- As estruturas de agentes LLM simplificam a construção de agentes de IA gerindo a memória, a tomada de decisões e as integrações de ferramentas, evitando que os programadores escrevam código complexo a partir do zero.
- As estruturas diferem em termos de objetivo, pelo que a escolha da mais adequada depende do seu caso de utilização específico e das suas necessidades técnicas.
- As estruturas de agentes LLM permitem que os agentes de IA se liguem a sistemas externos e a bases de conhecimentos, permitindo-lhes automatizar tarefas, recuperar informações e gerar respostas sensíveis ao contexto.
- O futuro dos agentes LLM está a avançar para a orquestração de vários agentes especializados que trabalham em conjunto, simplificando tarefas complexas em diferentes funções empresariais.
Os modelos de linguagem grandesLLMs) tornaram os agentes de IA mais inteligentes, mas gerenciar sua lógica, fluxos de trabalho e integrações é um desafio. É aí que entram as estruturas de agenteLLM - elas fornecem a estrutura para criar, implantar e dimensionar a automação alimentada por IA.
Diferentes estruturas resolvem problemas diferentes: algumas simplificam a automatização do fluxo de trabalho, outras centram-se na colaboração entre vários agentes e outras dão aos programadores controlo total sobre a lógica dos agentes.
Este guia categoriza as estruturas de agentes LLM com base em suas funcionalidades e casos de uso, ajudando-o a determinar a melhor opção para suas necessidades.
O que são quadros de agentes LLM ?
Uma estrutura de agente LLM actua como um hub controlo de IA, gerindo a memória, a tomada de decisões e a integração de ferramentas, eliminando a necessidade de codificação manual extensiva.
Estas estruturas oferecem módulos plug-and-play para memória, integrações de ferramentas e automatização do fluxo de trabalho - minimizando a necessidade de codificação complexa.
As estruturas de agentes LLM potenciam a automatização orientada para a IA em vários domínios. Eles aprimoram o suporte ao cliente com chatbots, aumentam as vendas e a geração de leads por meio do alcance da IA e simplificam a automação do fluxo de trabalho, reduzindo o esforço manual.
Esses quadros também facilitam a recuperação de conhecimentos, ajudando a IA a fazer emergir dados relevantes, a ajudar nas operações internas actuando como assistentes inteligentes de IA e a impulsionar a automatização industrial no fabrico e na logística.
Como escolher um quadro de agentes LLM
A escolha da estrutura de agente LLM correta depende do equilíbrio entre flexibilidade, facilidade de utilização e capacidades de integração. A melhor estrutura para si dependerá dos seguintes factores:
Em última análise, a sua decisão deve ser orientada pela complexidade do seu projeto, pelos requisitos de desempenho e pela capacidade de manutenção a longo prazo.
As 6 principais estruturas de agentes LLM
Nem todas as estruturas de agentes LLM são criadas da mesma forma. Algumas se destacam na automação de chatbot, enquanto outras se especializam em colaboração de vários agentes ou fluxos de trabalho de IA personalizados. Use este guia para comparar suas opções:
1. Cadeia Lang
LangChain é uma estrutura de código aberto altamente flexível, conhecida pela sua abordagem modular ao desenvolvimento de aplicações LLM . É particularmente popular entre os programadores que necessitam de um controlo fino sobre os fluxos de trabalho dos seus agentes de IA.
Caraterísticas principais
- Agnosticismo de modelos: Funciona com GPT, Claude, Llama e outros modelos.
- Cadeias e agentes: Suporta prompts em várias etapas e agentes de IA totalmente autónomos.
- Integrações Vetor DB: Nativamente compatível com Pinecone, FAISS, Weaviate, etc.
- Comunidade ativa: Grande base de colaboradores com tutoriais e projectos de exemplo.
Preços
- Código aberto: Sem custos iniciais de licenciamento.
2. LlamaIndex
LlamaIndex oferece recursos especializados de indexação e recuperação de dados para aplicativos LLM. Ajuda a "alimentar" os seus agentes de IA com pedaços de dados relevantes, permitindo respostas mais precisas e conscientes do contexto.
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Caraterísticas principais
- Pipelines de indexação robustos: Segmentar e incorporar eficientemente grandes colecções de texto.
- Métodos de recuperação múltipla: Inclui índices chunking, embedding-based e hierárquicos.
- Armazenamento conectável: Integra-se com ficheiros locais, armazenamento na nuvem ou bases de dados vectoriais.
- Consulta semelhante a um agente: Permite que LLMs recuperem autonomamente os dados mais relevantes.
Preços
- Código aberto: Livre para utilização em projectos pessoais e comerciais.
3. AutoGen
AutoGen é uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho criada em torno de grandes modelos de linguagem que visa minimizar a complexidade da codificação. Destaca-se na criação de pipelines de prompt de várias etapas e processos diretos orientados por IA.
Caraterísticas principais
- Encadeamento de prompts: Ligue facilmente prompts consecutivos para um raciocínio mais profundo e faseado.
- Configuração de baixo código: YAML ou scripting simples para definir fluxos de trabalho.
- Modelos de fluxo de trabalho: Início rápido para tarefas como resumo, classificação ou perguntas e respostas.
- Assíncrono e escalável: Lida com tarefas simultâneas e cargas de trabalho em grande escala de forma eficiente.
Preços
- Código aberto: Sem taxas de licenciamento para o conjunto de ferramentas principais.
4. Botpress
Botpress é uma plataforma avançada de IA de conversação concebida para simplificar o desenvolvimento de chatbots e fluxos de trabalho. Combina uma interface gráfica intuitiva com opções flexíveis baseadas em código, apelando tanto a programadores principiantes como a especialistas.
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Caraterísticas principais
- Criador de fluxo visual: Crie percursos de conversação através de uma interface de arrastar e largar.
- IntegraçãoLLM : Integrar GPT, Claude, Llama ou outros modelos.
- Ecossistema de plug-ins: Amplie a funcionalidade com add-ons pré-construídos ou personalizados.
- Análise e monitorização: Acompanhe o envolvimento dos utilizadores, as taxas de sucesso das conversas e muito mais.
Preços
- Pagamento conforme o uso: O nível gratuito inclui 1 bot e até 500 mensagens/mês.
- Plus: $79/mês com limites de utilização mais elevados e funcionalidades adicionais.
- Equipa: $446/mês para análises avançadas e colaboração.
5. Google Vertex AI
O Google Vertex AI é uma plataforma de ML robusta para criar, implementar e dimensionar modelos de IA - incluindo modelos de linguagem de grande dimensão - no Google Cloud. A sua profunda integração com os serviços GCP e a infraestrutura gerida tornam-na ideal para utilização empresarial.
Caraterísticas principais
- Infraestrutura gerida: Escalonamento sem esforço com os serviços de alta disponibilidade do Google.
- Integração da API Gemini: Acesso a LLMs Google de última geração.
- AutoML e Pipelines: Simplifique os fluxos de trabalho de treinamento, ajuste e implantação de modelos.
- Ecossistema GCP: Conecte-se diretamente ao BigQuery, ao Dataflow e a outros produtos do Google Cloud.
Preços
- Pagamento conforme o uso: Com base no uso de computação, armazenamento e API do GCP.
- SLAs empresariais: Contratos personalizados com suporte dedicado para implementações em grande escala.
6. TripulaçãoAI
CrewAI centra-se na orquestração de vários agentes autónomos para trabalharem em conjunto, cada um com tarefas especializadas. Através da sincronização de processos paralelos, lida com projectos complexos que requerem diferentes domínios de especialização sob a mesma alçada.
Caraterísticas principais
- Colaboração Multi-Agente: Coordenar vários agentes em tarefas distintas mas interligadas.
- Orquestração do fluxo de trabalho: Defina processos visualmente ou programaticamente e gerencie as transferências de tarefas.
- Funções personalizáveis: Adapte as capacidades de cada agente ou o acesso ao conjunto de dados.
- Biblioteca de integração: Conectores rápidos para serviços populares de terceiros (por exemplo, Slack, Trello).
Preços
- Nível inicial: Ideal para equipas mais pequenas com necessidades limitadas de simultaneidade.
- Planos empresariais: Limites de simultaneidade mais elevados, integração premium e suporte dedicado.
Transformar LLMs em agentes de IA acionáveis
As estruturas de agentes LLM tornam a automação de IA acessível, quer esteja a criar chatbots, sistemas multi-agentes ou automação de fluxo de trabalho. A estrutura certa depende das suas necessidades técnicas - algumas priorizam a personalização, enquanto outras se concentram na facilidade de uso.
Botpress equilibra flexibilidade e simplicidade, tornando-o uma escolha sólida para automação orientada por IA.
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FAQs
1. Que papel desempenha a memória no comportamento do agente LLM ?
A memória permite que os agentesLLM se "lembrem" de interações, decisões ou factos passados, para que possam responder de forma mais contextualizada, manter conversas com várias voltas ou acumular conhecimentos ao longo do tempo.
2. Qual é a diferença entre um agente LLM e um bot tradicional baseado em regras?
Os bots baseados em regras seguem uma lógica estrita do tipo "se-então", enquanto os agentes LLM pensam mais como os humanos. Interpretam a entrada, raciocinam e respondem de forma flexível utilizando a compreensão da linguagem natural.
3. Como é que as estruturas de agentes LLM diferem das plataformas gerais de desenvolvimento de IA?
As estruturas de agentes LLM são especificamente concebidas para o ajudar a criar agentes inteligentes e interactivos utilizando grandes modelos linguísticos, enquanto as plataformas gerais de IA abrangem áreas mais vastas, como a análise de dados estruturados.
4. Preciso de saber programar para utilizar eficazmente os quadros de agentes LLM ?
Nem sempre, algumas estruturas são sem código ou com pouco código (como o Botpress), enquanto outras dão-lhe mais poder com scripts, por isso depende realmente da profundidade que quer ir.
5. Que tendências nos agentes LLM devo prever para os próximos 1-2 anos?
Espera-se uma colaboração multi-agente mais inteligente, uma maior integração com ferramentas empresariais, um melhor tratamento da memória e agentes mais autónomos que podem planear e agir com menos intervenção humana.
