprinzip sein.

Das bedeutet, dass wir unser Lernen auf die folgenden Punkte konzentrieren sollten Verständnis der Kernfähigkeiten von AI Andererseits ist es wichtig, die Grenzen der Funktionen, die durch das derzeitige KI-Modell erreicht werden können, sowie das Potenzial der KI-Technologie bei der Lösung praktischer Probleme und der Ermöglichung von Anwendungsszenarien eingehend zu untersuchen. Konkret müssen wir uns auf die folgenden Aspekte konzentrieren:

• Großes Spektrum an ModellfähigkeitVerstehen der technischen Merkmale, Stärken und Grenzen verschiedener Arten von Makromodellen (z. B. Transformer-Modelle, Diffusionsmodelle, graphische neuronale Netze usw.) und Verstehen der Unterschiede in ihren Fähigkeiten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, beim Computersehen und beim multimodalen Verständnis.
• Kernmechanismus des AI-AgentenVertieftes Verständnis der Komponenten eines KI-Agenten, z. B. Wahrnehmungsmodul, Entscheidungsmodul, Ausführungsmodul, Speichermodul usw., und wie der Agent arbeitet, lernt und miteinander interagiert.
• Anwendungsszenario InnovationKI-Agent: Erforschen Sie aktiv die Anwendungsszenarien von KI-Agenten in verschiedenen Branchen und Bereichen und gewinnen Sie Einblicke in den potenziellen Anwendungswert und die Geschäftsmöglichkeiten, z. B. in den Bereichen intelligenter Kundenservice, virtuelle Assistenten, Inhaltserstellung, Smart Home, industrielle Automatisierung und Bildungsberatung.

Erlernen und Auswählen spezifischer Tools, Plattformen und Frameworks auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses der KI-Funktionen. Der richtige Lern- und Auswahlweg sollte die folgenden Schritte umfassen:

1. Definition von Anwendungsszenarien und ProblemenKI-Agenten können zur Lösung spezifischer Probleme eingesetzt werden, z. B. zur Verbesserung der Effizienz des Kundendienstes, zur Optimierung der Inhaltserstellung und zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, indem sie ihre eigenen Anforderungen eingehend analysieren.
2. Evaluierung der AI-Fähigkeit MatchAuf der Grundlage der Anforderungen des Szenarios bewerten Sie, wie gut die verschiedenen KI-Fähigkeiten (z. B. Verstehen natürlicher Sprache, Dialoggenerierung, Wissensgrafik, Schlussfolgerungen, Planung usw.) dem Szenario entsprechen, und bestimmen die erforderlichen KI-Kernfähigkeiten.
3. Auswahl der richtigen Tools und PlattformenAuf der Grundlage der Definition der erforderlichen KI-Fähigkeiten recherchieren und bewerten Sie verschiedene KI-Agentenplattformen, Entwicklungs-Frameworks und zugehörige Tools auf dem Markt und wählen Sie eine Lösung aus, die die Bedürfnisse des Szenarios effektiv unterstützen kann, die Anforderungen an die technischen Fähigkeiten erfüllt und die Kosteneffizienz berücksichtigt.

Wenn wir zum Beispiel die Freigabe der Technologie von Smart Spectrum AI für KI-Intelligenzen betrachten, die in der Lage sind, Computer autonom zu manipulieren, müssen wir zunächst an Folgendes denken: Was sind die zentralen KI-Fähigkeiten dieser Technologie? Welche Szenarien kann sie lösen? Stattdessen sind sie sofort damit beschäftigt, das Tool zu nutzen und zu lernen. Eine genauere Analyse zeigt, dass der Schlüssel zu dieser Technik darin besteht Verbesserte Ausführungsmöglichkeiten und Autonomie des KI-Agenten Dadurch kann sie das Verhalten eines menschlichen Benutzers auf einem Computer nachahmen und so komplexere automatisierte Aufgaben ermöglichen. Diese Technologie hat jedoch auch mit folgenden Problemen zu kämpfen Höhere Kosten, mangelnde Vielseitigkeit, Sicherheitsrisiken Zu den Herausforderungen gehören. Daher besteht bei der Bewertung der Einführung dieser Technologie ein Bedarf an Kombinieren Sie spezifische Anwendungsszenarien und praktische Bedürfnisse Stellen Sie umfassende Überlegungen an.

Wenn wir hingegen anfangen, spezifischen Tools und Plattformen hinterherzulaufen, verfallen wir leicht in das Missverständnis "Lerntools um der Lerntools willen" und vernachlässigen dabei das Verständnis der Kernfähigkeiten von KI und das tiefgreifende Nachdenken über Anwendungsszenarien.

Die Bedeutung von Werkzeugen: Steigerung der Effizienz und Beschleunigung der Ergebnisse

Auch wenn das Kernprinzip "kompetenzbasiert und werkzeugbasiert" lautet, bedeutet dies nicht, dass Werkzeuge nicht wichtig sind. Die richtigen Tools können die Entwicklungseffizienz von KI-Agenten erheblich steigern, die technische Schwelle senken und die Anwendungslandung beschleunigen. So bieten verschiedene KI-Agentenplattformen grafische Oberflächen, vorgefertigte Komponenten und praktische API-Schnittstellen, die es Entwicklern ermöglichen, KI-Agentenanwendungen schnell zu erstellen und einzusetzen, ohne alle Module von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Verschiedene Entwicklungs-Frameworks bieten eine strukturierte Code-Organisation, umfangreiche Tool-Bibliotheken und eine umfassende Dokumentation, die es Entwicklern ermöglichen, kundenspezifische Entwicklungen und Funktionserweiterungen effizienter durchzuführen. Automatisierungstools helfen den Entwicklern, sich wiederholende Aufgaben zu vereinfachen, wie z. B. die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining, die Leistungsbewertung, die Bereitstellung usw., so dass sie sich mehr auf die Kerngeschäftslogik und die Entwicklung innovativer Funktionen konzentrieren können.

Auf der Grundlage des Erlernens und Beherrschens der Kernfähigkeiten der KI kann daher durch die Wahl der richtigen Tools und Plattformen das doppelte Ergebnis mit dem halben Aufwand erzielt werden.

Szenariobasiertes Lernen: Übung macht den Meister

Lernende AI-Agententechnologie. Der effektivste Weg ist das "szenariobasierte Lernen". Das bedeutet, dass wir das tun sollten. Dies bedeutet, dass wir sollten Ausgehend von konkreten Anwendungsszenarien, Lernen und Üben mit realen Problemen. Wenn wir zum Beispiel einen intelligenten Kundenservice-Agenten entwickeln wollen, dann können wir um das folgende Problem herum lernen. Wenn wir zum Beispiel einen intelligenten Kundendienstagenten entwickeln wollen, dann können wir um das folgende Problem herum lernen:

• Welches sind die Kernfähigkeiten, die für einen intelligenten Kundendienstagenten erforderlich sind? (z. B. natürliches Sprachverständnis, Absichtserkennung, Wissensdatenbankabfrage, Dialogmanagement, Emotionserkennung usw.)
• Welche Plattformen und Frameworks gibt es für den Aufbau intelligenter Kundenservice-Agenten (z.B. Rasa, Dialogflow, Amazon Lex, Coze, Dify, etc.)?
• Wie gestaltet man den Dialogablauf und die Wissensbasis eines intelligenten Kundendienstmitarbeiters?
• Wie kann man die Leistung und die Benutzerfreundlichkeit des intelligenten Kundendienstagenten bewerten?
• Wie kann man den intelligenten Kundenbetreuer kontinuierlich optimieren und weiterentwickeln?

Durch szenariobasiertes Lernen können wir die tatsächliche Wirkung der KI-Technologie in der Praxis testen, die Anwendbarkeit von Tools und Plattformen bewerten und kontinuierlich Erfahrungen sammeln und unsere Fähigkeiten verbessern. In der Praxis müssen wir uns auf die folgenden Schlüsselindikatoren konzentrieren:

• EffizienzgewinneIst der KI-Agent in der Lage, die Produktivität zu steigern und die Arbeitskosten zu senken?
• BetriebskostenSind die Kosten für den Einsatz und den Betrieb des KI-Agenten überschaubar und im Rahmen des Budgets?
• LaufgeschwindigkeitEntspricht die Reaktionsfähigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit des KI-Agenten den Bedürfnissen der Nutzer?
• Qualität der ErgebnisseIst der Output des KI-Agenten genau, zuverlässig und wie erwartet?
• BenutzererfahrungIst die Interaktion mit dem KI-Agenten für den Benutzer reibungslos, natürlich und freundlich?

Durch die kontinuierliche Überwachung und Auswertung dieser Metriken können wir die Leistung des KI-Agenten laufend optimieren und letztlich feststellen, ob die gewählte Technologielösung die Anforderungen des Szenarios wirklich erfüllt.

AI Full Stack Technologie Stack Auswahl Details

Nach der Klärung der Grundprinzipien des KI-Lernens und der KI-Auswahl werden wir die Details der Auswahl des gesamten KI-Stacks erörtern, um den Lesern zu helfen, bessere und leistungsfähigere KI-Agent-Anwendungen zu entwickeln.

Dimensionen der Technologieauswahl Überlegungen

Bei der Auswahl einer KI-Agententechnologie sind zusätzlich zu den bereits erwähnten Kosten, Stabilität, Implementierbarkeit, Genauigkeit Zusätzlich zu den vier Schlüsselfaktoren müssen die folgenden Dimensionen berücksichtigt werden:

• funktionale VollständigkeitOb die Plattform oder das Framework alle Funktionen bietet, die für den Aufbau eines KI-Agenten erforderlich sind, z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache, Dialogmanagement, Wissensdatenbank, multimodale Unterstützung, Orchestrierung von Agenten usw.
• Benutzerfreundlichkeit und EntwicklungseffizienzOb die Plattform oder das Framework einfach zu erlernen und zu verwenden ist, benutzerfreundliche Entwicklungsschnittstellen und -werkzeuge bietet und die Entwicklungseffizienz verbessert und die Entwicklungszyklen verkürzt.
• Skalierbarkeit und FlexibilitätOb die Plattform oder das Framework eine flexible Funktionserweiterung und kundenspezifische Entwicklung unterstützt und ob sie den Anforderungen künftigen Unternehmenswachstums und technologischer Upgrades gerecht werden kann.
• Gemeinschaftliche Unterstützung und ÖkosystemeOb die Plattform oder der Rahmen über eine aktive Gemeinschaft und ein gut entwickeltes Ökosystem verfügt und ob sie/er Zugang zu rechtzeitiger technischer Unterstützung und reichhaltigen Ressourcen hat.
• Sicherheit und DatenschutzOb die Plattform oder das Framework umfassende Sicherheitsmechanismen und Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre bietet, um die Nutzerdaten und die Systemsicherheit zu schützen.
• Bereitstellungsmethoden und BetriebsumgebungenWelche Bereitstellungsmethoden werden von der Plattform oder dem Framework unterstützt (z. B. Cloud, lokal, hybrid) und sind sie an unterschiedliche Betriebsumgebungen und Hardwarebedingungen anpassbar?
• Lizenzvereinbarungen und GeschäftsmodelleWie lautet die Lizenzvereinbarung für die Plattform oder den Rahmen, ist sie quelloffen und kostenlos, gibt es kommerzielle Einschränkungen, sind kommerzielle Unterstützungsdienste verfügbar und ist das Geschäftsmodell nachhaltig?

Im eigentlichen Auswahlprozess müssen diese Dimensionen je nach den Prioritäten und dem Schwerpunkt der eigenen Szenarien abgewogen und Kompromisse eingegangen werden, um die Lösung zu wählen, die den eigenen Bedürfnissen am besten entspricht.

Auswahlempfehlungen für unterschiedliche technische Hintergründe

Keine Codebasis: schneller Start, niedrige Hürde für die Praxis

in Bezug auf Keine Programmierkenntnisse die Nutzer des KI-Agenten-Plattform mit geringem/gar keinem Code Sie sind die beste Wahl für einen schnellen Start und zum Üben. Solche Plattformen bieten in der Regel Grafische Benutzeroberfläche, Drag-and-Drop-Komponenten, vorkonfigurierte Funktionsmodule Die KI-Agentenplattformen sind so konzipiert, dass die Benutzer schnell KI-Agentenanwendungen erstellen und einsetzen können, ohne Code schreiben zu müssen. Gleichzeitig tendieren diese Plattformen auch dazu Umfangreiche integrierte KI-Funktionen Zum Beispiel das Verstehen natürlicher Sprache, die Dialoggenerierung, die Verwaltung von Wissensdatenbanken, die Integration mehrerer Kanäle usw. Benutzer können diese Funktionen direkt aufrufen, ohne selbst komplexe KI-Modelle entwickeln und integrieren zu müssen.

Empfohlene Plattform:

• Coze. Eingeführt von ByteHopper Cloud AI Agent Build Plattform Zur Verfügung gestellt Visuelle Bearbeitungsoberfläche, umfangreiches Plugin-Ökosystem, leistungsstarke Funktionen zur Workflow-Orchestrierung Die KI-Agenten von Coze sind so konzipiert, dass sie einfach zu bedienen sind und es den Benutzern ermöglichen, verschiedene Arten von KI-Agenten zu erstellen, wie z. B. Chatbots, Assistenten für die Erstellung von Inhalten, Wissensquiz-Bots und vieles mehr. Die Vorteile von Coze sind Extrem benutzerfreundlich, funktionsreich, schnelle Iteration von Updates Aber der Nachteil ist Verlässt sich vollständig auf Cloud-Dienste, unterstützt keine lokale Bereitstellung, Datensicherheit und Datenschutz können problematisch sein .
• Dify. Open-Source-Plattform für KI-Agenten (math.) Gattung Unterstützt sowohl Cloud- als auch lokale Bereitstellungen Zur Verfügung gestellt Coze-ähnliche visuelle Bearbeitungsoberfläche und Plug-in-Mechanismus Aber Verstärkter Fokus auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit . Die Vorteile von Dify sind Quelloffen, kostenlos, lokal einsetzbar und skalierbar Der Nutzer kann die Funktionalität nach seinen eigenen Bedürfnissen entwickeln und erweitern, um die Sicherheit und den Schutz seiner Daten besser zu kontrollieren.
• FlowiseAI. Eine weitere großartige Open-Source-KI-Workflow-Plattform (math.) Gattung Schwerpunkt auf der Entwicklung von KI-Agenten und automatisierten Prozessen Zur Verfügung gestellt Knotenbasierte visuelle Programmierschnittstelle Mit FlowiseAI können Benutzer schnell komplexe KI-Workflows durch Ziehen, Ablegen und Verbinden von Knoten erstellen. Die Vorteile von FlowiseAI sind Leistungsstarke Funktionen zur Workflow-Orchestrierung, umfangreiche Knotenbibliothek, flexible Integrationsmöglichkeiten Es kann nahtlos mit anderen KI-Modellen, Datenbanken, API-Schnittstellen und mehr integriert werden.
• Botpress. Eine Plattform, die sich auf die Entwicklung von KI-Agenten für Unterhaltungen konzentriert Zur Verfügung gestellt Leistungsstarke Engine zur Verarbeitung natürlicher Sprache, flexibles Dialogmanagementsystem, umfangreiche Funktionen zur Kanalintegration Botpress ist für die Erstellung aller Arten von Chatbots und virtuellen Assistenten geeignet. Die Vorteile von Botpress sind Professionelle KI-Fähigkeiten, ausgereiftes Produktsystem, perfekter kommerzieller Support Aber relativ gesehen. Steilere Lernkurve, höhere Schwelle für kundenspezifische Entwicklung .

Vorschläge für Lernpfade:

1. Wählen Sie eine Zero-Code-Plattform mit hoher Benutzerfreundlichkeit (z.B. Coze oder Dify) Machen Sie den Einstieg in den Aufbau und die Anwendung eines KI-Agenten durch praktische Erfahrung.
2. Visuelle Bearbeitungswerkzeuge und voreingestellte Komponenten, die von der Lernplattform bereitgestellt werden Sie lernen auch grundlegende Methoden zur Erstellung und Konfiguration von Agenten kennen.
3. Experimentieren Sie mit den integrierten KI-Funktionen der Plattform (z. B. Verstehen natürlicher Sprache, Dialoggenerierung, Wissensdatenbanken usw.) und die Entwicklung einfacher KI-Agentenanwendungen, wie z. B. einfacher Q&A-Bots oder Chatbots.
4. Schrittweise Erkundung der erweiterten Funktionen der Plattform （Der KI-Agent kann zum Aufbau komplexerer KI-Agent-Anwendungen verwendet werden, wie z. B. intelligente Kundendienstroboter, Assistenten für die Erstellung von Inhalten usw. (z. B. Plug-in-Mechanismen, Workflow-Orchestrierung, Multi-Channel-Integration usw.).
5. Experimentieren Sie nach und nach mit flexibleren und anpassungsfähigeren Plattformen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen. (z. B. Dify oder FlowiseAI), um die zugrundeliegenden Prinzipien und technischen Details von KI-Agenten zu erlernen.

Grundlagen der Programmierung: Tiefe Anpassung, flexible Erweiterung

in Bezug auf Grundkenntnisse in der Programmierung haben die Entwickler des AI Agent Development Framework im Gesang antworten Eine Werkzeugbibliothek der unteren Ebene fähig zu liefern Größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit Der KI-Agent ist so konzipiert, dass er den Anforderungen komplexer und personalisierter Anwendungen gerecht wird. Entwickler können Programmiersprachen (z. B. Python, JavaScript usw.) in Kombination mit einer Vielzahl von KI-Bibliotheken und -Tools verwenden, um die Module des KI-Agenten von Grund auf neu zu erstellen und eine eingehende Anpassung und Optimierung vorzunehmen.

Empfohlene Frameworks und Tools:

• LangChain. Eines der beliebtesten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten Zur Verfügung gestellt Reichhaltiges Angebot an Komponenten und Modulen Zum Beispiel Modell-E/A, Cue-Word-Verwaltung, Speichermodule, Agententypen, Werkzeugbibliotheken, Kettenkomponenten, usw. Unterstützt eine breite Palette von Sprachmodellen (z.B. OpenAI, Anthropic Claude, Google PaLM, Hugging Face, usw.). Verfügbar in Python und JavaScript LangChain. Die Vorteile von LangChain sind Leistungsstarke, ökologisch gesunde, aktive Gemeinschaft Der AI Agent ist das Framework der Wahl für die Entwicklung komplexer AI Agent-Anwendungen.
• CrewAI. Entwicklungsrahmen mit Fokus auf Multi-Agenten-Zusammenarbeit (math.) Gattung Aufbauend auf LangChain Zur Verfügung gestellt Ein höheres Maß an Abstraktion und Kapselung Dies macht es für Entwickler einfacher Aufbau und Management von Multi-Agenten-Teams CrewAI simuliert Teamwork-Szenarien, die eine komplexere Aufgabenzerlegung und eine gemeinschaftliche Erledigung ermöglichen. Die Vorteile von CrewAI sind Vereinfacht die Komplexität der Multi-Agenten-Entwicklung, verbessert die Entwicklungseffizienz und erleichtert den Aufbau komplexer, kollaborativer KI-Systeme. .
• Transformers (Umarmendes Gesicht). Eine der beliebtesten Deep-Learning-Modellbibliotheken (math.) Gattung Bietet Zehntausende von vortrainierten Modellen Sie decken ein breites Spektrum von Bereichen ab, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Audioverarbeitung und mehr. Unterstützung verschiedener gängiger Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.). Die Transformers-Bibliothek ist Grundlegende Werkzeuge für die Entwicklung einer Vielzahl von KI-Anwendungen Dies schließt KI-Agenten ein. Die Vorteile sind Reichhaltige Modelle, starke Leistung, große Gemeinschaft ist eine unentbehrliche Werkzeugbibliothek für Deep-Learning-Entwickler.
• Rasa. Open-Source-Framework für die Entwicklung von KI im Dialog (math.) Gattung Ein vollständiges Werkzeug zur Erstellung von Dialogsystemen wird bereitgestellt Das NLG ist ein neues, innovatives und flexibles System, das Module wie Natural Language Understanding, Dialogue Management, NLG und mehr umfasst. Unterstützung für Python und mehrere Dialogkanäle . Die Stärken von Rasa sind Leistungsstarke Dialogmanagement-Funktionen, flexible Anpassungsmöglichkeiten, Fokus auf Datenschutz und Datensicherheit die sich für die Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten für Unternehmen eignet.
• AutoGen (Microsoft). Multi-Agent Collaboration Framework von Microsoft (math.) Gattung Schwerpunkt ist der Aufbau anpassbarer, dialogfähiger Multiagentensysteme (math.) Gattung Unterstützt mehrere Agententypen (z. B. AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChatAgent, usw.). Bietet flexible Modelle für die Interaktion und Zusammenarbeit von Agenten Der Vorteil von AutoGen ist, dass es auf vielfältige Weise eingesetzt werden kann. Die Vorteile von AutoGen sind Leistungsstarke Multi-Agenten-Kollaboration, flexible Agenten-Konfiguration und -Interaktion, einfacher Aufbau komplexer KI-Konversationssysteme. .

Tech Stack Vorschlag:

• Programmiersprache:: Python Die Sprache der Wahl für die KI-Entwicklung, mit einem reichhaltigen Ökosystem von KI-Bibliotheken und -Tools. JavaScript Es ist weit verbreitet in der Front-End-Entwicklung und Node.js Back-End-Entwicklung, und Frameworks wie LangChain bieten auch JavaScript-Versionen.
• AI Agent Framework:: LangChain ist das bevorzugte Allzweck-Framework für die Entwicklung von KI-Agenten. CrewAI für Szenarien der Zusammenarbeit mehrerer Agenten. Rasa für konversationelle KI-Anwendungen. AutoGen ist eine weitere Option für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten.
• Deep Learning-Bibliothek:: Transformers (Umarmendes Gesicht) sind wichtige Deep-Learning-Modellbibliotheken, die PyTorch im Gesang antworten TensorFlow ist der vorherrschende Rahmen für Deep Learning.
• Vektordatenbank:: Weaviate vielleicht Kiefernzapfen Die isovector-Datenbank wird zum Speichern und Abrufen von Vektordaten verwendet, um die semantische Suche und den Ähnlichkeitsabgleich für KI-Anwendungen zu verbessern.
• Hilfe:: Riegel.DIY / Riegel.Neu und andere KI-gestützte Programmierwerkzeuge können die Entwicklungseffizienz verbessern. Windsurfen / Cursor VSCode-Plug-ins wie dieses bieten eine bequemere AI-Programmierung.

Vorschläge für Lernpfade:

1. Systematisches Erlernen der Programmiersprache Python Beherrschung der grundlegenden Syntax, Datenstrukturen, gängigen Bibliotheken und Werkzeuge.
2. Lernen Sie die Grundlagen des Deep Learning Verständnis von neuronalen Netzen, Backpropagation, gängigen Modellstrukturen usw.
3. Erfahren Sie mehr über das LangChain-Framework Die Kernkomponenten und Module, wie z. B. Modell-E/A, Cue-Management, Speichermodule, Kettenkomponenten usw., werden vom Anwender auf vielfältige Weise genutzt.
4. Versuchen Sie, eine einfache KI-Agent-Anwendung mit LangChain zu erstellen! z. B. Frage- und Antwort-Bots, Tools zur Textzusammenfassung, Assistenten zur Codegenerierung usw.
5. Erkunden Sie Schritt für Schritt die erweiterten Funktionen von LangChain Zum Beispiel die Integration von Agententools, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, benutzerdefinierte Kettenkomponenten usw., um komplexere KI-Agent-Anwendungen zu erstellen.
6. Wählen Sie das richtige KI-Agenten-Framework und die richtige Tool-Bibliothek für Ihre Anwendung. Wenn Sie zum Beispiel Multi-Agenten-Systeme entwickeln wollen, können Sie CrewAI oder AutoGen lernen; wenn Sie KI-Anwendungen für Unterhaltungen entwickeln wollen, können Sie Rasa oder Botpress lernen.
7. Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten technologischen Entwicklungen im Bereich KI Wir werden unsere Fähigkeiten und Anwendungen weiter verbessern, indem wir neue KI-Modelle, Frameworks und Tools erlernen und beherrschen.

Zusammenfassung und Ausblick

In diesem Artikel werden die verschiedenen Aspekte der Auswahl von KI-Agentenplattformen und -technologien erörtert, von den grundlegenden KI-Fähigkeiten über Auswahlüberlegungen und Empfehlungen für verschiedene technische Hintergründe bis hin zu spezifischen Plattformen, Frameworks und Tools, die empfohlen werden, um dem Leser einen umfassenden und praktischen Leitfaden für die Auswahl von KI-Agententechnologien an die Hand zu geben. Wir hoffen, dass die Erklärungen in diesem Artikel den Lesern helfen können Sie können die KI-Agententechnologie besser verstehen, ihre eigenen Bedürfnisse klären, die am besten geeigneten technischen Lösungen auswählen und schnell mit der Entwicklung von KI-Agenten beginnen, um effiziente, intelligente und zuverlässige KI-Anwendungen zu erstellen. .

In Zukunft wird sich die KI-Agententechnologie weiter in Richtung Intelligenter, autonomer, vielseitiger Wir freuen uns auf weitere innovative KI-Agentenanwendungen, die tiefgreifende Veränderungen und Wertsteigerungen für verschiedene Branchen mit sich bringen werden. Wir erwarten, dass weitere innovative KI-Agentenanwendungen entstehen, die tiefgreifende Veränderungen und Wertsteigerungen für verschiedene Branchen mit sich bringen. Als Teilnehmer und Mitgestalter des KI-Zeitalters sollten wir Sie sind leidenschaftlich an ständigem Lernen interessiert, setzen sich aktiv mit neuen Technologien auseinander und erkunden ständig die unendlichen Möglichkeiten der KI. .