- تعمل أطر عمل وكلاء LLM على تبسيط عملية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال إدارة الذاكرة واتخاذ القرار وتكامل الأدوات، مما يوفر على المطورين كتابة أكواد برمجية معقدة من الصفر.
- تختلف أطر العمل من حيث التركيز، لذا فإن اختيار الإطار المناسب يعتمد على حالة الاستخدام والاحتياجات التقنية الخاصة بك.
- تُمكِّن أطر عمل وكيل LLM وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بالأنظمة الخارجية وقواعد المعرفة، مما يسمح لهم بأتمتة المهام واسترجاع المعلومات وتوليد استجابات مدركة للسياق.
- يتجه مستقبل وكلاء LLM نحو تنظيم عمل العديد من الوكلاء المتخصصين الذين يعملون معاً، مما يؤدي إلى تبسيط المهام المعقدة عبر وظائف الأعمال المختلفة.
لقد جعلت النماذج اللغوية الكبيرةLLMs) وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ولكن إدارة منطقها وسير عملها وتكاملها يمثل تحديًا. وهنا يأتي دور أُطُر عمل وكلاءLLM - فهي توفر البنية اللازمة لبناء ونشر وتوسيع نطاق الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تعمل الأطر المختلفة على حل مشاكل مختلفة: فبعضها يبسط أتمتة سير العمل، والبعض الآخر يركز على التعاون بين عدة وكلاء، والبعض الآخر يمنح المطورين تحكمًا كاملاً في منطق الوكيل.
يصنّف هذا الدليل أطر عمل وكلاء LLM على أساس وظائفها وحالات استخدامها، مما يساعدك على تحديد أفضل ما يناسب احتياجاتك.
ما هي أطر عمل وكيل LLM
يعمل إطار عمل وكيل LLM hub تحكم للذكاء الاصطناعي، حيث يدير الذاكرة واتخاذ القرار وتكامل الأدوات، مما يلغي الحاجة إلى الترميز اليدوي المكثف.
توفر أطر العمل هذه وحدات للتوصيل والتشغيل للذاكرة وتكامل الأدوات وأتمتة سير العمل، مما يقلل من الحاجة إلى الترميز المعقد.
تعمل أطر عمل وكلاء LLM على تشغيل الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. فهي تعزز دعم العملاء من خلال روبوتات الدردشة الآلية، وتعزز المبيعات وتوليد العملاء المحتملين من خلال التواصل القائم على الذكاء الاصطناعي، وتبسط أتمتة سير العمل من خلال تقليل الجهد اليدوي.
تعمل هذه الأطر أيضًا على تسهيل استرجاع المعرفة، ومساعدة الذكاء الاصطناعي على إبراز البيانات ذات الصلة، والمساعدة في العمليات الداخلية من خلال العمل كمساعدين أذكياء للذكاء الاصطناعي، ودفع الأتمتة الصناعية في التصنيع والخدمات اللوجستية.
كيفية اختيار إطار عمل وكيل LLM
يعتمد اختيار إطار عمل وكيل LLM المناسب على الموازنة بين المرونة وسهولة الاستخدام وقدرات التكامل. يعتمد الإطار الأفضل بالنسبة لك على العوامل التالية:
في نهاية المطاف، يجب أن يسترشد قرارك بتعقيد مشروعك ومتطلبات الأداء وقابلية الصيانة على المدى الطويل.
أفضل 6 أطر عمل وكلاء LLM 6
لا تتساوى جميع أطر عمل وكلاء LLM . فبعضها يتفوق في أتمتة chatbot الآلية، بينما يتخصص البعض الآخر في التعاون متعدد الوكلاء أو تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المخصصة. استخدم هذا الدليل لمقارنة خياراتك:
1. لانغشين
لانغتشين هو إطار عمل مرن للغاية ومفتوح المصدر معروف بنهجه المعياري لتطوير تطبيقات LLM . ويحظى بشعبية خاصة لدى المطورين الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
الميزات الرئيسية
- اللاأدرية النموذجية: يعمل مع نماذج GPT وClaude وLlama وغيرها من النماذج.
- السلاسل والوكلاء: يدعم المطالبات متعددة الخطوات ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين تماماً.
- تكامل قاعدة بيانات المتجهات: متوافق أصلاً مع Pinecone و FAISS و Weaviate وغيرها.
- مجتمع نشط: قاعدة كبيرة من المساهمين مع دروس تعليمية وأمثلة على المشاريع.
الأسعار
- المصدر المفتوح: لا توجد تكاليف ترخيص مقدماً.
2. لاما إندكس
LlamaIndex إمكانية فهرسة البيانات المتخصصة واسترجاعها للتطبيقات LLM. فهو يساعد على "تغذية" وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك بأجزاء من البيانات ذات الصلة، مما يتيح استجابات أكثر دقة وإدراكًا للسياق.
.webp)
الميزات الرئيسية
- خطوط أنابيب فهرسة قوية: تجزئة مجموعات النصوص الكبيرة وتضمينها بكفاءة.
- طرق استرجاع متعددة: تشمل الفهارس المقطعية والقائمة على التضمين والتسلسل الهرمي.
- تخزين قابل للتوصيل: يتكامل مع الملفات المحلية أو التخزين السحابي أو قواعد البيانات المتجهة.
- الاستعلام الشبيه بالوكيل: يسمح لـ LLMs باسترداد البيانات الأكثر صلة بشكل مستقل.
الأسعار
- مفتوح المصدر: مجاني للاستخدام في المشاريع الشخصية والتجارية.
3. AutoGen
AutoGen هي أداة لأتمتة سير العمل مبنية على نماذج لغوية كبيرة تهدف إلى تقليل تعقيدات الترميز. وهي تتفوق في إنشاء خطوط أنابيب سريعة متعددة الخطوات وعمليات مباشرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
الميزات الرئيسية
- تسلسل المطالبات: اربط بسهولة بين المطالبات المتتالية للحصول على تفكير أعمق ومتدرج.
- تكوين منخفض الكود: YAML أو البرمجة النصية البسيطة لتحديد سير العمل.
- قوالب سير العمل: بدء التشغيل السريع لمهام مثل التلخيص أو التصنيف أو الأسئلة والأجوبة.
- غير متزامن وقابل للتطوير: يتعامل مع المهام المتزامنة وأعباء العمل واسعة النطاق بكفاءة.
الأسعار
- مفتوح المصدر: لا توجد رسوم ترخيص لمجموعة الأدوات الأساسية.
4. Botpress
Botpress عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي متطورة للمحادثة مصممة لتبسيط تطوير chatbot وسير العمل. وهي تمزج بين واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام وخيارات مرنة قائمة على التعليمات البرمجية، مما يجعلها جذابة للمطورين المبتدئين والخبراء على حد سواء.
.webp)
الميزات الرئيسية
- منشئ التدفق المرئي: إنشاء مسارات محادثة عبر واجهة السحب والإفلات.
- تكاملLLM : دمج نماذج GPT أو Claude أو Llama أو غيرها من النماذج.
- النظام البيئي للإضافات: وسِّع الوظائف باستخدام إضافات مبنية مسبقاً أو إضافات مخصصة.
- التحليلات والمراقبة: تتبع تفاعل المستخدم، ومعدلات نجاح المحادثات، والمزيد.
الأسعار
- الدفع حسب الاستخدام: تتضمن الفئة المجانية روبوت واحد وما يصل إلى 500 رسالة/شهر.
- Plus: 79 دولاراً شهرياً مع حدود استخدام أعلى وميزات إضافية.
- الفريق: 446 دولاراً شهرياً للتحليلات المتقدمة والتعاون.
5. جوجل فيرتكس للذكاء الاصطناعي
Google Vertex AI عبارة عن منصة قوية لتعلُّم الآلة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها وتوسيع نطاقها - بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة - داخل Google Cloud. تكاملها العميق مع خدمات GCP والبنية التحتية المُدارة يجعلها مثالية للاستخدام المؤسسي.
الميزات الرئيسية
- بنية تحتية مُدارة: توسيع نطاق العمل دون عناء مع خدمات Google عالية التوافر.
- تكامل واجهة برمجة تطبيقات Gemini: الوصول إلى أحدث ما توصلت إليه Google LLMs.
- AutoML وخطوط الأنابيب: تبسيط عمليات تدريب النماذج وضبطها ونشرها.
- نظام GCP البيئي: الاتصال المباشر بـ BigQuery وDataflow ومنتجات Google Cloud الأخرى.
الأسعار
- الدفع حسب الاستخدام: استناداً إلى حوسبة GCP والتخزين واستخدام واجهة برمجة التطبيقات.
- اتفاقيات مستوى الخدمة للمؤسسات: عقود مخصصة مع دعم مخصص لعمليات النشر واسعة النطاق.
6. CrewAI
CrewAI على تنظيم العديد من الوكلاء المستقلين للعمل جنباً إلى جنب، ولكل منهم مهام متخصصة. ومن خلال مزامنة العمليات المتوازية، يتعامل مع المشاريع المعقدة التي تتطلب مجالات خبرة مختلفة تحت مظلة واحدة.
الميزات الرئيسية
- تعاون متعدد الوكلاء: التنسيق بين عدة وكلاء في مهام مختلفة ولكنها مترابطة.
- تنسيق سير العمل: تحديد العمليات بصرياً أو برمجياً وإدارة عمليات تسليم المهام.
- أدوار قابلة للتخصيص: تخصيص قدرات كل وكيل أو إمكانية الوصول إلى مجموعة البيانات لكل وكيل.
- مكتبة التكامل: وصلات سريعة لخدمات الجهات الخارجية الشائعة (مثل Slack Trello).
الأسعار
- فئة المبتدئين: جيد للفرق الصغيرة ذات احتياجات التزامن المحدودة.
- باقات المؤسسات: حدود التزامن الأعلى، والتكامل المتميز، والدعم المخصص.
تحويل LLMs إلى وكلاء ذكاء اصطناعي قابلين للتنفيذ
تعمل أطر عمل وكلاء LLM على إتاحة أتمتة الذكاء الاصطناعي، سواء كنت تقوم ببناء روبوتات الدردشة أو أنظمة متعددة الوكلاء أو أتمتة سير العمل. يعتمد الإطار المناسب على احتياجاتك التقنية - فبعضها يعطي الأولوية للتخصيص، بينما يركز البعض الآخر على سهولة الاستخدام.
يوازن Botpress بين المرونة والبساطة، مما يجعله خياراً قوياً للأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
هل أنت جاهز للاستكشاف؟ ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
الأسئلة الأكثر تداولًا
1. ما هو الدور الذي تلعبه الذاكرة في سلوك عميل LLM
تسمح الذاكرة لوكلاءLLM "بتذكر" التفاعلات أو القرارات أو الحقائق السابقة حتى يتمكنوا من الاستجابة بشكل أكثر سياقًا، أو الاستمرار في محادثات متعددة الأدوار، أو بناء المعرفة مع مرور الوقت.
2. ما الفرق بين وكيل LLM والروبوت التقليدي القائم على القواعد؟
تتبع الروبوتات القائمة على القواعد منطق "إذا ثم" الصارم، في حين أن وكلاء LLM يفكرون مثل البشر. فهم يفسرون المدخلات ويفكرون من خلالها ويستجيبون بمرونة باستخدام فهم اللغة الطبيعية.
3. كيف تختلف أطر عمل وكيل LLM عن منصات تطوير الذكاء الاصطناعي العامة؟
صُممت أطر عمل وكلاء LLM خصيصًا لمساعدتك في بناء وكلاء أذكياء وتفاعليين باستخدام نماذج لغوية كبيرة، في حين أن منصات الذكاء الاصطناعي العامة تغطي مجالات أوسع مثل تحليل البيانات المهيكلة.
4. هل أحتاج إلى معرفة كيفية البرمجة لاستخدام أطر عمل وكيل LLM بفعالية؟
ليس دائمًا، فبعض الأطر لا تحتوي على أكواد أو أكواد منخفضة (مثل Botpress)، بينما تمنحك أطر أخرى قوة أكبر في البرمجة النصية، لذا يعتمد الأمر على مدى عمق رغبتك في التعمق.
5. ما هي الاتجاهات التي يجب أن أتوقعها في وكلاء LLM في السنوات 1-2 القادمة؟
توقع تعاوناً أكثر ذكاءً بين الوكلاء المتعددين، وتكاملاً أكثر إحكاماً مع أدوات المؤسسة، ومعالجة أفضل للذاكرة، والمزيد من الوكلاء المستقلين الذين يمكنهم التخطيط والتصرف بأقل قدر من المدخلات البشرية.
