- LLM 代理框架通过管理内存、决策和工具集成，简化了人工智能代理的构建，使开发人员无需从头开始编写复杂的代码。
- 框架的侧重点各不相同，因此选择合适的框架取决于您的具体用例和技术需求。
- LLM 代理框架使人工智能代理能够连接外部系统和知识库，使它们能够自动执行任务、检索信息并生成上下文感知响应。
- LLM 代理的未来发展方向是协调多个专业代理共同工作，简化不同业务职能部门的复杂任务。
大型语言模型LLMs）使人工智能代理变得更加智能，但管理其逻辑、工作流和集成却是一项挑战。这正是LLM 代理框架的用武之地--它们提供了构建、部署和扩展人工智能驱动的自动化的结构。
不同的框架解决不同的问题：有的简化了工作流自动化，有的侧重于多代理协作，有的则让开发人员完全控制代理逻辑。
本指南根据LLM 代理框架的功能和用例对其进行分类，帮助您确定最适合您需求的框架。
什么是LLM 代理框架？
LLM 代理框架是一个人工智能hub，负责管理记忆、决策和工具集成，无需大量人工编码。
这些框架为内存、工具集成和工作流程自动化提供了即插即用的模块，最大限度地减少了对复杂编码的需求。
LLM 代理框架可在各个领域实现人工智能驱动的自动化。它们通过聊天机器人加强客户支持，通过人工智能推广促进销售和潜在客户生成，并通过减少人工操作简化工作流程自动化。
这些框架还能促进知识检索，帮助人工智能浮现相关数据，通过充当智能人工智能助手来协助内部运营，并推动制造业和物流业的工业自动化。
如何选择LLM 代理框架
选择合适的LLM 代理框架取决于平衡灵活性、易用性和集成能力。最适合您的框架取决于以下因素：
最终，您应根据项目的复杂性、性能要求和长期可维护性做出决定。
6 大LLM 代理框架
并非所有LLM 代理框架都是一样的。有些擅长聊天机器人自动化，有些则擅长多代理协作或定制人工智能工作流。请使用本指南比较您的选择：
1.LangChain
LangChain是一个高度灵活的开源框架，以模块化方法开发LLM 应用程序而闻名。它尤其受到需要对人工智能代理的工作流程进行精细控制的开发人员的欢迎。
主要功能
- 模型不可知论：可与GPT、Claude、Llama 和其他模型配合使用。
- 链和代理：支持多步骤提示和完全自主的人工智能代理。
- 矢量数据库集成：与 Pinecone、FAISS、Weaviate 等原生兼容。
- 活跃的社区：庞大的贡献者群体，提供教程和示例项目。
价格
- 开放源代码：无需预付许可费用。
2.LlamaIndex
LlamaIndex 为LLM应用提供专门的数据索引和检索功能。它有助于为人工智能代理 "提供 "相关的数据块，从而做出更准确、更能感知上下文的反应。
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主要功能
- 强大的索引管道：高效地分割和嵌入大型文本集。
- 多种检索方法：包括分块索引、基于嵌入的索引和分层索引。
- 可插拔存储：可与本地文件、云存储或矢量数据库集成。
- 代理式查询：允许LLMs 自主检索最相关的数据。
价格
- 开放源代码：可在个人和商业项目中免费使用。
3.自动生成
AutoGen是一款围绕大型语言模型构建的工作流程自动化工具，旨在最大限度地降低编码复杂性。它擅长创建多步骤提示管道和直接的人工智能驱动流程。
主要功能
- 提示链：轻松链接连续提示，进行更深入的逐步推理。
- 低代码配置：YAML 或简单的脚本来定义工作流程。
- 工作流程模板：摘要、分类或问答等任务的快速启动。
- 异步和可扩展：高效处理并发任务和大规模工作负载。
价格
- 开源：核心工具集无需支付许可费。
4.Botpress
Botpress是一个先进的对话式人工智能平台，旨在简化聊天机器人和工作流程的开发。它融合了直观的图形用户界面和灵活的代码选项，对新手和专业开发人员都很有吸引力。
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主要功能
- 可视化流程生成器：通过拖放界面创建对话路径。
- LLM 集成：整合GPT、Claude、Llama 或其他模型。
- 插件生态系统：使用预制或自定义插件扩展功能。
- 分析与监控：跟踪用户参与情况、对话成功率等。
价格
- 随用随付：免费层级包括 1 个机器人和最多 500 条信息/月。
- Plus：79 美元/月，具有更高的使用限制和附加功能。
- 团队： 每月 446 美元，用于高级分析和协作。
5.谷歌顶点人工智能
谷歌顶点人工智能是一个强大的 ML 平台，用于在 Google Cloud 中构建、部署和扩展人工智能模型（包括大型语言模型）。它与 GCP 服务和托管基础设施深度集成，非常适合企业使用。
主要功能
- 托管基础设施：借助 Google 的高可用性服务，轻松实现扩展。
- 双子座 API 集成：访问最先进的 GoogleLLMs。
- AutoML 和管道：简化模型训练、调整和部署工作流程。
- GCP 生态系统：直接连接 BigQuery、Dataflow 和其他 Google 云产品。
价格
- 即用即付：基于 GCP 计算、存储和 API 使用量。
- 企业 SLA：定制合同，为大规模部署提供专门支持。
6.CrewAI
CrewAI CrewAI 专注于协调多个自主代理协同工作，每个代理都有专门的任务。通过同步并行流程，它可以在一个保护伞下处理需要不同专业领域知识的复杂项目。
主要功能
- 多代理协作：协调多个代理执行不同但相互关联的任务。
- 工作流协调：以可视化或编程方式定义流程并管理任务交接。
- 可定制的角色：定制每个代理的能力或数据集访问权限。
- 集成库：常用第三方服务（如Slack、Trello）的快速连接器。
价格
- 入门级：适合并发需求有限的小型团队。
- 企业计划：更高的并发限制、高级集成和专门支持。
将LLMs 变成可操作的人工智能代理
无论是构建聊天机器人、多代理系统还是工作流自动化，LLM 代理框架都能让人工智能自动化变得触手可及。合适的框架取决于您的技术需求--有些框架优先考虑定制，而有些框架则注重易用性。
Botpress 兼顾灵活性和简便性，是人工智能驱动自动化的可靠选择。
准备好探索了吗？今天就开始构建。这是免费的。
常见问题
2.LLM 代理与传统的基于规则的机器人有什么区别？
基于规则的机器人遵循严格的 "如果-那么 "逻辑，而LLM 代理的思维方式更像人类。它们能解读输入信息，进行推理，并利用自然语言理解能力灵活应对。
3.LLM 代理框架与一般人工智能开发平台有何不同？
LLM 代理框架专为帮助您使用大型语言模型构建智能交互式代理而设计，而通用人工智能平台则涵盖结构化数据分析等更广泛的领域。
4.要有效使用LLM 代理框架，我是否需要懂得编码？
并不总是这样，有些框架是无代码或低代码的（如Botpress），而有些框架则能让你使用更多的脚本，所以这真的取决于你想深入到什么程度。
5.在未来 1-2 年内，我应该预测LLM 中介的哪些发展趋势？
我们期待更智能的多代理协作、与企业工具更紧密的集成、更好的内存处理以及更自主的代理，它们可以在较少人工输入的情况下进行规划和行动。
