Grote taalmodellenLLMs) hebben AI-agenten slimmer gemaakt, maar het beheren van hun logica, workflows en integraties is een uitdaging. Dat is waar LLM agent frameworks om de hoek komen kijken: ze bieden de structuur om AI-gestuurde automatisering te bouwen, te implementeren en te schalen.
Verschillende frameworks lossen verschillende problemen op: sommige vereenvoudigen workflow automatisering, andere richten zich op multi-agent samenwerking en weer andere geven ontwikkelaars volledige controle over agent logica.
Deze gids categoriseert LLM agent frameworks op basis van hun functionaliteit en use cases, zodat u kunt bepalen welke het beste past bij uw behoeften.
Wat zijn de kaders LLM ?
Een LLM agent framework fungeert als een AI control hub die het geheugen, de besluitvorming en de integratie van tools beheert, waardoor uitgebreide handmatige codering overbodig wordt.
Deze frameworks bieden plug-and-play modules voor geheugen, toolintegraties en workflowautomatisering - waardoor er minder complexe codering nodig is.
LLM agent frameworks maken AI-gestuurde automatisering mogelijk in verschillende domeinen. Ze verbeteren de klantondersteuning met chatbots, stimuleren de verkoop en leadgeneratie met behulp van AI en stroomlijnen de automatisering van workflows door handmatige inspanningen te verminderen.
Dergelijke frameworks vergemakkelijken ook het ophalen van kennis, waardoor AI relevante gegevens boven water krijgt, helpen bij interne activiteiten door als slimme AI-assistenten te fungeren en industriële automatisering in productie en logistiek stimuleren.
Hoe kies je een LLM Agent Framework
Het kiezen van het juiste LLM agent framework hangt af van de balans tussen flexibiliteit, gebruiksgemak en integratiemogelijkheden. Welk framework het beste bij u past, hangt af van de volgende factoren:
Uiteindelijk moet je je beslissing laten leiden door de complexiteit van je project, de prestatie-eisen en de onderhoudbaarheid op de lange termijn.
Top 6 LLM Agent Frameworks
Niet alle LLM agentframeworks zijn gelijk. Sommige blinken uit in chatbotautomatisering, terwijl andere gespecialiseerd zijn in multi-agent samenwerking of aangepaste AI-workflows. Gebruik deze gids om uw opties te vergelijken:
1. LangChain
LangChain is een zeer flexibel, open-source framework dat bekend staat om zijn modulaire aanpak voor de ontwikkeling van LLM . Het is vooral populair bij ontwikkelaars die fijnmazige controle nodig hebben over de workflows van hun AI-agenten.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Model Agnosticisme: Werkt met GPT, Claude, Llama en andere modellen.
- Ketens en agenten: Ondersteunt multi-step prompts en volledig autonome AI-agenten.
- Vector DB-integraties: Volledig compatibel met Pinecone, FAISS, Weaviate, enz.
- Actieve gemeenschap: Groot aantal medewerkers met tutorials en voorbeeldprojecten.
Prijzen
- Open Source: Geen licentiekosten vooraf.
2. LlamaIndex
LlamaIndex biedt gespecialiseerde mogelijkheden voor het indexeren en ophalen van gegevens voor LLM toepassingen. Het helpt bij het "voeden" van uw AI-agenten met relevante brokken gegevens, waardoor nauwkeuriger en contextbewuster kan worden gereageerd.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Robuuste indexeerpijplijnen: Grote tekstverzamelingen efficiënt segmenteren en insluiten.
- Meervoudige opvraagmethoden: Inclusief chunking, inbedding en hiërarchische indexen.
- Insteekbare opslag: Kan worden geïntegreerd met lokale bestanden, cloudopslag of vectordatabases.
- Agent-achtige zoekopdrachten: Hiermee kunnen LLMs zelfstandig de meest relevante gegevens ophalen.
Prijzen
- Open Source: Vrij te gebruiken in persoonlijke en commerciële projecten.
3. AutoGen
AutoGen is een workflow automatiseringstool gebouwd rond grote taalmodellen met als doel de complexiteit van codering te minimaliseren. Het blinkt uit in het maken van prompt pipelines met meerdere stappen en eenvoudige AI-gestuurde processen.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Prompt Chaining: Koppel eenvoudig opeenvolgende prompts voor een diepere, stapsgewijze redenering.
- Low-Code configuratie: YAML of eenvoudige scripts om workflows te definiëren.
- Workflowsjablonen: Quickstarts voor taken zoals samenvatten, classificeren of vragen en antwoorden.
- Async en schaalbaar: Gaat efficiënt om met gelijktijdige taken en grootschalige werklasten.
Prijzen
- Open Source: Geen licentiekosten voor de basistoolset.
4. Botpress
Botpress is een geavanceerd conversational AI-platform dat is ontworpen om de ontwikkeling van chatbotten en workflows te vereenvoudigen. Het combineert een intuïtieve grafische gebruikersinterface met flexibele, op code gebaseerde opties, waardoor het aantrekkelijk is voor zowel beginnende als ervaren ontwikkelaars.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Visual Flow Builder: Creëer gesprekspaden via een drag-and-drop interface.
- LLM integratie: GPT, Claude, Llama of andere modellen integreren.
- Plugin ecosysteem: Breid de functionaliteit uit met kant-en-klare of aangepaste add-ons.
- Analytics en monitoring: Volg de betrokkenheid van gebruikers, succespercentages van conversaties en meer.
Prijzen
- Pay-as-You-Go: Het gratis niveau omvat 1 bot en maximaal 500 berichten/maand.
- Plus: $79/maand met hogere gebruikslimieten en extra functies.
- Team: $ 446/maand voor geavanceerde analyses en samenwerking.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI is een robuust ML-platform voor het bouwen, implementeren en schalen van AI-modellen, waaronder grote taalmodellen, binnen Google Cloud. De diepgaande integratie met GCP-services en beheerde infrastructuur maakt het ideaal voor zakelijk gebruik.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Beheerde infrastructuur: Moeiteloos schalen met de services met hoge beschikbaarheid van Google.
- Gemini API-integratie: Toegang tot geavanceerde Google LLMs.
- AutoML en pipelines: Vereenvoudig modeltraining, tuning en deployment workflows.
- GCP ecosysteem: Maak rechtstreeks verbinding met BigQuery, Dataflow en andere Google Cloud-producten.
Prijzen
- Pay-as-You-Go: Gebaseerd op GCP compute, storage en API gebruik.
- SLA's voor ondernemingen: Aangepaste contracten met specifieke ondersteuning voor grootschalige implementaties.
6. CrewAI
CrewAI richt zich op het orkestreren van meerdere autonome agenten om samen te werken, elk met gespecialiseerde taken. Door parallelle processen te synchroniseren, worden complexe projecten die verschillende expertisedomeinen vereisen onder één paraplu afgehandeld.
.webp)
Belangrijkste kenmerken
- Samenwerking met meerdere agenten: Coördineer meerdere agenten op verschillende maar onderling verbonden taken.
- Workflow orkestratie: Visueel of programmatisch processen definiëren en taak hand-offs beheren.
- Aanpasbare rollen: Pas de mogelijkheden of toegang tot datasets van elke agent aan.
- Integratiebibliotheek: Snelle connectors voor populaire services van derden (bijv. Slack, Trello).
Prijzen
- Startersniveau: Goed voor kleinere teams met beperkte behoefte aan gelijktijdigheid.
- Enterprise-plannen: Hogere concurrency-limieten, premium integratie en speciale ondersteuning.
Zet LLMs om in bruikbare AI-agenten
LLM agentframeworks maken AI-automatisering toegankelijk, of u nu chatbots, multi-agent systemen of workflowautomatisering bouwt. Het juiste framework hangt af van uw technische behoeften: sommige geven prioriteit aan maatwerk, terwijl andere zich richten op gebruiksgemak.
Botpress balanceert flexibiliteit en eenvoud, waardoor het een solide keuze is voor AI-gestuurde automatisering.
Klaar om te verkennen? Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
.svg)
