Пять лучших фреймворков агентов ИИ с открытым исходным кодом: попрощайтесь с LangChain и примите разработку мультиинтеллектуальных приложений

В последнее время появление ряда фреймворков AI Agent с открытым исходным кодом привлекло большое внимание в индустрии. Эти фреймворки не являются простой заменой LangChain, Crew AI или OpenAI Agents SDK, а предлагают уникальные возможности и перспективы, призванные упростить и ускорить разработку мультиагентных приложений. В этой статье мы проведем подробный обзор пяти репрезентативных фреймворков, проанализируем их особенности, сильные стороны, ограничения и сценарии применения, а также сравним их с LangChain.

1. AutoAgent: платформа для быстрого создания бескодовых ИИ-интеллектов (Low-Code/No-Code)

Аннотация: Основная концепция AutoAgent - No-Code/Low-Code, которая позволяет пользователям создавать и развертывать искусственные интеллекты без написания какого-либо или небольшого количества кода с помощью подсказок на естественном языке ("Prompt"). Prompt) для создания и развертывания интеллектов ИИ без написания какого-либо или небольшого количества кода. Это значительно снижает барьеры для разработки приложений ИИ, делая их доступными для непрофессиональных разработчиков.

Основные характеристики:

• Интерфейс визуализации: AutoAgent предоставляет интуитивно понятный визуальный интерфейс, который позволяет пользователю определять поведение и логику взаимодействия интеллектов путем перетаскивания и настройки.
• Предварительно установленные шаблоны: Платформа имеет встроенные шаблоны для различных общих интеллектов, таких как обслуживание клиентов, аналитика данных, создание контента и т. д., которые пользователи могут использовать или изменять напрямую.
• Агентурный RAG: Поддержка создания приложений для интеллектуального тела на основе технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые могут включать внешние базы знаний для повышения точности и насыщенности ответов.

Сильные и слабые стороны:

• Преимущество: Чрезвычайно прост в использовании для быстрого создания прототипов и приложений для непрофессиональных разработчиков.
• Ограничения: Подход, основанный на отсутствии кода, может оказаться недостаточно гибким для выполнения сложных требований по настройке.

Применимые сценарии:

• Быстрое создание ботов для обслуживания клиентов, виртуальных помощников и других приложений.
• Первоначальное изучение возможностей применения ИИ нетехническими командами.

2. Agno: высокопроизводительный мультимодальный интеллектуальный движок

Аннотация: Agno Ориентирована на создание высокопроизводительных мультимодальных интеллектов. Это легкая библиотека, которая обеспечивает память, знания и возможности интеграции инструментов, необходимые интеллекту.

Основные характеристики:

• Мультимодальная поддержка: Agno поддерживает ввод и вывод не только текстовых, но и графических, аудио и других модальных данных.
• Высокоскоростная обработка: Официально утверждается, что она быстрее, чем LangGraph В 10 000 раз быстрее благодаря оптимизации базовой архитектуры.
• Структурированный ответ: Интеллектуальные органы могут генерировать структурированные данные для простой интеграции с другими системами.
• Масштабируемость. Позволяет создавать команды с несколькими специализированными интеллектами.

Сильные и слабые стороны:

• Преимущество: Превосходная производительность при работе с крупномасштабными, мультимодальными данными и сложными задачами.
• Ограничения: По сравнению с AutoAgent, Agno требует некоторых базовых навыков программирования.

Применимые сценарии:

• Создавайте приложения для интеллектуальных органов, которым необходимо обрабатывать изображения, видео или аудио.
• Обработка сложных задач, требующих высокой производительности и масштабируемости.

3. AWS Multi-Agent Orchestrator: решение Amazon для оркестровки мультиинтеллекта.

Аннотация: AWS Multi-Agent Orchestrator - это фреймворк, представленный компанией Amazon для организации совместной работы нескольких искусственных интеллектов.

Основные характеристики:

• Интеллектуальная маршрутизация: В основе фреймворка лежит механизм интеллектуальной маршрутизации, способный назначить запрос пользователя наиболее подходящему интеллектуальному органу для обработки на основе его содержания. Алгоритм маршрутизации основан на семантическом понимании содержания запроса и согласовании возможностей интеллектов.
• Многоязычная поддержка: Обеспечивает реализацию на языках Python и TypeScript.
• Пресет Интеллидженси: Включает в себя множество готовых к использованию интеллект-тестов, охватывающих различные типы задач.

Сильные и слабые стороны:

• Преимущество: Упрощает построение и управление мультиинтеллектуальными системами и повышает общую эффективность.
• Ограничения: Зависимость от экосистемы AWS может нести в себе некоторый риск блокировки поставщика.

Применимые сценарии:

• Создание сложных диалоговых систем требует совместной работы нескольких интеллектов.
• Развертывание приложения Intelligent Body в облачной среде AWS.

4. PydanticAI: фреймворк производственного уровня на базе Python

Аннотация: PydanticAI - это фреймворк на языке Python, предназначенный для создания приложений искусственного интеллекта производственного уровня.

Основные характеристики:

• Неактуальность модели: PydanticAI не привязан к конкретной базовой модели и может гибко интегрироваться с различными моделями (LLM).
• Пидантичная интеграция: Глубокая интеграция с Pydantic Logfire обеспечивает мощные возможности протоколирования, отладки и мониторинга. Pydantic - это библиотека Python для проверки данных и управления настройками.
• Структурированный вывод: Особое внимание уделяется созданию структурированных результатов, которые облегчают последующую обработку и анализ.
• Безопасность типа: Используйте преимущества подсказок типов Python для повышения надежности и удобства сопровождения кода.

Сильные и слабые стороны:

• Преимущество: Идеально подходит для создания стабильных, надежных приложений производственного класса с мощными инструментами отладки и мониторинга.
• Ограничения: Кривая обучения довольно крутая и требует знакомства с Pydantic.

Применимые сценарии:

• Создавайте интеллектуальные приложения с искусственным интеллектом, требующие высокой надежности и ремонтопригодности.
• Сценарии, требующие интеграции с существующей экосистемой Python.

5. Mastra: TypeScript Full Stack Framework

Аннотация: Mastra - это полнофункциональный фреймворк, написанный на TypeScript, который предоставляет множество компонентов и инструментов, необходимых для создания приложений "умного тела".

Основные характеристики:

• Управление рабочими процессами: Поддерживает определение и управление сложными рабочими процессами, в которых задачи разбиваются на несколько этапов и выполняются совместно различными интеллектами.
• Интеграция RAG: Встроенная поддержка Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Инструменты оценки: Для измерения результативности и эффективности интеллекта предусмотрен набор инструментов оценки (evals).
• Гибкость развертывания: Поддерживает локальное выполнение и развертывание в бессерверных облачных средах.

Сильные и слабые стороны:

• Преимущество: Комплексная функциональность, обеспечивающая полную поддержку процессов от разработки до развертывания.
• Ограничения: В первую очередь для разработчиков TypeScript.

Применимые сценарии:

• Создание сложных интеллектуальных приложений, требующих многоэтапной обработки.
• Сценарии, требующие тонкой оценки эффективности интеллекта.

резюме

Пять вышеупомянутых фреймворков для интеллектуального ИИ с открытым исходным кодом имеют свои особенности и предлагают разработчикам множество вариантов. Они уделяют больше внимания простоте использования, производительности, мультимодальной поддержке или оптимизации под конкретную область, чем существующие фреймворки, такие как LangChain, Crew AI и OpenAI Agents SDK. По сравнению с LangChain, эти фреймворки зачастую более легковесны или ориентированы на конкретные сценарии применения. Появление этих новых фреймворков сигнализирует о новых возможностях развития в области разработки приложений для интеллектуальных тел ИИ, а также предоставляет разработчикам больше инструментов для создания агентов ИИ. Разработчики могут выбрать подходящий фреймворк для создания более мощных и интеллектуальных приложений в соответствии со своими потребностями и техническим опытом. В будущем, с непрерывным прогрессом технологий, мы можем ожидать появления новых инновационных фреймворков, что будет способствовать дальнейшему развитию и применению технологии AI Agent.