- I framework per agenti LLM semplificano la costruzione di agenti AI gestendo la memoria, il processo decisionale e l'integrazione degli strumenti, evitando agli sviluppatori di scrivere codice complesso da zero.
- I framework hanno obiettivi diversi, quindi la scelta di quello giusto dipende dal caso d'uso specifico e dalle esigenze tecniche.
- I framework per agenti LLM consentono agli agenti AI di connettersi con sistemi esterni e basi di conoscenza, permettendo loro di automatizzare compiti, recuperare informazioni e generare risposte consapevoli del contesto.
- Il futuro degli agenti LLM si sta spostando verso l'orchestrazione di più agenti specializzati che lavorano insieme, ottimizzando attività complesse tra diverse funzioni aziendali.
I modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) hanno reso gli agenti di intelligenza artificiale più intelligenti, ma la gestione della loro logica, dei flussi di lavoro e delle integrazioni è una sfida. È qui che entrano in gioco i framework per agentiLLM : forniscono la struttura per costruire, distribuire e scalare l'automazione alimentata dall'intelligenza artificiale.
I diversi framework risolvono problemi diversi: alcuni semplificano l'automazione del flusso di lavoro, altri si concentrano sulla collaborazione tra più agenti e altri ancora offrono agli sviluppatori il pieno controllo sulla logica degli agenti.
Questa guida classifica i framework per agenti LLM in base alle loro funzionalità e ai casi d'uso, aiutandovi a determinare quello più adatto alle vostre esigenze.
Cosa sono i quadri di agenti LLM ?
Un framework di agenti LLM agisce come un hub controllo dell'intelligenza artificiale, gestendo la memoria, il processo decisionale e l'integrazione degli strumenti, eliminando la necessità di un'ampia codifica manuale.
Questi framework offrono moduli plug-and-play per la memoria, l'integrazione di strumenti e l'automazione del flusso di lavoro, riducendo la necessità di una codifica complessa.
I framework per agenti LLM consentono l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale in vari settori. Migliorano l'assistenza clienti con i chatbot, incrementano le vendite e la generazione di lead grazie all'AI e semplificano l'automazione dei flussi di lavoro riducendo il lavoro manuale.
Questi framework facilitano anche il recupero delle conoscenze, aiutando l'IA a far emergere i dati rilevanti, assistono le operazioni interne fungendo da assistenti intelligenti dell'IA e guidano l'automazione industriale nella produzione e nella logistica.
Come scegliere un quadro di agenti LLM
La scelta del giusto framework per agenti LLM dipende dal bilanciamento tra flessibilità, facilità d'uso e capacità di integrazione. Il framework migliore per voi dipenderà dai seguenti fattori:
In definitiva, la decisione deve essere guidata dalla complessità del progetto, dai requisiti di prestazione e dalla manutenibilità a lungo termine.
I 6 migliori framework per agenti LLM
Non tutti i framework di agenti LLM sono uguali. Alcuni eccellono nell'automazione dei chatbot, mentre altri sono specializzati nella collaborazione tra più agenti o nei flussi di lavoro AI personalizzati. Utilizzate questa guida per confrontare le vostre opzioni:
1. Catena dei langoli
LangChain è un framework open-source altamente flessibile, noto per il suo approccio modulare allo sviluppo di applicazioni LLM . È particolarmente apprezzato dagli sviluppatori che hanno bisogno di un controllo a grana fine sui flussi di lavoro dei loro agenti AI.
Caratteristiche principali
- Agnosticismo del modello: Funziona con GPT, Claude, Llama e altri modelli.
- Catene e agenti: Supporta richieste in più fasi e agenti AI completamente autonomi.
- Integrazioni di DB vettoriali: Compatibile nativamente con Pinecone, FAISS, Weaviate, ecc.
- Comunità attiva: Ampia base di collaboratori con tutorial e progetti di esempio.
Prezzi
- Open Source: Nessun costo di licenza iniziale.
2. LlamaIndex
LlamaIndex offre funzionalità specializzate di indicizzazione e recupero dei dati per le applicazioni LLM. Aiuta a "dare in pasto" agli agenti AI pezzi di dati rilevanti, consentendo risposte più accurate e consapevoli del contesto.
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Caratteristiche principali
- Pipeline di indicizzazione robuste: Segmentare e incorporare in modo efficiente grandi raccolte di testo.
- Metodi di recupero multipli: Include indici chunking, embedding e gerarchici.
- Archiviazione collegabile: Si integra con file locali, cloud storage o database vettoriali.
- Interrogazione simile a un agente: Consente agli LLMs di recuperare autonomamente i dati più rilevanti.
Prezzi
- Open Source: Libero di essere utilizzato in progetti personali e commerciali.
3. AutoGen
AutoGen è uno strumento di automazione del flusso di lavoro costruito attorno a modelli linguistici di grandi dimensioni che mira a ridurre al minimo la complessità di codifica. Eccelle nella creazione di pipeline di richiesta in più fasi e di processi semplici guidati dall'intelligenza artificiale.
Caratteristiche principali
- Concatenamento di prompt: Collegate facilmente i prompt consecutivi per un ragionamento più approfondito e graduale.
- Configurazione low-code: YAML o semplice scripting per definire i flussi di lavoro.
- Modelli di flusso di lavoro: Avvio rapido di attività come riassunto, classificazione o domande e risposte.
- Asincrono e scalabile: Gestisce in modo efficiente le attività simultanee e i carichi di lavoro su larga scala.
Prezzi
- Open Source: Nessun costo di licenza per il set di strumenti principali.
4. Botpress
Botpress è una piattaforma avanzata di intelligenza artificiale conversazionale progettata per semplificare lo sviluppo di chatbot e flussi di lavoro. Unisce un'interfaccia grafica intuitiva a opzioni flessibili basate sul codice, che si rivolge sia agli sviluppatori alle prime armi che a quelli esperti.
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Caratteristiche principali
- Costruttore di flussi visivi: Creazione di percorsi di conversazione tramite un'interfaccia drag-and-drop.
- IntegrazioneLLM : Integrare GPT, Claude, Llama o altri modelli.
- Ecosistema di plugin: Estendere le funzionalità con componenti aggiuntivi precostituiti o personalizzati.
- Analisi e monitoraggio: Traccia il coinvolgimento degli utenti, i tassi di successo delle conversazioni e altro ancora.
Prezzi
- A pagamento: Il livello gratuito comprende 1 bot e fino a 500 messaggi al mese.
- Plus: 79 dollari al mese con limiti di utilizzo più elevati e funzioni aggiuntive.
- Team: 446 dollari al mese per analisi e collaborazione avanzate.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI è una solida piattaforma di ML per la creazione, la distribuzione e la scalabilità di modelli di AI, compresi modelli linguistici di grandi dimensioni, all'interno di Google Cloud. La sua profonda integrazione con i servizi GCP e l'infrastruttura gestita la rendono ideale per l'uso aziendale.
Caratteristiche principali
- Infrastruttura gestita: Scalabilità senza problemi grazie ai servizi di alta disponibilità di Google.
- Integrazione API Gemini: Accesso ai LLMs di Google all'avanguardia.
- AutoML e Pipeline: Semplificare i flussi di lavoro di formazione, messa a punto e distribuzione dei modelli.
- Ecosistema GCP: Connessione diretta a BigQuery, Dataflow e altri prodotti Google Cloud.
Prezzi
- A pagamento: In base all'utilizzo di calcolo, storage e API di GCP.
- SLA aziendali: Contratti personalizzati con supporto dedicato per implementazioni su larga scala.
6. CrewAI
CrewAI si concentra sull'orchestrazione di più agenti autonomi che lavorano in tandem, ciascuno con compiti specializzati. Sincronizzando i processi paralleli, gestisce progetti complessi che richiedono diversi domini di competenza sotto un unico ombrello.
Caratteristiche principali
- Collaborazione multi-agente: Coordinare più agenti su compiti distinti ma interconnessi.
- Orchestrazione dei flussi di lavoro: Definire visivamente o programmaticamente i processi e gestire i trasferimenti di attività.
- Ruoli personalizzabili: Personalizzate le capacità di ciascun agente o l'accesso al set di dati.
- Libreria di integrazione: Connettori rapidi per i più diffusi servizi di terze parti (ad esempio, Slack, Trello).
Prezzi
- Livello Starter: Ottimo per i team più piccoli con esigenze limitate di concurrency.
- Piani aziendali: Limiti di valuta più elevati, integrazione premium e supporto dedicato.
Trasformare LLMs in agenti di intelligenza artificiale
I framework per agenti LLM rendono accessibile l'automazione dell'intelligenza artificiale, sia che si tratti di chatbot, sistemi multi-agente o automazione del flusso di lavoro. Il framework giusto dipende dalle vostre esigenze tecniche: alcuni privilegiano la personalizzazione, mentre altri si concentrano sulla facilità d'uso.
Botpress bilancia flessibilità e semplicità, rendendolo una scelta solida per l'automazione guidata dall'intelligenza artificiale.
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Domande frequenti
1. Che ruolo ha la memoria nel comportamento dell'agente LLM ?
Memory plays a crucial role in LLM agent behavior by allowing the agent to retain and recall previous interactions or decisions. This allows the agent to respond contextually across multi-turn conversations and improves performance in tasks that require long-term understanding.
2. Qual è la differenza tra un agente LLM e un bot tradizionale basato su regole?
The difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot lies in flexibility and reasoning: rule-based bots operate on fixed if-then logic, while LLM agents use natural language understanding and probabilistic reasoning to interpret inputs and generate context-aware responses.
3. In che modo i framework per agenti LLM differiscono dalle piattaforme di sviluppo dell'IA in generale?
LLM agent frameworks are specifically tailored to build agents that interact via language, offering tools like memory management and orchestration of multi-step reasoning. In contrast, general AI development platforms are broader and focus on things like predictive analytics.
4. È necessario saper codificare per utilizzare efficacemente i framework di agenti LLM ?
You do not need to know how to code to use LLM agent frameworks if you choose a no-code or low-code platform like Botpress. However, some frameworks (e.g., LangChain or Autogen) require programming knowledge, especially if you're building custom logic or complex integrations.
5. What trends in LLM agents should I anticipate in the next 1-2 years?
In the next 1-2 years, expect LLM agents to evolve with stronger memory systems, more autonomous goal completion, improved coordination between multiple agents, and tighter integrations with enterprise APIs and knowledge sources for real-world task execution.
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