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Immaginate un mondo in cui la vostra lista di cose da fare inizia a scorrere da sola, i vostri flussi di lavoro ronzano senza intoppi e gli agenti AI diventano i vostri nuovi colleghi preferiti.
Questi framework sono l'impalcatura che consente di costruire agenti di intelligenza artificiale in grado di navigare in flussi di lavoro complessi, risolvere problemi del mondo reale e scalare senza sforzo.
Sia che si tratti di semplificare l'assistenza clienti, personalizzare le esperienze degli utenti o automatizzare la vita quotidiana, i framework agenziali di IA consentono di sfruttare la potenza di modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) all'avanguardia per creare qualcosa di straordinario.
Cosa sono i framework di agenti di intelligenza artificiale?
Gli AI Agent Frameworks sono piattaforme, strumenti o librerie progettati per creare agenti autonomi che percepiscono gli input, li elaborano utilizzando algoritmi o LLMs e intraprendono azioni come la generazione aumentata del recupero, l'avvio di flussi di lavoro o conversazioni generali.
Tali framework semplificano i flussi di lavoro agenziali offrendo moduli precostituiti per le funzionalità comuni, facendo risparmiare tempo prezioso agli sviluppatori e garantendo che il flusso di lavoro rimanga trasparente e robusto.
I framework di agenti di intelligenza artificiale sono adattati a esigenze diverse: alcuni sono specializzati in conversazioni, assistenti virtuali o chatbot, mentre altri si concentrano sull'orchestrazione dei flussi di lavoro. Il loro valore chiave risiede nell'astrazione della complessità, nella suddivisione dei compiti in fasi gestibili e nella garanzia di scalabilità.
Componenti chiave di un framework di agenti di intelligenza artificiale
La maggior parte dei framework di agenti di intelligenza artificiale segue la stessa struttura, che consente di passare sistematicamente informazioni strutturate tra diversi strumenti e processi.
Come scegliere un framework per agenti di intelligenza artificiale
La scelta del giusto framework per agenti di intelligenza artificiale può risultare travolgente, vista l'abbondanza di piattaforme e servizi open-source disponibili.
Per semplificare il processo, concentratevi sui requisiti del vostro flusso di lavoro. Ecco un pratico elenco di considerazioni chiave da discutere con il vostro team:
Discutete queste domande con il vostro team per identificare le caratteristiche più importanti per la vostra organizzazione. Incoraggiando la collaborazione, questa discussione potrebbe dare vita a preziose intuizioni su ciò di cui i vostri flussi di lavoro hanno veramente bisogno.
Ora che avete ristretto i vostri requisiti, esploriamo i framework che possono rispondere a queste esigenze. Con una chiara comprensione dei vostri obiettivi, la scelta del giusto framework per agenti AI diventa molto più semplice.
I 7 migliori framework gratuiti per agenti AI
1. Botpress
Botpress è una piattaforma per la creazione di agenti AI. Il design visuale del flusso di lavoro, le ampie integrazioni con l'intelligenza artificiale e il supporto multicanale la rendono ideale per automatizzare le interazioni con i clienti e i flussi di lavoro.
Caratteristiche principali:
- Progettazione visiva del flusso di lavoro: Interfaccia drag-and-drop per la creazione di bot senza codice.
- Flessibilità del codice: Strumenti e integrazioni personalizzabili per una logica avanzata.
- Supporto multicanale: Distribuite i bot su siti web, WhatsApp, Slack e altro ancora.
- Capacità di intelligenza artificiale: Include NLU, integrazione delle conoscenze e personalizzazione della personalità.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Iniziate con i modelli: Utilizzate modelli precostituiti per le FAQ o la generazione di contatti per risparmiare tempo.
- Migliorare l'NLU: Addestrare i bot con dati specifici del dominio per una maggiore precisione.
- Test dei flussi di lavoro: Utilizzate l'emulatore integrato per eseguire il debug e ottimizzare i flussi.
2. Catena di Langhe
LangChain è il framework più adottato per lo sviluppo di agenti LLM. Fornisce gli elementi costitutivi per creare agenti che ragionano, usano strumenti, conservano la memoria e gestiscono compiti complessi, il tutto dando agli sviluppatori il pieno controllo del flusso.
Caratteristiche principali:
- Astrazioni di agenti: Supporta agenti in stile React, agenti che utilizzano strumenti e catene personalizzate.
- Moduli di memoria: Gestisce la memoria a breve e a lungo termine per mantenere il contesto tra i vari compiti.
- Integrazione di strumenti: Si collega ad API, database, motori di ricerca e altro ancora.
- Supporto dell'ecosistema: Include LangSmith per il debug e LangServe per la distribuzione.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Utilizzate LangGraph per la struttura: Costruire flussi di lavoro complessi e consapevoli dello stato con esecuzione passo-passo.
- Debug con LangSmith: Traccia le decisioni dell'agente, le catene di prompt e l'uso degli strumenti in tempo reale.
- Ottimizzare con i cicli di feedback: Migliorare continuamente il ragionamento dell'agente utilizzando i dati di interazione con l'utente.
3. CrewAI
CrewAI è un framework open-source per sistemi multi-agente, che consente agli agenti AI di collaborare su compiti attraverso ruoli definiti e obiettivi condivisi. È stato progettato per scenari che richiedono un lavoro di squadra intelligente tra gli agenti.
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Caratteristiche principali:
- Agenti basati sui ruoli: Definire ruoli specializzati per gli agenti, in modo da gestire le attività in modo efficiente senza sovrapposizioni.
- Collaborazione intelligente: Gli agenti condividono le intuizioni e si coordinano per raggiungere obiettivi complessi.
- Integrazione di strumenti e API: Dotate gli agenti di strumenti e API personalizzati per estendere le loro funzionalità.
- Gestione dei flussi di lavoro: Automatizza le dipendenze delle attività, garantendo l'esecuzione regolare di processi sequenziali o paralleli.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Definire ruoli chiari: Assegnare ruoli specifici agli agenti per ottimizzare l'efficienza e ridurre al minimo le ridondanze.
- Monitoraggio delle prestazioni: Utilizzare gli strumenti di analisi per esaminare le interazioni degli agenti e perfezionare i flussi di lavoro.
- Ottimizzare l'uso delle risorse: Garantire l'efficienza delle risorse nelle configurazioni multi-agente per mantenere la scalabilità.
4. Kernel semantico Microsoft
Microsoft Semantic Kernel è un framework di orchestrazione flessibile che aiuta gli sviluppatori a integrare le funzionalità di IA nelle applicazioni esistenti. La sua attenzione alla modularità, alla memoria e alla pianificazione degli obiettivi lo rende adatto alla costruzione di agenti di IA robusti che possono operare in ambienti aziendali.
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Caratteristiche principali:
- Pianificazione orientata agli obiettivi: Scompone automaticamente gli input dell'utente in piani di esecuzione in più fasi.
- Memoria e contesto: Utilizza embeddings e connettori per mantenere lo stato e migliorare il ragionamento.
- Supporto linguistico: Funziona con C#, Python e Java per lo sviluppo multipiattaforma.
- Integrazione sicura: Progettata per garantire la conformità di livello aziendale, la registrazione e l'accesso basato sui ruoli.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Iniziare con le competenze: Costruire "competenze" modulari per combinare chiamate LLM , regole aziendali e API in unità riutilizzabili.
- Usare i pianificatori per l'autonomia: Lasciate che i pianificatori gestiscano i ragionamenti in più fasi e suddividano i compiti complessi.
- Integrare con cautela: Avvolgere gradualmente la logica esistente con le interfacce LLM per ridurre al minimo le interruzioni.
5. AutoGen
AutoGen è un framework di sviluppo multi-agente costruito intorno alla conversazione strutturata. Consente agli agenti di lavorare insieme assegnando ruoli e permettendo il passaggio di messaggi tra gli agenti, ideale per risolvere compiti complessi che beneficiano della collaborazione o della specializzazione.
Caratteristiche principali:
- Messaggistica multi-agente: Gli agenti parlano, fanno domande e si passano i risultati.
- Assegnazione dei ruoli: Definire agenti come "Ricercatore", "Pianificatore" o "Esecutore" per suddividere le responsabilità.
- Accesso agli strumenti: Si integra con API, strumenti locali e input umani per completare le azioni.
- Riproduzione e recupero automatici: Gestisce in modo pulito gli handoff degli agenti, i punti morti e i recuperi.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Definire ruoli distinti: Evitare la sovrapposizione di agenti assegnando a ciascuno un compito chiaro e mirato.
- Utilizzare le tracce delle conversazioni: Analizzare i registri per migliorare la qualità dei messaggi e chiarire le responsabilità degli agenti.
- Iniziare con i modelli: Utilizzate i flussi di attività ufficiali per avviare rapidamente gli agenti collaborativi.
6. AutoGPT
AutoGPT è un framework per agenti autonomi che trasforma GPT in un assistente auto-pianificatore e guidato dagli obiettivi. Pensando, pianificando ed eseguendo i compiti in modo ricorsivo, mostra come gli agenti possano operare con pochissima supervisione umana, utile per flussi di lavoro sperimentali o strumenti semi-automatici.
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Caratteristiche principali:
- Agenti auto-pianificatori: Gli agenti definiscono i loro prossimi passi in base ai progressi verso un obiettivo definito dall'utente.
- Supporto per i plugin: Estendere il comportamento della navigazione, della scrittura di file e dell'uso di strumenti.
- Memoria vettoriale: Memorizza fatti e storia in un formato recuperabile per ragionamenti futuri.
- Supervisione minima: Gli agenti operano in modo indipendente dopo l'input iniziale dell'obiettivo.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Stabilire obiettivi chiari: Iniziare con istruzioni concise e specifiche per mantenere gli agenti concentrati ed efficienti.
- Monitorare il comportamento: Esaminare frequentemente i registri di uscita per individuare loop o allucinazioni.
- Usare i plugin con attenzione: Estendere le funzionalità in modo selettivo per evitare azioni non volute.
7. RASA
Rasa è un framework open-source per la creazione di chatbot e assistenti vocali intelligenti. Offre una flessibilità e un controllo senza precedenti, consentendo agli sviluppatori di creare agenti di conversazione dinamici e consapevoli del contesto.
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Caratteristiche principali:
- NLU avanzato: Analizzare e interpretare gli input dell'utente per estrarre con precisione intenti ed entità.
- Gestione dei dialoghi: Gestire conversazioni complesse e a più turni mantenendo il contesto.
- Pipeline personalizzabili: Personalizzate le pipeline NLU per adattarle a casi d'uso specifici.
- Flessibilità open source: Personalizzazione e integrazione con i sistemi esistenti, garantendo il pieno controllo.
Suggerimenti per gli sviluppatori:
- Iniziare con i modelli pre-addestrati: Utilizzate i modelli pre-addestrati di Rasa come base e perfezionateli in base alle esigenze specifiche del dominio.
- Adottare lo sviluppo guidato dalla conversazione (CDD): Migliorare continuamente il bot analizzando le interazioni reali degli utenti.
- Utilizzate Rasa X per la collaborazione: Condividete i bot con i tester e raccogliete feedback per perfezionare i flussi di conversazione.
Scoprite la semplicità dell'automazione AI
I framework per agenti AI stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende ottimizzano i flussi di lavoro, automatizzano le attività e migliorano l'esperienza dei clienti. Pronti a lanciare il vostro flusso di lavoro alimentato dall'intelligenza artificiale? Botpress ha tutto ciò che vi serve per farlo.
Con il suo design modulare, le integrazioni senza soluzione di continuità e le potenti funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, Botpress è più di uno strumento LLM , è un framework completo per la creazione di agenti autonomi che si adattano alle vostre esigenze specifiche.
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