Recentemente, o surgimento de uma série de estruturas de agentes de IA de código aberto atraiu muita atenção no setor. Essas estruturas não são simples substitutos do LangChain, do Crew AI ou do OpenAI Agents SDK, mas oferecem recursos e perspectivas exclusivos projetados para simplificar e acelerar o desenvolvimento de aplicativos multiagentes. Neste artigo, faremos uma análise detalhada de cinco estruturas representativas, analisando seus recursos, pontos fortes, limitações e cenários de aplicação, e comparando-os com o LangChain.
1. AutoAgent: uma plataforma de construção rápida para inteligências de IA sem código (Low-Code/No-Code)
Visão geral: O conceito central do AutoAgent é o No-Code/Low-Code, que permite que os usuários criem e implementem inteligências de IA sem escrever nenhum código ou com uma pequena quantidade de código por meio de prompts de linguagem natural ("Prompt"). Prompt) para criar e implementar inteligências de IA sem escrever nenhum ou pouco código. Isso reduz significativamente as barreiras ao desenvolvimento de aplicativos de IA, tornando-os acessíveis a desenvolvedores não profissionais.
Características principais:
- Interface de visualização: O AutoAgent oferece uma interface visual intuitiva que permite ao usuário definir o comportamento e a lógica de interação das inteligências por meio de configuração e arrastar e soltar.
- Modelos predefinidos: A plataforma tem modelos integrados para uma variedade de inteligências comuns, como atendimento ao cliente, análise de dados, geração de conteúdo etc., que os usuários podem usar ou modificar diretamente.
- RAG autêntico: Suporte para a criação de aplicativos de corpo inteligente baseados em RAG (Retrieval-Augmented Generation) que podem incorporar bases de conhecimento externas para melhorar a precisão e a riqueza das respostas.
Pontos fortes e limitações:
- Vantagens: Extremamente fácil de usar, adequado para prototipagem rápida e criação de aplicativos para desenvolvedores não profissionais.
- Limitações: A abordagem sem código pode não ser suficientemente flexível para requisitos complexos de personalização.
Cenários aplicáveis:
- Crie rapidamente bots de atendimento ao cliente, assistentes virtuais e outros aplicativos.
- Exploração inicial de aplicativos de IA por equipes não técnicas.
2. Agno: um mecanismo de inteligência multimodal de alto desempenho
Visão geral: Agno Concentra-se na criação de inteligências multimodais de alto desempenho. É uma biblioteca leve que fornece os recursos de memória, conhecimento e integração de ferramentas exigidos pelas inteligências.
Características principais:
- Suporte multimodal: O Agno suporta não apenas texto, mas também imagem, áudio e outros dados modais de entrada e saída.
- Processamento em alta velocidade: Oficialmente, ele afirma ser mais rápido do que LangGraph 10.000 vezes mais rápido, graças às otimizações na arquitetura subjacente.
- Resposta estruturada: Os corpos inteligentes podem gerar saída de dados estruturados para facilitar a integração com outros sistemas.
- Escalabilidade. Permite a formação de equipes com várias inteligências especializadas.
Pontos fortes e limitações:
- Vantagens: Desempenho superior para lidar com dados multimodais em grande escala e tarefas complexas.
- Limitações: Em comparação com o AutoAgent, o Agno requer algumas habilidades básicas de programação.
Cenários aplicáveis:
- Crie aplicativos para corpos inteligentes que precisam processar imagens, vídeo ou áudio.
- Processamento de tarefas complexas que exigem alto desempenho e escalabilidade.
3. AWS Multi-Agent Orchestrator: a solução de orquestração de inteligência múltipla da Amazon
Visão geral: O AWS Multi-Agent Orchestrator é uma estrutura introduzida pela Amazon para orquestrar várias inteligências de IA trabalhando juntas.
Características principais:
- Roteamento inteligente: No centro da estrutura está um mecanismo de roteamento inteligente capaz de atribuir a consulta de um usuário ao órgão inteligente mais adequado para processamento com base em seu conteúdo. O algoritmo de roteamento baseia-se na compreensão semântica do conteúdo da consulta e na correspondência dos recursos das inteligências.
- Suporte multilíngue: Oferece implementações em Python e TypeScript.
- Intelligentsia predefinida: Inclui uma variedade de inteligências prontas para uso que abrangem diferentes tipos de tarefas.
Pontos fortes e limitações:
- Vantagens: Simplifica a construção e o gerenciamento de sistemas de inteligência múltipla e melhora a eficiência geral.
- Limitações: A dependência do ecossistema da AWS pode acarretar algum risco de dependência do fornecedor.
Cenários aplicáveis:
- A criação de sistemas de diálogo complexos exige o processamento colaborativo de várias inteligências.
- Implementação do aplicativo Intelligent Body em um ambiente de nuvem da AWS.
4. PydanticAI: uma estrutura de nível de produção baseada em Python
Visão geral: PydanticAI é uma estrutura Python projetada para criar aplicativos de inteligência de IA de nível de produção.
Características principais:
- Irrelevância do modelo: A PydanticAI não está vinculada a um modelo subjacente específico e pode ser integrada de forma flexível a vários modelos (LLMs).
- Integração Pydantic: A integração profunda com o Pydantic Logfire oferece recursos avançados de registro, depuração e monitoramento. O Pydantic é uma biblioteca Python para validação de dados e gerenciamento de configurações.
- Saída estruturada: A ênfase é colocada na geração de resultados estruturados que facilitam o processamento e a análise subsequentes.
- Segurança de tipo: Aproveite as dicas de tipo do Python para melhorar a confiabilidade e a capacidade de manutenção do código.
Pontos fortes e limitações:
- Vantagens: Ideal para criar aplicativos de nível de produção estáveis e confiáveis com ferramentas avançadas de depuração e monitoramento.
- Limitações: A curva de aprendizado é relativamente íngreme e requer familiaridade com o Pydantic.
Cenários aplicáveis:
- Crie aplicativos de inteligência de IA que exijam alta confiabilidade e capacidade de manutenção.
- Cenários que exigem integração com o ecossistema Python existente.
5. Mastra: estrutura de pilha completa TypeScript
Visão geral: O Mastra é uma estrutura de pilha completa escrita em TypeScript que fornece uma variedade de componentes e ferramentas necessários para criar aplicativos de corpo inteligente.
Características principais:
- Gerenciamento do fluxo de trabalho: Oferece suporte à definição e ao gerenciamento de fluxos de trabalho complexos, em que as tarefas são divididas em várias etapas e concluídas de forma colaborativa por diferentes inteligências.
- Integração RAG: Suporte integrado para Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Ferramentas de avaliação: Um conjunto de ferramentas de avaliação (evals) é fornecido para medir o desempenho e a eficácia das inteligências.
- Flexibilidade de implantação: Oferece suporte à execução local e à implementação em ambientes de nuvem sem servidor.
Pontos fortes e limitações:
- Vantagens: Funcionalidade abrangente, oferecendo suporte completo ao processo, desde o desenvolvimento até a implantação.
- Limitações: Principalmente para desenvolvedores de TypeScript.
Cenários aplicáveis:
- Criação de aplicativos corporais complexos e inteligentes que exigem processamento em várias etapas.
- Cenários que exigem uma avaliação detalhada do desempenho das inteligências.
resumos
Cada uma dessas cinco estruturas de inteligência de IA de código aberto tem suas próprias características e oferece aos desenvolvedores uma variedade de opções. Elas enfatizam mais a facilidade de uso, o desempenho, o suporte multimodal ou as otimizações específicas do domínio do que as estruturas existentes, como LangChain, Crew AI e OpenAI Agents SDK. Em comparação com a LangChain, essas estruturas costumam ser mais leves ou focadas em cenários de aplicativos específicos. O surgimento dessas novas estruturas sinaliza uma nova oportunidade de desenvolvimento no campo de desenvolvimento de aplicativos de corpos inteligentes de IA e também oferece aos desenvolvedores mais ferramentas para criar agentes de IA. Os desenvolvedores podem escolher a estrutura certa para criar aplicativos mais avançados e inteligentes de acordo com suas próprias necessidades e formação técnica. No futuro, com o progresso contínuo da tecnologia, podemos esperar o surgimento de estruturas mais inovadoras, promovendo ainda mais o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de agentes de IA.
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