- LLM rangka kerja ejen memudahkan membina ejen AI dengan mengurus memori, membuat keputusan dan integrasi alat, menyelamatkan pembangun daripada menulis kod kompleks dari awal.
- Rangka kerja berbeza dalam fokus jadi memilih yang betul bergantung pada kes penggunaan khusus dan keperluan teknikal anda.
- LLM rangka kerja ejen membolehkan ejen AI berhubung dengan sistem luaran dan pangkalan pengetahuan, membolehkan mereka mengautomasikan tugasan, mendapatkan maklumat dan menjana respons sedar konteks.
- Masa depan LLM ejen sedang bergerak ke arah mengatur berbilang ejen khusus yang bekerja bersama-sama, memperkemas tugas yang kompleks merentas fungsi perniagaan yang berbeza.
Model bahasa besar ( LLMs ) telah menjadikan ejen AI lebih bijak, tetapi mengurus logik, aliran kerja dan penyepaduan mereka adalah satu cabaran. Di situlah rangka kerja ejen LLM masuk—ia menyediakan struktur untuk membina, menggunakan dan menskalakan automasi berkuasa AI.
Rangka kerja yang berbeza menyelesaikan masalah yang berbeza: sesetengahnya memudahkan automasi aliran kerja, yang lain menumpukan pada kerjasama berbilang ejen, dan sesetengahnya memberi pembangun kawalan penuh ke atas logik ejen.
Panduan ini mengkategorikan LLM rangka kerja ejen berdasarkan kefungsian dan kes penggunaannya, membantu anda menentukan yang paling sesuai untuk keperluan anda.
Apa yang LLM rangka kerja ejen?
An LLM rangka kerja ejen bertindak sebagai kawalan AI hub , mengurus ingatan, membuat keputusan dan penyepaduan alat, menghapuskan keperluan untuk pengekodan manual yang meluas.
Rangka kerja ini menawarkan modul pasang dan main untuk ingatan, penyepaduan alat dan automasi aliran kerja—meminimumkan keperluan untuk pengekodan yang kompleks.
LLM rangka kerja ejen kuasa automasi dipacu AI merentas pelbagai domain. Mereka meningkatkan sokongan pelanggan dengan chatbots, meningkatkan jualan dan penjanaan utama melalui jangkauan AI, dan menyelaraskan automasi aliran kerja dengan mengurangkan usaha manual.
Rangka kerja sedemikian juga memudahkan pencarian pengetahuan, membantu AI memaparkan data yang berkaitan, membantu dengan operasi dalaman dengan bertindak sebagai pembantu AI pintar, dan memacu automasi industri dalam pembuatan dan logistik.
Bagaimana untuk Memilih an LLM Rangka Kerja Agen
Memilih yang betul LLM rangka kerja ejen bergantung pada keseimbangan fleksibiliti, kemudahan penggunaan dan keupayaan penyepaduan. Rangka kerja terbaik untuk anda bergantung pada faktor berikut:
Akhirnya, keputusan anda harus dipandu oleh kerumitan projek anda, keperluan prestasi dan kebolehselenggaraan jangka panjang.
6 teratas LLM Rangka Kerja Agen
Bukan semua LLM rangka kerja ejen dicipta sama. Ada yang cemerlang dalam automasi chatbot, manakala yang lain pakar dalam kolaborasi berbilang ejen atau aliran kerja AI tersuai. Gunakan panduan ini untuk membandingkan pilihan anda:
1. LangChain
LangChain ialah rangka kerja sumber terbuka yang sangat fleksibel yang terkenal dengan pendekatan modularnya LLM pembangunan aplikasi. Ia amat popular dengan pembangun yang memerlukan kawalan terperinci ke atas aliran kerja ejen AI mereka.
Ciri-ciri Utama
- Model Agnosticism: Berfungsi dengan GPT , Claude, Llama dan model lain.
- Rantaian & Ejen: Menyokong gesaan berbilang langkah dan ejen AI autonomi sepenuhnya.
- Integrasi Vektor DB: Serasi asli dengan Pinecone, FAISS, Weaviate, dsb.
- Komuniti Aktif: Pangkalan penyumbang besar dengan tutorial dan projek contoh.
Harga
- Sumber Terbuka: Tiada kos pelesenan pendahuluan.
2. LlamaIndex
LlamaIndex menawarkan keupayaan pengindeksan dan pengambilan data khusus untuk LLM -aplikasi yang dipacu. Ia membantu "menyuap" ejen AI anda sebahagian besar data yang berkaitan, membolehkan respons yang lebih tepat dan peka konteks.
.webp)
Ciri-ciri Utama
- Saluran Paip Pengindeksan Teguh: Bahagikan dan benamkan koleksi teks yang besar dengan cekap.
- Kaedah Pengambilan Berbilang: Termasuk indeks penggumpalan, berasaskan benam dan hierarki.
- Storan Boleh Pasang: Bersepadu dengan fail tempatan, storan awan atau pangkalan data vektor.
- Pertanyaan Seperti Agen: Membolehkan LLMs untuk mendapatkan semula data yang paling berkaitan secara autonomi.
Harga
- Sumber Terbuka: Percuma untuk digunakan dalam projek peribadi dan komersial.
3. AutoGen
AutoGen ialah alat automasi aliran kerja yang dibina berdasarkan model bahasa besar yang bertujuan untuk meminimumkan kerumitan pengekodan. Ia cemerlang dalam mencipta saluran paip segera berbilang langkah dan proses dipacu AI yang mudah.
Ciri-ciri Utama
- Rantaian Segera: Pautkan gesaan berturut-turut dengan mudah untuk alasan yang lebih mendalam dan berperingkat.
- Konfigurasi Kod Rendah: YAML atau skrip ringkas untuk menentukan aliran kerja.
- Templat Aliran Kerja: Permulaan pantas untuk tugasan seperti ringkasan, klasifikasi atau Soal Jawab.
- Async & Scalable: Mengendalikan tugas serentak dan beban kerja berskala besar dengan cekap.
Harga
- Sumber Terbuka: Tiada yuran pelesenan untuk set alat teras.
4. Botpress
Botpress ialah platform AI perbualan lanjutan yang direka untuk memudahkan chatbot dan pembangunan aliran kerja. Ia menggabungkan UI grafik intuitif dengan pilihan berasaskan kod yang fleksibel, menarik kepada pembangun pemula dan pakar.
.webp)
Ciri-ciri Utama
- Pembina Aliran Visual: Cipta laluan perbualan melalui antara muka seret dan lepas.
- Penyepaduan LLM : Integrasi GPT , Claude, Llama atau model lain.
- Ekosistem Pemalam: Lanjutkan kefungsian dengan alat tambah pra-bina atau tersuai.
- Analitis & Pemantauan: Jejaki penglibatan pengguna, kadar kejayaan perbualan dan banyak lagi.
Harga
- Pay-as-You-Go: Peringkat percuma termasuk 1 bot dan sehingga 500 mesej/bulan.
- Plus : $79/bulan dengan had penggunaan yang lebih tinggi dan ciri tambahan.
- Pasukan: $446/bulan untuk analisis dan kerjasama lanjutan.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI ialah platform ML yang teguh untuk membina, menggunakan dan menskalakan model AI— termasuk model bahasa besar—dalam Google Cloud. Penyepaduan mendalamnya dengan perkhidmatan GCP dan infrastruktur terurus menjadikannya sesuai untuk kegunaan perusahaan.
Ciri-ciri Utama
- Infrastruktur Terurus: Penskalaan mudah dengan perkhidmatan ketersediaan tinggi Google.
- Integrasi API Gemini: Akses Google yang canggih LLMs .
- AutoML & Pipelines: Permudahkan aliran kerja latihan, penalaan dan penggunaan model.
- Ekosistem GCP: Sambung terus ke BigQuery, Dataflow dan produk Google Cloud yang lain.
Harga
- Pay-as-You-Go: Berdasarkan pengiraan GCP, storan dan penggunaan API.
- SLA Perusahaan: Kontrak tersuai dengan sokongan khusus untuk penempatan berskala besar.
6. KrewAI
CrewAI menumpukan pada mengatur berbilang ejen autonomi untuk bekerja seiring, masing-masing dengan tugas khusus. Dengan menyegerakkan proses selari, ia mengendalikan projek kompleks yang memerlukan domain kepakaran yang berbeza di bawah satu payung.
Ciri-ciri Utama
- Kerjasama Pelbagai Ejen: Menyelaraskan berbilang ejen pada tugas yang berbeza namun saling berkaitan.
- Orkestrasi Aliran Kerja: Tentukan proses secara visual atau pemprograman dan urus penyerahan tugas.
- Peranan Boleh Disesuaikan: Sesuaikan keupayaan setiap ejen atau akses set data.
- Perpustakaan Integrasi: Penyambung pantas untuk perkhidmatan pihak ketiga yang popular (cth, Slack , Trello ).
Harga
- Peringkat Permulaan: Baik untuk pasukan yang lebih kecil dengan keperluan serentak yang terhad.
- Pelan Perusahaan: Had konkurensi yang lebih tinggi, penyepaduan premium dan sokongan khusus.
pusing LLMs menjadi Agen AI Boleh Ditindaklanjuti
LLM rangka kerja ejen menjadikan automasi AI boleh diakses, sama ada anda membina chatbot, sistem berbilang ejen atau automasi aliran kerja. Rangka kerja yang betul bergantung pada keperluan teknikal anda—sesetengahnya mengutamakan penyesuaian, manakala yang lain menumpukan pada kemudahan penggunaan.
Botpress mengimbangi fleksibiliti dan kesederhanaan, menjadikannya pilihan yang kukuh untuk automasi dipacu AI.
Bersedia untuk meneroka? Mula membina hari ini . Ia percuma.
Soalan lazim
1. Apakah peranan yang dimainkan oleh ingatan LLM tingkah laku ejen?
Ingatan memainkan peranan penting dalam LLM tingkah laku ejen dengan membenarkan ejen mengekalkan dan mengingat kembali interaksi atau keputusan terdahulu. Ini membolehkan ejen bertindak balas secara kontekstual merentas perbualan berbilang pusingan dan meningkatkan prestasi dalam tugasan yang memerlukan pemahaman jangka panjang.
2. Apakah perbezaan antara an LLM ejen dan bot berasaskan peraturan tradisional?
Perbezaan antara an LLM ejen dan bot berasaskan peraturan tradisional terletak pada fleksibiliti dan penaakulan: bot berasaskan peraturan beroperasi pada logik jika-maka tetap, manakala LLM ejen menggunakan pemahaman bahasa semula jadi dan penaakulan kebarangkalian untuk mentafsir input dan menjana respons sedar konteks.
3. Bagaimana caranya LLM rangka kerja ejen berbeza daripada platform pembangunan AI umum?
LLM rangka kerja ejen disesuaikan secara khusus untuk membina ejen yang berinteraksi melalui bahasa, menawarkan alatan seperti pengurusan memori dan orkestrasi penaakulan pelbagai langkah. Sebaliknya, platform pembangunan AI am adalah lebih luas dan menumpukan pada perkara seperti analisis ramalan.
4. Adakah saya perlu tahu bagaimana untuk menggunakan kod LLM rangka kerja ejen dengan berkesan?
Anda tidak perlu tahu cara membuat kod untuk digunakan LLM rangka kerja ejen jika anda memilih platform tanpa kod atau kod rendah seperti Botpress . Walau bagaimanapun, sesetengah rangka kerja (cth, LangChain atau Autogen) memerlukan pengetahuan pengaturcaraan, terutamanya jika anda sedang membina logik tersuai atau integrasi kompleks.
5. Apakah trend dalam LLM ejen patut saya jangkakan dalam 1-2 tahun akan datang?
Dalam 1-2 tahun akan datang, jangkakan LLM ejen untuk berkembang dengan sistem memori yang lebih kukuh, penyiapan matlamat yang lebih autonomi, penyelarasan yang lebih baik antara berbilang ejen, dan penyepaduan yang lebih ketat dengan API perusahaan dan sumber pengetahuan untuk pelaksanaan tugas dunia sebenar.
%20(1).webp)
