Cinq frameworks d'agents d'intelligence artificielle Open Source : Dites adieu à LangChain et adoptez le développement d'applications multi-intelligence

Récemment, l'émergence d'une série de frameworks d'agents IA open source a attiré beaucoup d'attention dans l'industrie. Ces frameworks ne sont pas de simples remplacements de LangChain, Crew AI, ou OpenAI Agents SDK, mais offrent des caractéristiques et des perspectives uniques conçues pour simplifier et accélérer le développement d'applications multi-agents. Dans cet article, nous allons procéder à un examen approfondi de cinq frameworks représentatifs, en analysant leurs caractéristiques, leurs forces, leurs limites et leurs scénarios d'application, et en les comparant à LangChain.

1) AutoAgent : une plate-forme de construction rapide pour des intelligences IA sans code (Low-Code/No-Code)

Vue d'ensemble : Le concept central d'AutoAgent est le No-Code/Low-Code, qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer des intelligences IA sans écrire de code, ou très peu, grâce à des messages-guides en langage naturel ("Prompt"). Prompt) de créer et de déployer des intelligences IA sans avoir à écrire le moindre code ou une petite quantité de code. Cela réduit considérablement les obstacles au développement d'applications d'IA, les rendant accessibles aux développeurs non professionnels.

Caractéristiques principales :

• Interface de visualisation : AutoAgent offre une interface visuelle intuitive qui permet à l'utilisateur de définir le comportement et la logique d'interaction des intelligences par glisser-déposer et configuration.
• Modèles prédéfinis : La plateforme dispose de modèles intégrés pour une variété d'intelligences communes, telles que le service à la clientèle, l'analyse de données, la génération de contenu, etc. que les utilisateurs peuvent utiliser ou modifier directement.
• RAG agentique : Aide à la création d'applications corporelles intelligentes basées sur la génération améliorée par la recherche (RAG), qui peuvent intégrer des bases de connaissances externes pour améliorer la précision et la richesse des réponses.

Points forts et limites :

• Avantage : Extrêmement facile à utiliser, il convient au prototypage rapide et à la création d'applications pour les développeurs non professionnels.
• Limites : L'approche sans code peut ne pas être suffisamment flexible pour répondre à des besoins de personnalisation complexes.

Scénarios applicables :

• Créez rapidement des robots de service client, des assistants virtuels et d'autres applications.
• Exploration initiale des applications de l'IA par des équipes non techniques.

2) Agno : un moteur d'intelligence multimodale performant

Vue d'ensemble : Agno Se concentre sur la construction d'intelligences multimodales de haute performance. Il s'agit d'une bibliothèque légère qui fournit les capacités de mémoire, de connaissance et d'intégration d'outils nécessaires aux intelligences.

Caractéristiques principales :

• Soutien multimodal : Agno prend en charge non seulement le texte, mais aussi l'image, l'audio et d'autres modes d'entrée et de sortie de données.
• Traitement à grande vitesse : Officiellement, il prétend être plus rapide que LangGraph 10 000 fois plus rapide, grâce à l'optimisation de l'architecture sous-jacente.
• Réponse structurée : Les organismes intelligents peuvent générer des données structurées pour faciliter l'intégration avec d'autres systèmes.
• Évolutivité. Permet de constituer des équipes contenant des intelligences multiples et spécialisées.

Points forts et limites :

• Avantage : Des performances supérieures pour le traitement de données multimodales à grande échelle et de tâches complexes.
• Limites : Par rapport à AutoAgent, Agno nécessite quelques connaissances de base en programmation.

Scénarios applicables :

• Créez des applications pour les corps intelligents qui doivent traiter des images, des vidéos ou des sons.
• Traitement de tâches complexes nécessitant des performances et une évolutivité élevées.

3. AWS Multi-Agent Orchestrator : la solution d'orchestration multi-intelligence d'Amazon

Vue d'ensemble : AWS Multi-Agent Orchestrator est un cadre introduit par Amazon pour orchestrer plusieurs intelligences IA travaillant ensemble.

Caractéristiques principales :

• Routage intelligent : Au cœur de ce cadre se trouve un mécanisme de routage intelligent capable d'assigner la requête d'un utilisateur à l'organisme intelligent le plus approprié pour la traiter en fonction de son contenu. L'algorithme de routage est basé sur la compréhension sémantique du contenu de la requête et sur l'adéquation des capacités des organismes intelligents.
• Support multilingue : Fournit des implémentations en Python et TypeScript.
• Intelligentsia préétablie : Comprend une variété d'intelligences prêtes à l'emploi couvrant différents types de tâches.

Points forts et limites :

• Avantage : Simplifie la construction et la gestion des systèmes multi-intelligence et améliore l'efficacité globale.
• Limites : La dépendance à l'égard de l'écosystème AWS peut entraîner un risque de verrouillage du fournisseur.

Scénarios applicables :

• La construction de systèmes de dialogue complexes nécessite le traitement collaboratif de plusieurs intelligences.
• Déploiement de l'application Intelligent Body dans un environnement cloud AWS.

4. PydanticAI : un cadre de production basé sur Python

Vue d'ensemble : PydanticAI est un framework Python conçu pour construire des applications d'intelligence artificielle de niveau de production.

Caractéristiques principales :

• Non-pertinence du modèle : PydanticAI n'est pas liée à un modèle sous-jacent spécifique et peut être intégrée de manière flexible à différents modèles (LLM).
• Intégration pydantique : L'intégration poussée avec Pydantic Logfire offre de puissantes capacités de journalisation, de débogage et de surveillance. Pydantic est une bibliothèque Python pour la validation des données et la gestion des paramètres.
• Sortie structurée : L'accent est mis sur la production de résultats structurés qui facilitent le traitement et l'analyse ultérieurs.
• Type Sécurité : Tirez parti des indications de type de Python pour améliorer la fiabilité et la maintenabilité du code.

Points forts et limites :

• Avantage : Idéal pour créer des applications de production stables et fiables, avec de puissants outils de débogage et de surveillance.
• Limites : La courbe d'apprentissage est relativement raide et nécessite une certaine familiarité avec Pydantic.

Scénarios applicables :

• Construire des applications d'intelligence artificielle qui nécessitent une fiabilité et une maintenabilité élevées.
• Scénarios nécessitant une intégration avec l'écosystème Python existant.

5) Mastra : Framework TypeScript Full Stack

Vue d'ensemble : Mastra est un framework complet écrit en TypeScript qui fournit une variété de composants et d'outils nécessaires à la création d'applications pour corps intelligents.

Caractéristiques principales :

• Gestion des flux de travail : Permet de définir et de gérer des flux de travail complexes, où les tâches sont décomposées en plusieurs étapes et réalisées en collaboration par différentes intelligences.
• RAG Intégration : Prise en charge intégrée de la Génération Augmentée de Récupération (GAR).
• Outils d'évaluation : Un ensemble d'outils d'évaluation (evals) est fourni pour mesurer la performance et l'efficacité des intelligences.
• Flexibilité du déploiement : Prend en charge l'exécution locale et le déploiement dans des environnements cloud sans serveur.

Points forts et limites :

• Avantage : Fonctionnalité complète, offrant un soutien complet du processus, du développement au déploiement.
• Limites : Principalement pour les développeurs TypeScript.

Scénarios applicables :

• Construire des applications corporelles complexes et intelligentes qui nécessitent un traitement en plusieurs étapes.
• Scénarios nécessitant une évaluation fine des performances des intelligences.

résumés

Les cinq cadres d'intelligence artificielle open source mentionnés ci-dessus ont chacun leurs propres caractéristiques et offrent aux développeurs une variété de choix. Ils mettent davantage l'accent sur la facilité d'utilisation, les performances, la prise en charge multimodale ou les optimisations spécifiques à un domaine que les cadres existants tels que LangChain, Crew AI et OpenAI Agents SDK. Par rapport à LangChain, ces cadres sont souvent plus légers ou axés sur des scénarios d'application spécifiques. L'émergence de ces nouveaux cadres signale une nouvelle opportunité dans le domaine du développement d'applications pour les corps intelligents, et fournit également aux développeurs plus d'outils pour construire des agents d'intelligence artificielle. Les développeurs peuvent choisir le bon cadre pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes en fonction de leurs propres besoins et de leur bagage technique. À l'avenir, avec les progrès constants de la technologie, nous pouvons nous attendre à ce que d'autres cadres innovants apparaissent, ce qui favorisera le développement et l'application de la technologie des agents d'intelligence artificielle.