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 agenti LLM : 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.
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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.
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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.
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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.
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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.
Pronti a esplorare? Iniziate a costruire oggi stesso. È gratis.
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