Los cinco mejores marcos de código abierto para agentes de IA: diga adiós a LangChain y apueste por el desarrollo de aplicaciones multiinteligencia

Recientemente, la aparición de una serie de frameworks de agentes de IA de código abierto ha atraído mucha atención en la industria. Estos marcos no son simples sustitutos de LangChain, Crew AI u OpenAI Agents SDK, sino que ofrecen características y perspectivas únicas diseñadas para simplificar y acelerar el desarrollo de aplicaciones multiagente. En este artículo, realizaremos una revisión en profundidad de cinco frameworks representativos, analizando sus características, puntos fuertes, limitaciones y escenarios de aplicación, y comparándolos con LangChain.

1. AutoAgent: una plataforma de construcción rápida de inteligencias artificiales sin código (Low-Code/No-Code)

Visión general: El concepto central de AutoAgent es No-Code/Low-Code, que permite a los usuarios crear y desplegar inteligencias AI sin escribir nada o poco código a través de indicaciones en lenguaje natural ("Prompt"). Prompt) para crear y desplegar inteligencias de IA sin escribir nada o poco código. Esto reduce significativamente las barreras para el desarrollo de aplicaciones de IA, haciéndolas accesibles a desarrolladores no profesionales.

Características principales:

• Interfaz de visualización: AutoAgent proporciona una interfaz visual intuitiva que permite al usuario definir el comportamiento y la lógica de interacción de las inteligencias mediante la función de arrastrar y soltar y la configuración.
• Plantillas preestablecidas: La plataforma cuenta con plantillas integradas para diversas inteligencias comunes, como atención al cliente, análisis de datos, generación de contenidos, etc., que los usuarios pueden utilizar o modificar directamente.
• Agentic RAG: Soporte para la creación de aplicaciones corporales inteligentes basadas en la Generación Mejorada de Recuperación (RAG) que pueden incorporar bases de conocimiento externas para mejorar la precisión y riqueza de las respuestas.

Puntos fuertes y limitaciones:

• Ventaja: Extremadamente fácil de usar, adecuado para la creación rápida de prototipos y aplicaciones para desarrolladores no profesionales.
• Limitaciones: El enfoque sin código puede no ser lo suficientemente flexible para las complejas necesidades de personalización.

Escenarios aplicables:

• Cree rápidamente bots de atención al cliente, asistentes virtuales y otras aplicaciones.
• Exploración inicial de aplicaciones de IA por equipos no técnicos.

2. Agno: un motor de inteligencia multimodal de alto rendimiento

Visión general: Agno Se centra en la construcción de inteligencias multimodales de alto rendimiento. Se trata de una biblioteca ligera que proporciona las capacidades de memoria, conocimiento e integración de herramientas que requieren las inteligencias.

Características principales:

• Soporte multimodal: Agno admite no sólo texto, sino también imagen, audio y otros datos modales de entrada y salida.
• Procesamiento de alta velocidad: Oficialmente, afirma ser más rápido que LangGraph 10.000 veces más rápido, gracias a las optimizaciones de la arquitectura subyacente.
• Respuesta estructurada: Los organismos inteligentes pueden generar salidas de datos estructurados para facilitar la integración con otros sistemas.
• Escalabilidad. Permite la construcción de equipos que contengan múltiples inteligencias especializadas.

Puntos fuertes y limitaciones:

• Ventaja: Rendimiento superior para manejar datos multimodales a gran escala y tareas complejas.
• Limitaciones: En comparación con AutoAgent, Agno requiere algunos conocimientos básicos de programación.

Escenarios aplicables:

• Cree aplicaciones para organismos inteligentes que necesiten procesar imágenes, vídeo o audio.
• Procesamiento de tareas complejas que requieren alto rendimiento y escalabilidad.

3. AWS Multi-Agent Orchestrator: solución de orquestación multiinteligencia de Amazon

Visión general: AWS Multi-Agent Orchestrator es un marco introducido por Amazon para orquestar múltiples inteligencias de IA que trabajan juntas.

Características principales:

• Enrutamiento inteligente: El núcleo del marco es un mecanismo de enrutamiento inteligente capaz de asignar la consulta de un usuario al organismo inteligente más adecuado para su procesamiento en función de su contenido. El algoritmo de enrutamiento se basa en la comprensión semántica del contenido de la consulta y la adecuación de las capacidades de las inteligencias.
• Soporte multilingüe: Proporciona implementaciones tanto en Python como en TypeScript.
• Inteligencia preestablecida: Incluye una variedad de inteligencias listas para usar que cubren diferentes tipos de tareas.

Puntos fuertes y limitaciones:

• Ventaja: Simplifica la construcción y gestión de sistemas multiinteligencia y mejora la eficacia global.
• Limitaciones: La dependencia del ecosistema de AWS puede conllevar cierto riesgo de dependencia del proveedor.

Escenarios aplicables:

• Construir sistemas de diálogo complejos requiere el procesamiento colaborativo de múltiples inteligencias.
• Implementación de la aplicación Cuerpo Inteligente en un entorno de nube de AWS.

4. PydanticAI: un marco de producción basado en Python

Visión general: PydanticAI es un framework de Python diseñado para construir aplicaciones de inteligencia artificial de nivel de producción.

Características principales:

• Irrelevancia del modelo: PydanticAI no está ligada a un modelo subyacente específico y puede integrarse de forma flexible con varios modelos (LLMs).
• Integración de Pydantic: La profunda integración con Pydantic Logfire proporciona potentes funciones de registro, depuración y supervisión. Pydantic es una biblioteca Python para la validación de datos y la gestión de configuraciones.
• Salida estructurada: Se hace hincapié en la generación de resultados estructurados que faciliten el tratamiento y el análisis posteriores.
• Tipo Seguridad: Aproveche las sugerencias de tipo de Python para mejorar la fiabilidad y el mantenimiento del código.

Puntos fuertes y limitaciones:

• Ventaja: Ideal para crear aplicaciones de producción estables y fiables con potentes herramientas de depuración y supervisión.
• Limitaciones: La curva de aprendizaje es relativamente empinada y requiere familiaridad con Pydantic.

Escenarios aplicables:

• Cree aplicaciones de inteligencia artificial que requieran alta fiabilidad y facilidad de mantenimiento.
• Escenarios que requieren integración con el ecosistema Python existente.

5. Mastra: Framework TypeScript Full Stack

Visión general: Mastra es un framework full-stack escrito en TypeScript que proporciona una variedad de componentes y herramientas necesarias para construir aplicaciones smart body.

Características principales:

• Gestión del flujo de trabajo: Admite la definición y gestión de flujos de trabajo complejos, en los que las tareas se dividen en varios pasos y son completadas en colaboración por distintas inteligencias.
• Integración RAG: Compatibilidad integrada con la Generación Aumentada de Recuperación (RAG).
• Herramientas de evaluación: Se proporciona un conjunto de herramientas de evaluación (evals) para medir el rendimiento y la eficacia de las inteligencias.
• Flexibilidad de despliegue: Admite la ejecución local y el despliegue en entornos de nube sin servidor.

Puntos fuertes y limitaciones:

• Ventaja: Funcionalidad integral, que proporciona un apoyo completo al proceso desde el desarrollo hasta la implantación.
• Limitaciones: Principalmente para desarrolladores de TypeScript.

Escenarios aplicables:

• Creación de aplicaciones corporales complejas e inteligentes que requieren un procesamiento en varios pasos.
• Escenarios que requieren una evaluación detallada del rendimiento de las inteligencias.

resúmenes

Cada uno de estos cinco marcos de inteligencia de IA de código abierto tiene sus propias características y ofrece a los desarrolladores diversas opciones. Hacen más hincapié en la facilidad de uso, el rendimiento, el soporte multimodal o las optimizaciones específicas del dominio que otros marcos existentes como LangChain, Crew AI y OpenAI Agents SDK. En comparación con LangChain, estos marcos suelen ser más ligeros o centrarse en escenarios de aplicación específicos. La aparición de estos nuevos marcos señala una nueva oportunidad de desarrollo en el campo del desarrollo de aplicaciones para cuerpos inteligentes de IA, y también proporciona a los desarrolladores más herramientas para construir Agentes de IA. Los desarrolladores pueden elegir el marco adecuado para construir aplicaciones más potentes e inteligentes en función de sus propias necesidades y conocimientos técnicos. En el futuro, con el progreso continuo de la tecnología, podemos esperar que surjan más marcos innovadores, promoviendo aún más el desarrollo y la aplicación de la tecnología de agentes de IA.