- Ramy agentów LLM upraszczają tworzenie agentów AI poprzez zarządzanie pamięcią, podejmowanie decyzji i integrację narzędzi, oszczędzając programistom pisania złożonego kodu od zera.
- Frameworki różnią się pod względem ukierunkowania, więc wybór odpowiedniego zależy od konkretnego przypadku użycia i potrzeb technicznych.
- Ramy agentów LLM umożliwiają agentom AI łączenie się z zewnętrznymi systemami i bazami wiedzy, umożliwiając im automatyzację zadań, pobieranie informacji i generowanie odpowiedzi uwzględniających kontekst.
- Przyszłość agentów LLM zmierza w kierunku orkiestracji wielu wyspecjalizowanych agentów pracujących razem, usprawniając złożone zadania w różnych funkcjach biznesowych.
Duże modele językoweLLMs) sprawiły, że agenci AI stali się inteligentniejsi, ale zarządzanie ich logiką, przepływami pracy i integracjami jest wyzwaniem. Właśnie w tym miejscu pojawiają się frameworki agentówLLM - zapewniają one strukturę do tworzenia, wdrażania i skalowania automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
Różne frameworki rozwiązują różne problemy: niektóre upraszczają automatyzację przepływu pracy, inne koncentrują się na współpracy wielu agentów, a jeszcze inne dają programistom pełną kontrolę nad logiką agenta.
Niniejszy przewodnik kategoryzuje frameworki agentów LLM w oparciu o ich funkcjonalność i przypadki użycia, pomagając w określeniu najlepszego dopasowania do potrzeb.
Czym są struktury agentów LLM ?
Struktura agenta LLM działa jako hub kontroli AI, zarządzając pamięcią, podejmowaniem decyzji i integracją narzędzi, eliminując potrzebę obszernego ręcznego kodowania.
Struktury te oferują moduły plug-and-play dla pamięci, integracji narzędzi i automatyzacji przepływu pracy - minimalizując potrzebę skomplikowanego kodowania.
Struktury agentów LLM umożliwiają automatyzację opartą na sztucznej inteligencji w różnych domenach. Usprawniają obsługę klienta za pomocą chatbotów, zwiększają sprzedaż i generowanie leadów poprzez zasięg AI oraz usprawniają automatyzację przepływu pracy, zmniejszając wysiłek ręczny.
Takie ramy ułatwiają również wyszukiwanie wiedzy, pomagając sztucznej inteligencji wyświetlać istotne dane, pomagać w operacjach wewnętrznych, działając jako inteligentni asystenci sztucznej inteligencji i napędzać automatyzację przemysłową w produkcji i logistyce.
Jak wybrać strukturę agenta LLM
Wybór odpowiedniego frameworka agenta LLM zależy od zrównoważenia elastyczności, łatwości użytkowania i możliwości integracji. Najlepsza platforma będzie zależeć od następujących czynników:
Ostatecznie, przy podejmowaniu decyzji należy kierować się złożonością projektu, wymaganiami dotyczącymi wydajności i długoterminową łatwością konserwacji.
6 najlepszych platform agentów LLM
Nie wszystkie platformy agentów LLM są sobie równe. Niektóre wyróżniają się automatyzacją chatbotów, podczas gdy inne specjalizują się we współpracy z wieloma agentami lub niestandardowych przepływach pracy AI. Skorzystaj z tego przewodnika, aby porównać dostępne opcje:
1. LangChain
LangChain to wysoce elastyczny framework open-source znany z modułowego podejścia do tworzenia aplikacji LLM . Jest on szczególnie popularny wśród deweloperów, którzy potrzebują precyzyjnej kontroli nad przepływami pracy swoich agentów AI.
Kluczowe cechy
- Agnostycyzm modelowy: Działa z GPT, Claude, Llama i innymi modelami.
- Łańcuchy i agenci: Obsługuje wieloetapowe podpowiedzi i w pełni autonomicznych agentów AI.
- Integracje z Vector DB: Natywnie kompatybilny z Pinecone, FAISS, Weaviate itp.
- Aktywna społeczność: Duża baza współpracowników z samouczkami i przykładowymi projektami.
Wycena
- Otwarte oprogramowanie: Brak kosztów licencji z góry.
2. LlamaIndex
LlamaIndex oferuje wyspecjalizowane możliwości indeksowania i wyszukiwania danych dla aplikacji opartych LLM. Pomaga "karmić" agentów AI odpowiednimi fragmentami danych, umożliwiając bardziej dokładne i kontekstowe odpowiedzi.
.webp)
Kluczowe cechy
- Solidne potoki indeksowania: Efektywne segmentowanie i osadzanie dużych zbiorów tekstu.
- Wiele metod wyszukiwania: Obejmuje chunking, osadzanie i indeksy hierarchiczne.
- Podłączana pamięć masowa: Integracja z plikami lokalnymi, pamięcią masową w chmurze lub wektorowymi bazami danych.
- Agent-Like Querying: Umożliwia LLMs autonomiczne pobieranie najbardziej istotnych danych.
Wycena
- Open Source: Darmowy do użytku w projektach osobistych i komercyjnych.
3. AutoGen
AutoGen to narzędzie do automatyzacji przepływu pracy zbudowane wokół dużych modeli językowych, które ma na celu zminimalizowanie złożoności kodowania. Doskonale sprawdza się w tworzeniu wieloetapowych potoków podpowiedzi i prostych procesów opartych na sztucznej inteligencji.
Kluczowe cechy
- Łączenie podpowiedzi: Łatwe łączenie kolejnych podpowiedzi w celu głębszego, stopniowego rozumowania.
- Konfiguracja niskokodowa: YAML lub proste skrypty do definiowania przepływów pracy.
- Szablony przepływu pracy: Szybkie starty dla zadań takich jak podsumowanie, klasyfikacja lub pytania i odpowiedzi.
- Asynchroniczność i skalowalność: Efektywnie obsługuje współbieżne zadania i duże obciążenia.
Wycena
- Otwarte oprogramowanie: Brak opłat licencyjnych za podstawowy zestaw narzędzi.
4. Botpress
Botpress to zaawansowana platforma konwersacyjnej sztucznej inteligencji zaprojektowana w celu uproszczenia tworzenia chatbotów i przepływu pracy. Łączy intuicyjny graficzny interfejs użytkownika z elastycznymi opcjami opartymi na kodzie, atrakcyjnymi zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów.
.webp)
Kluczowe cechy
- Visual Flow Builder: Tworzenie ścieżek konwersacji za pomocą interfejsu "przeciągnij i upuść".
- IntegracjaLLM : Integracja GPT, Claude, Llama lub innych modeli.
- Ekosystem wtyczek: Rozszerz funkcjonalność za pomocą gotowych lub niestandardowych dodatków.
- Analityka i monitorowanie: Śledź zaangażowanie użytkowników, wskaźniki powodzenia konwersacji i nie tylko.
Wycena
- Pay-as-You-Go: Warstwa bezpłatna obejmuje 1 bota i do 500 wiadomości miesięcznie.
- Plus: 79 USD/miesiąc z wyższymi limitami użytkowania i dodatkowymi funkcjami.
- Zespół: 446 USD/miesiąc za zaawansowaną analitykę i współpracę.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI to solidna platforma ML do budowania, wdrażania i skalowania modeli AI - w tym dużych modeli językowych - w chmurze Google Cloud. Jej głęboka integracja z usługami GCP i zarządzaną infrastrukturą czyni ją idealną do użytku korporacyjnego.
Kluczowe cechy
- Zarządzana infrastruktura: Łatwe skalowanie dzięki usługom wysokiej dostępności Google.
- Integracja API Gemini: Dostęp do najnowocześniejszych rozwiązań Google LLMs.
- AutoML & Pipelines: Uproszczenie procesów szkolenia, dostrajania i wdrażania modeli.
- Ekosystem GCP: Bezpośrednie połączenie z BigQuery, Dataflow i innymi produktami Google Cloud.
Wycena
- Pay-as-You-Go: W oparciu o wykorzystanie zasobów obliczeniowych, pamięci masowej i interfejsu API GCP.
- Umowy SLA dla przedsiębiorstw: Niestandardowe umowy z dedykowanym wsparciem dla wdrożeń na dużą skalę.
6. CrewAI
CrewAI koncentruje się na orkiestracji wielu autonomicznych agentów do pracy w tandemie, z których każdy ma wyspecjalizowane zadania. Synchronizując równoległe procesy, obsługuje złożone projekty, które wymagają różnych dziedzin wiedzy specjalistycznej pod jednym parasolem.
Kluczowe cechy
- Współpraca wielu agentów: Koordynacja wielu agentów nad odrębnymi, ale wzajemnie powiązanymi zadaniami.
- Orkiestracja przepływu pracy: Wizualne lub programowe definiowanie procesów i zarządzanie przekazywaniem zadań.
- Konfigurowalne role: Dostosuj możliwości każdego agenta lub dostęp do zbioru danych.
- Biblioteka integracji: Szybkie łączniki do popularnych usług innych firm (np. Slack, Trello).
Wycena
- Warstwa startowa: Dobra dla mniejszych zespołów z ograniczonymi potrzebami w zakresie współbieżności.
- Plany Enterprise: Wyższe limity współbieżności, integracja premium i dedykowane wsparcie.
Przekształć LLMs w agentów AI zdolnych do działania
Struktury agentów LLM sprawiają, że automatyzacja sztucznej inteligencji jest dostępna, niezależnie od tego, czy budujesz chatboty, systemy wieloagentowe, czy automatyzację przepływu pracy. Wybór odpowiedniego frameworka zależy od potrzeb technicznych - niektóre stawiają na personalizację, podczas gdy inne koncentrują się na łatwości użytkowania.
Botpress łączy w sobie elastyczność i prostotę, co czyni go solidnym wyborem do automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
Gotowy do eksploracji? Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Najczęściej zadawane pytania
1. Jaką rolę odgrywa pamięć w zachowaniu agenta LLM ?
Pamięć pozwala agentomLLM "zapamiętywać" wcześniejsze interakcje, decyzje lub fakty, dzięki czemu mogą reagować bardziej kontekstowo, prowadzić wieloobrotowe rozmowy lub budować wiedzę w czasie.
2. Jaka jest różnica między agentem LLM a tradycyjnym botem opartym na regułach?
Boty oparte na regułach kierują się ścisłą logiką "jeśli-to", podczas gdy agenci LLM myślą bardziej jak ludzie. Interpretują dane wejściowe, analizują je i reagują elastycznie, wykorzystując zrozumienie języka naturalnego.
3. Czym różnią się frameworki agentów LLM od ogólnych platform rozwoju sztucznej inteligencji?
Struktury agentów LLM są specjalnie zaprojektowane, aby pomóc w tworzeniu inteligentnych, interaktywnych agentów przy użyciu dużych modeli językowych, podczas gdy ogólne platformy sztucznej inteligencji obejmują szersze obszary, takie jak analiza danych strukturalnych.
4. Czy muszę umieć kodować, aby efektywnie korzystać z agentów LLM ?
Nie zawsze, niektóre frameworki są bezkodowe lub niskokodowe (jak Botpress), podczas gdy inne dają więcej możliwości dzięki skryptom, więc tak naprawdę zależy to od tego, jak głęboko chcesz się zagłębić.
5. Jakich trendów wśród agentów LLM powinienem się spodziewać w ciągu najbliższych 1-2 lat?
Oczekuj inteligentniejszej współpracy wielu agentów, ściślejszej integracji z narzędziami korporacyjnymi, lepszej obsługi pamięci i bardziej autonomicznych agentów, którzy mogą planować i działać przy mniejszym wkładzie człowieka.
