Подробное руководство по выбору платформы и технологии AI Agent

Ответы ИИОпубликовано 6 месяцев назад Круг обмена ИИ

Движимая волной технологий искусственного интеллекта, технология AI Agent (интеллектуальное тело) развивается с беспрецедентной скоростью и постепенно проникает в различные отрасли. Столкнувшись с бесконечным количеством платформ и технологических рамок AI Agent, представленных на рынке, как эксперты в области технологий, так и новички в этой сфере могут столкнуться с дилеммой выбора:

Как выбрать платформу AI Agent, которая наилучшим образом соответствует моим потребностям?
Каковы доминирующие технологические рамки и каковы их сильные и слабые стороны?
Как эффективно интегрировать технологию AI Agent в мой конкретный сценарий применения?
При таком широком разнообразии платформ и фреймворков с чего начать изучение и как сделать выбор технологии?

Цель данной статьи - предоставить более глубокое и всестороннее руководство по выбору платформы и технологии AI Agent, не только ответить на основные вопросы, но и глубоко проанализировать характеристики различных платформ и фреймворков, а в сочетании с реальными сценариями применения помочь читателям принять более обоснованные технические решения.

Укрепление фундаментальных возможностей ИИ: краеугольный камень отбора

Взгляд на эволюцию технологии искусственного интеллекта

В последние годы область искусственного интеллекта переживает взрывной рост. От базовых алгоритмов машинного обучения до актуальных сегодня генеративного ИИ и воплощенного интеллекта - технология развивается стремительно. Крупнейшие технологические гиганты вкладывают значительные средства в разработку моделей ИИ, сообщество разработчиков с открытым исходным кодом предлагает большое количество отличных проектов и инструментов для ИИ, появляются платформы и механизмы для разработки ИИ. Быстрое развитие технологий открывает перед нами беспрецедентные возможности, а также ставит перед нами задачи обучения и выбора.

Например, только за последние несколько месяцев мы стали свидетелями появления Google Gemini, ChatGLM и Baidu Wenshin Yiyi, глубокий поиск Компания iFLYTEK Spark и многие другие производители выпустили новое поколение моделей искусственного интеллекта, более мощных и многофункциональных. Эти технологические достижения захватывают, но они также ошеломляют технических специалистов и разработчиков приложений, затрудняя выбор.

В условиях столь стремительных технологических изменений необходимо срочно уточнить приоритеты обучения и стратегии отбора:

Как не быть захлестнутым волной новых технологий и сохранить эффективность и направленность обучения?
Какие из многочисленных отраслей технологии ИИ являются основными возможностями для создания агента ИИ?
При наличии широкого спектра платформ и фреймворков как сделать лучший выбор для ваших нужд?

Компетентность и инструменты: основные принципы обучения и отбора

В процессе обучения и выбора технологий для агента ИИ "Компетентность и инструменты" должен быть основным руководящим принципом.

Это означает, что мы должны сосредоточить наше обучение на Понимание основных возможностей искусственного интеллекта С другой стороны, важно глубоко изучить границы функций, которые могут быть реализованы с помощью текущей модели ИИ, а также потенциал технологии ИИ в решении практических задач и расширении сценариев применения. В частности, нам необходимо сосредоточиться на следующих аспектах:

Большой спектр возможностей модели: Понимание технических характеристик, достоинств и ограничений различных типов макромоделей (например, трансформационных моделей, диффузионных моделей, графовых нейронных сетей и т.д.), а также понимание различий в их возможностях в обработке естественного языка, компьютерном зрении и мультимодальном понимании.
Основной механизм агента ИИ: Глубокое понимание компонентов агента искусственного интеллекта, например, модуля восприятия, модуля принятия решений, модуля исполнения, модуля памяти и т. д., а также того, как агент работает, учится и взаимодействует друг с другом.
Сценарий применения Инновации: Активно изучайте сценарии применения AI Agent в различных отраслях и сферах, получайте представление о потенциальной ценности применения и возможностях для бизнеса, таких как интеллектуальное обслуживание клиентов, виртуальные помощники, создание контента, умный дом, промышленная автоматизация и консультации по вопросам образования.

Изучайте и выбирайте конкретные инструменты, платформы и фреймворки, основываясь на глубоком понимании возможностей ИИ. Правильный путь обучения и выбора должен проходить по следующим этапам:

Определите сценарии и проблемы примененияИИ-агенты могут быть использованы для решения конкретных задач, таких как повышение эффективности обслуживания клиентов, оптимизация процесса создания контента и автоматизация бизнес-процессов, путем глубокого анализа собственных требований.
Оценка соответствия возможностей ИИНа основе требований сценария оцените, насколько хорошо различные возможности ИИ (например, понимание естественного языка, генерация диалогов, граф знаний, рассуждения, планирование и т. д.) соответствуют сценарию, и определите основные необходимые возможности ИИ.
Выбор правильных инструментов и платформНа основе определения требуемых возможностей ИИ проведите исследование и оценку различных платформ для агентов ИИ, механизмов разработки и соответствующих инструментов на рынке, и выберите решение, которое может эффективно поддерживать потребности сценария, удовлетворять требованиям к техническим возможностям и принимать во внимание экономическую эффективность.

Например, когда мы смотрим на выпуск технологии Smart Spectrum AI для искусственных интеллектов, способных автономно манипулировать компьютерами, первое, о чем стоит задуматься, - это следующее: Каковы основные возможности ИИ в этой технологии? Какие сценарии она может решать? Вместо этого они сразу же включаются в процесс использования и изучения инструмента. Более глубокий анализ показывает, что ключ к этой технике заключается в следующем Расширенные возможности выполнения и автономность агента ИИ Это позволяет имитировать поведение человека на компьютере, что дает возможность выполнять более сложные автоматизированные задачи. Однако эта технология также сталкивается с Более высокая стоимость, отсутствие универсальности, риски для безопасности Это вызовы. Поэтому при оценке внедрения этой технологии необходимо Сочетание конкретных сценариев применения и практических потребностей Продумайте все до мелочей.

С другой стороны, если мы начнем гнаться за конкретными инструментами и платформами, то легко впадем в заблуждение "изучение инструментов ради изучения инструментов", игнорируя понимание основных возможностей ИИ и глубокое осмысление сценариев применения.

Важность инструментов: повышение эффективности и ускорение результатов

Хотя основной принцип - "компетентность и инструменты", это не означает, что инструменты не важны. Правильно подобранные инструменты могут значительно повысить эффективность разработки AI Agent, снизить технический порог и ускорить посадку приложения. Например, различные платформы AI Agent предоставляют графические интерфейсы, готовые компоненты и удобные API-интерфейсы, позволяющие разработчикам быстро создавать и развертывать приложения AI Agent без необходимости собирать все модули с нуля. Различные фреймворки для разработки обеспечивают структурированную организацию кода, богатые библиотеки инструментов и исчерпывающую документацию, позволяя разработчикам более эффективно осуществлять индивидуальную разработку и расширение функциональности. Средства автоматизации помогают разработчикам упростить повторяющиеся задачи, такие как предварительная обработка данных, обучение моделей, оценка производительности, развертывание и т. д., чтобы они могли больше сосредоточиться на основной бизнес-логике и разработке инновационных функций.

Поэтому, изучив и освоив основные возможности ИИ, выбрав правильные инструменты и платформы, можно добиться вдвое большего результата при вдвое меньших усилиях.

Обучение на основе сценариев: практика делает совершенным

Изучение технологии AI Agent. Самый эффективный способ - "обучение по сценарию". Это значит, что мы должны. Это значит, что мы должны Начиная с конкретных сценариев применения, обучение и практика на реальных проблемах. Например, если мы хотим создать интеллектуального агента по обслуживанию клиентов, мы можем изучить следующую проблему. Например, если мы хотим создать интеллектуального агента по обслуживанию клиентов, мы можем изучить следующую проблему:

Какие основные возможности требуются для интеллектуального агента по обслуживанию клиентов? (например, понимание естественного языка, распознавание намерений, поиск информации в базе знаний, управление диалогом, распознавание эмоций и т. д.)
Какие платформы и фреймворки существуют для создания интеллектуальных агентов по обслуживанию клиентов? (например, Rasa, Dialogflow, Amazon Lex, Coze, Dify и т. д.)
Как разработать диалоговый поток и базу знаний для интеллектуального агента по обслуживанию клиентов?
Как оценить производительность и пользовательский опыт Intelligent Customer Service Agent?
Как постоянно оптимизировать и совершенствовать интеллектуальный агент обслуживания клиентов?

Благодаря обучению по сценарию мы можем проверить реальное действие технологии ИИ на практике, оценить применимость инструментов и платформ, постоянно накапливать опыт и совершенствовать свои навыки. На практике нам необходимо сосредоточиться на следующих ключевых показателях:

Повышение эффективности: Эффективен ли ИИ-агент для повышения производительности и снижения трудозатрат?
эксплуатационные расходы: Является ли стоимость развертывания и эксплуатации агента искусственного интеллекта управляемой и укладывается ли она в бюджет?
скорость бега: Соответствует ли скорость реакции и обработки данных ИИ-агента потребностям пользователя?
Качество результатов: Является ли результат работы агента искусственного интеллекта точным, надежным и соответствующим ожиданиям?
опыт пользователей: Является ли взаимодействие пользователя с агентом ИИ плавным, естественным и дружелюбным?

Постоянно отслеживая и оценивая эти показатели, мы можем непрерывно оптимизировать работу ИИ-агента и в конечном итоге определить, действительно ли выбранное технологическое решение соответствует требованиям сценария.

AI Full Stack Technology Stack Selection Details

После разъяснения основных принципов обучения и выбора ИИ мы обсудим детали выбора стека технологий полного стека ИИ, чтобы помочь читателям создавать лучшие и более мощные приложения AI Agent.

Параметры выбора технологии

При выборе технологии агента искусственного интеллекта, в дополнение к ранее упомянутым Стоимость, стабильность, реализуемость, точность Помимо четырех ключевых факторов, необходимо учитывать следующие аспекты:

функциональная полнота: Предоставляет ли платформа или фреймворк полный набор функций, необходимых для создания агента ИИ, например, обработку естественного языка, управление диалогами, базу знаний, мультимодальную поддержку, оркестровку агентов и т. д.
Простота использования и эффективность разработкиЛегко ли изучать и использовать платформу или фреймворк, предоставляет ли она удобные интерфейсы и инструменты разработки, повышает ли эффективность разработки и сокращает ли цикл разработки.
Масштабируемость и гибкость: Поддерживает ли платформа или фреймворк гибкое расширение функциональности и индивидуальную разработку, а также может ли она удовлетворить потребности будущего роста бизнеса и технологического обновления.
Поддержка сообщества и экосистемы: Имеет ли платформа или фреймворк активное сообщество и развитую экосистему, а также доступ к своевременной технической поддержке и богатым ресурсам.
Безопасность и конфиденциальность: Обеспечивает ли платформа или фреймворк комплексные механизмы безопасности и меры защиты конфиденциальности для обеспечения безопасности пользовательских данных и системы.
Методы развертывания и операционные средыКакие методы развертывания поддерживаются платформой или фреймворком (например, облачные, локальные, гибридные) и адаптируются ли они к различным операционным средам и аппаратным условиям.
Лицензионные соглашения и бизнес-модели: Каково лицензионное соглашение для платформы или фреймворка, является ли она с открытым исходным кодом и бесплатной, есть ли коммерческие ограничения, доступны ли коммерческие услуги поддержки и устойчива ли бизнес-модель.

В процессе выбора, в соответствии с приоритетами и направленностью их собственных сценариев, эти параметры необходимо взвесить и найти компромисс, чтобы выбрать решение, которое наилучшим образом отвечает их потребностям.

Рекомендации по выбору для разных технических специальностей

Нулевая кодовая база: быстрый старт, низкий барьер для практики

в отношении Без опыта программирования пользователи Платформа AI Agent с низким/нулевым кодом Это лучший выбор для быстрого старта и практики. Такие платформы обычно предлагают Графический интерфейс пользователя, перетаскивание компонентов, предварительно сконфигурированные функциональные блоки Платформы AI Agent предназначены для того, чтобы пользователи могли быстро создавать и развертывать приложения AI Agent без необходимости писать код. В то же время эти платформы также склонны Богатые встроенные возможности искусственного интеллекта Например, понимание естественного языка, генерация диалогов, управление базами знаний, многоканальная интеграция и т. д. Пользователи могут напрямую использовать эти возможности, не прибегая к самостоятельной разработке и интеграции сложных моделей искусственного интеллекта.

Рекомендуемая платформа:

Коуз. Запущено компанией ByteHopper Облачная платформа для создания агентов искусственного интеллекта Предоставлено Визуальный интерфейс редактирования, богатая экосистема подключаемых модулей, мощные возможности оркестровки рабочих процессов Пользователи могут легко создавать различные типы ИИ-агентов, такие как чат-боты, помощники по созданию контента, боты-викторины и многое другое. Коуз Преимущества Чрезвычайно простое в использовании, многофункциональное, быстрое обновление Но есть и обратная сторона. Полностью полагается на облачные сервисы, не поддерживает локальное развертывание, безопасность и конфиденциальность данных могут вызывать некоторые сомнения .
Дифи. Платформа AI Agent с открытым исходным кодом (математика) род Поддерживает как облачные, так и локальные развертывания Предоставлено Coze-подобный визуальный интерфейс редактирования и механизм подключаемых модулей Но Повышенное внимание к гибкости и настраиваемости . Dify Преимущества Бесплатный открытый исходный код, возможность локального развертывания и масштабирования Пользователь может развивать и расширять функциональность в соответствии со своими потребностями, чтобы лучше контролировать безопасность и конфиденциальность своих данных.
FlowiseAI. Еще одна отличная платформа для работы с искусственным интеллектом с открытым исходным кодом (математика) род Специализируется на создании агентов искусственного интеллекта и автоматизированных процессов Предоставлено Визуальный интерфейс программирования на основе узлов Рабочий процесс ИИ разработан таким образом, чтобы пользователи могли быстро создавать сложные рабочие процессы ИИ, перетаскивая, опуская и соединяя узлы. FlowiseAI Преимущества Мощные возможности оркестровки рабочих процессов, богатая библиотека узлов, гибкие возможности интеграции Его можно легко интегрировать с другими моделями ИИ, базами данных, API-интерфейсами и т. д.
Ботпресс. Платформа, ориентированная на создание разговорных ИИ-агентов Предоставлено Мощный механизм обработки естественного языка, гибкая система управления диалогами, широкие возможности интеграции каналов. Botpress подходит для создания всех типов чат-ботов и виртуальных помощников. Преимущества Botpress заключаются в следующем Профессиональные возможности разговорного ИИ, зрелая система продуктов, отличная коммерческая поддержка Но относительно. Более сложная кривая обучения, более высокий порог для индивидуальной разработки .

Предложения по пути обучения:

Выберите платформу с нулевым кодом и высокой простотой использования (например, Coze или Dify) Начните с практического опыта создания и применения агента искусственного интеллекта.
Инструменты визуального редактирования и предустановленные компоненты, предоставляемые учебной платформой Вы также изучите основные методы создания и настройки агентов.
Экспериментируйте со встроенными в платформу возможностями искусственного интеллекта (например, понимание естественного языка, генерация диалогов, базы знаний и т.д.), а также создание простых приложений AI Agent, таких как простые Q&A-боты или чат-боты.
Пошаговое изучение расширенных возможностей платформы （Агент искусственного интеллекта может использоваться для создания более сложных приложений агентов искусственного интеллекта, таких как интеллектуальные роботы для обслуживания клиентов, помощники по созданию контента и т. д. (например, механизмы подключения, оркестровка рабочих процессов, многоканальная интеграция и т. д.).
Постепенно экспериментируйте с более гибкими и настраиваемыми платформами в соответствии с вашими потребностями. (например, Dify или FlowiseAI) для изучения основополагающих принципов и технических деталей агентов ИИ.

Основы программирования: глубокая настройка, гибкое расширение

в отношении Обладать базовыми знаниями в области программирования разработчики Механизм разработки агентов искусственного интеллекта ответить пением Библиотека инструментов нижнего уровня в состоянии обеспечить Повышенная гибкость и настраиваемость AI Agent разработан для удовлетворения потребностей более сложных и персонализированных приложений. Разработчики могут использовать языки программирования (например, Python, JavaScript и т. д.) в сочетании с различными библиотеками и инструментами искусственного интеллекта, чтобы создавать модули AI Agent с нуля, проводить глубокую настройку и оптимизацию.

Рекомендуемые основы и инструменты:

LangChain. Один из самых популярных фреймворков для разработки агентов искусственного интеллекта Предоставлено Богатый набор компонентов и модулей Например, ввод/вывод модели, управление словами подсказок, модули памяти, типы агентов, библиотеки инструментов, компоненты цепей и т.д. Поддерживает широкий спектр основных языковых моделей (например, OpenAI, Anthropic Claude, Google PaLM, Hugging Face и т.д.). Доступно на языках Python и JavaScript LangChain. Преимущества LangChain заключаются в следующем Мощное, экологически чистое, активное сообщество AI Agent - это фреймворк для создания сложных приложений AI Agent.
CrewAI. Концепция развития, ориентированная на многоагентное взаимодействие (математика) род Построен на основе LangChain Предоставлено Более высокий уровень абстракции и инкапсуляции Это облегчает разработчикам задачу Создание и управление многоагентными командами Моделирование сценариев командной работы позволяет выполнять более сложные задания и завершать их совместными усилиями. CrewAI Преимущества Упрощает сложность разработки мультиагентных систем, повышает эффективность разработки и позволяет легко создавать сложные, совместные системы искусственного интеллекта. .
Трансформеры (обнимая лицо). Одна из самых популярных библиотек моделей глубокого обучения (математика) род Предоставляет десятки тысяч предварительно обученных моделей Они охватывают обработку естественного языка, компьютерное зрение, обработку звука и многие другие области. Поддержка различных основных фреймворков глубокого обучения (например, PyTorch, TensorFlow, JAX и т.д.). Библиотека Transformers представляет собой Фундаментальные инструменты для создания различных приложений искусственного интеллекта К ним относятся агенты искусственного интеллекта. Их преимущества заключаются в следующем Богатые модели, мощная производительность, большое сообщество это обязательная библиотека инструментов для разработчиков глубокого обучения.
Раса. Фреймворк с открытым исходным кодом, ориентированный на разработку разговорного ИИ (математика) род Предоставляется полный инструмент для создания диалоговых систем NLG - это новая, инновационная и гибкая система, включающая такие модули, как понимание естественного языка, управление диалогом, NLG и другие. Поддержка Python и нескольких каналов диалога . Сильными сторонами Расы являются Мощные возможности управления диалогами, гибкие возможности настройки, внимание к конфиденциальности и безопасности данных пользователей. Подходит для создания чат-ботов и виртуальных помощников корпоративного уровня.
AutoGen (Microsoft). Multi-Agent Collaboration Framework от Microsoft (математика) род Сосредоточен на создании настраиваемых, разговорных мультиагентных систем (математика) род Поддержка нескольких типов агентов (например, AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChatAgent и т.д.). Обеспечивает гибкие модели взаимодействия и сотрудничества агентов . AutoGen Преимущества Мощная совместная работа нескольких агентов, гибкая настройка и взаимодействие агентов, простота создания сложных разговорных систем ИИ. .

Предложение по технологическому стеку:

язык программирования:: Python Язык для разработки ИИ с богатой экосистемой библиотек и инструментов ИИ. JavaScript Он широко используется при разработке фронт-эндов и бэк-эндов на Node.js, а такие фреймворки, как LangChain, также предоставляют версии JavaScript.
Структура агентов искусственного интеллекта:: LangChain является предпочтительным универсальным фреймворком для разработки агентов искусственного интеллекта. CrewAI для сценариев совместной работы нескольких агентов. Раса для приложений разговорного ИИ. AutoGen это еще один вариант совместной работы нескольких агентов.
Библиотека глубокого обучения:: Трансформеры (обнимающееся лицо) это важные библиотеки моделей глубокого обучения, которые PyTorch ответить пением TensorFlow является доминирующим фреймворком глубокого обучения.
векторная база данных:: Weaviate возможно Pinecone Изовекторные базы данных используются для хранения и извлечения векторных данных с целью повышения эффективности семантического поиска и сопоставления по сходству в приложениях искусственного интеллекта.
помощь:: Bolt.DIY / Bolt.New и другие инструменты программирования с помощью искусственного интеллекта могут повысить эффективность разработки. Виндсерфинг / Курсор Плагины VSCode, такие как этот, обеспечивают более удобный опыт программирования AI.

Предложения по пути обучения:

Систематическое изучение языка программирования Python Знание базового синтаксиса, структур данных, распространенных библиотек и инструментов.
Изучите основы глубокого обучения Понимание нейронных сетей, обратного распространения, общих структур моделей и т.д.
Узнайте больше о фреймворке LangChain Основные компоненты и модули, такие как ввод/вывод модели, управление подсказками, модули памяти, компоненты цепей и т.д., используются пользователем различными способами.
Попробуйте создать простое приложение AI Agent с помощью LangChain! Например, боты для вопросов и ответов, инструменты для обобщения текста, помощники для генерации кода и т. д.
Шаг за шагом изучайте расширенные возможности LangChain Например, интеграция инструментов агентов, совместная работа нескольких агентов, компоненты пользовательских цепочек и т. д. для создания более сложных приложений AI Agent.
Выберите подходящий фреймворк и библиотеку инструментов AI Agent для своего приложения. Например, если вам нужно создать мультиагентные системы, вы можете изучить CrewAI или AutoGen; если вам нужно создать приложения разговорного ИИ, вы можете изучить Rasa или Botpress.
Будьте в курсе последних технологических разработок в области искусственного интеллекта Мы будем продолжать совершенствовать наши навыки и приложения, изучая и осваивая новые модели, фреймворки и инструменты ИИ.

Резюме и перспективы

В этой статье рассматриваются различные аспекты выбора платформы и технологии AI Agent, начиная с базовых возможностей AI, соображений по выбору, рекомендаций по выбору для различных технических специалистов и заканчивая конкретными платформами, фреймворками и рекомендациями по инструментам, в попытке предоставить читателям полное и практическое руководство по выбору технологии AI Agent. Мы надеемся, что объяснения, приведенные в этой статье, помогут читателям Лучше понять технологию AI Agent, уточнить собственные потребности, выбрать наиболее подходящие технические решения и быстро приступить к разработке AI Agent для создания эффективных, интеллектуальных и надежных AI-приложений. .

В будущем технология агентов ИИ продолжит развиваться в направлении Более умный, более автономный, более универсальный Мы с нетерпением ждем появления новых инновационных приложений AI Agent, которые принесут глубокие изменения и повысят ценность различных отраслей. Мы ожидаем появления новых инновационных приложений AI Agent, которые принесут глубокие изменения и повысят ценность различных отраслей. Как участники и строители эры ИИ, мы должны Стремитесь к постоянному обучению, активно внедряйте новые технологии и постоянно исследуйте безграничные возможности искусственного интеллекта. .