2025年建造AI代理的前7個框架

本文探討了建立AI代理的七個領先框架 - 自主軟件實體，這些軟件實體可以感知，決定和採取行動實現目標。這些代理人超越了傳統的強化學習，利用先進的計劃和推理，並需要專門的框架才能有效開發。現代AI代理通常將代理AI系統結合在一起，結合了大型語言模型（LLM），工具和提示，以進行複雜的任務執行。 LLM充當“大腦”，工具促進了外部互動，並提示指導LLM的行動。

目錄

• 什麼是AI代理框架？
• AI代理的核心組成部分
• AI代理框架的價值
• Langchain
• Langgraph
• CREWAI
• Microsoft語義內核
• Microsoft Autogen V0.4
• Smolagents
• 自動
• 框架比較
• 結論
• 常見問題

什麼是AI代理框架？

AI代理框架是簡化AI代理的創建，部署和管理的軟件平台。它們提供了精簡複雜AI系統開發的預建組件，抽象和工具。這些框架為共同開發挑戰提供了標準化的解決方案，使開發人員可以專注於特定於應用程序的方面。

AI代理的核心組成部分

這些框架中的關鍵組件通常包括：

• 代理體系結構：定義代理的內部結構，包括決策過程，內存和交互功能。
• 環境接口：將代理連接到其環境的工具（模擬或現實世界）。
• 任務管理：定義，分配和跟踪任務完成的系統。
• 通信協議：代理到代理和代理到人類交互的方法。
• 學習機制：用於提高性能的機器學習算法。
• 集成工具：將代理連接到外部數據源和API的實用程序。
• 監視和調試：觀察代理行為和識別問題的功能。

AI代理框架的價值

AI代理框架至關重要，原因有幾個：

• 更快的開發：預先建立的組件和最佳實踐會大大減少開發時間和精力。
• 標準化：框架促進一致的方法，促進協作和知識共享。
• 可伸縮性：許多框架支持系統，從簡單的單代理應用程序到復雜的多代理環境。
• 可訪問性：複雜性的抽象使更廣泛的開發人員可以訪問高級的AI技術。
• 創新：通過處理基礎方面，框架免費的研究人員專注於突破AI邊界。

Langchain

Langchain是一個強大而適應性的框架，簡化了LLM驅動應用程序的開發。它的工具和抽象使AI代理具有復雜的推理，任務執行以及與外部資源的互動。 Langchain解決了諸如在長時間對話，外部數據集成和多步項目協調中的上下文保留之類的挑戰。它的模塊化體系結構允許靈活的組成和多樣化的應用。

• GitHub鏈接： Langchain GitHub
• 文檔鏈接： https：//www.php.cn/link/d1a143e596968b69cf21ce65f888888b6159

關鍵的蘭鏈特徵：

• 複雜工作流程的鍊和代理抽象。
• 與多個LLM（OpenAI，擁抱的臉等）集成。
• 內存管理和上下文處理。
• 迅速的工程和模板支持。
• 用於Web刮擦，API交互和數據庫查詢的工具。
• 支持語義搜索和向量商店。
• 可自定義的輸出解析器。
• 多模式代理支持。
• 跨域推理。

Langchain優勢：

• 設計代理行為的靈活性。
• 與數據源和工具容易集成。
• 活躍的社區和頻繁的更新。
• 廣泛的文檔和示例。
• 語言敏捷的設計。
• 從原型到生產應用的可伸縮性。
• 自我優化功能。
• 分散的代理網絡。

Langchain申請：

• 會話人工智能助手。
• 自主任務完成系統。
• 文檔分析和問答代理。
• 代碼生成和分析工具。
• 個性化推薦系統。
• 自動研究助理。
• 內容摘要和發電。
• 協作系統。
• 無代碼工作流程自動化。

Langgraph

Langgraph擴展了Langchain，從而實現了使用LLMS創建狀態的多演員應用程序。這對於構建涉及計劃，反思和多機構協調的複雜，交互式AI系統特別有用。

• github鏈接： langgraph github
• 文檔鏈接： langgraph文檔

關鍵langgraph特徵：

• 狀態互動和工作流程。
• 多代理協調和溝通。
• 與Langchain組件和工具集成。
• 基於圖的代理相互作用的表示。
• 支持循環和無環的執行流。
• 內置錯誤處理和重試機制。
• 可自定義的節點和邊緣實現。
• 高級計劃和反思功能。

langgraph優勢：

• 啟用更複雜，具有狀態的AI應用程序。
• 與Langchain的無縫集成。
• 支持複雜的多代理系統。
• 提供了代理相互作用的視覺表示。
• 允許動態自適應工作流程。
• 促進了自我改善的AI系統的發展。

langgraph應用程序：

• 互動講故事引擎。
• 複雜的決策系統。
• 狀態聊天機器人。
• 協作解決問題的環境。
• 模擬的多代理生態系統。
• 自動化工作流編排。
• 高級遊戲人工智能。
• 自我反射AI系統。

CREWAI

Crewai策劃了角色扮演的AI代理商，使開發人員能夠創建一個具有特定角色和責任的代理商的“機組人員”，以協作複雜的任務。這是建立協作AI系統的理想選擇，以解決需要多樣化專業知識的多方面問題。

• github鏈接： crewai github
• 文檔： crewai文檔

關鍵的CREWAI功能：

• 基於角色的代理體系結構。
• 動態任務計劃和授權。
• 複雜的代理間通信協議。
• 分層團隊結構。
• 自適應任務執行機制。
• 衝突解決系統。
• 性能監視和優化工具。

CREWAI優勢：

• 通過角色專業化促進複雜的任務完成。
• 可擴展到各種團隊規模和任務複雜性。
• 促進模塊化和可重複使用的代理設計。
• 通過代理協作使出現的問題解決。

CREWAI申請：

• 高級項目管理模擬。
• 協作創意寫作系統。
• 在各個領域中解決複雜的問題。
• 業務戰略開發和市場分析。
• 科學研究協助。
• 緊急響應計劃和優化。

Microsoft語義內核

Microsoft語義內核橋接傳統的軟件開發和AI功能，重點是將LLMS集成到現有應用程序中。它提供了在沒有重大代碼庫大修的情況下合併AI功能的工具。它的輕巧性質和多語言支持使其適應各種開發環境。

• GitHub鏈接： Microsoft語義內核
• 文檔鏈接： Microsoft語義語言內核

Microsoft語義內核的主要功能：

• 無縫的AI集成到應用中。
• 多語言支持。
• 管理複雜任務的編排。
• 內存管理和嵌入。
• 靈活的AI模型選擇。
• 強大的安全性和合規性功能。

Microsoft語義內核優點：

• 企業級應用程序支持。
• AI模型選擇中的靈活性。
• 強大的安全性和合規能力。
• 與現有代碼庫無縫集成。

Microsoft語義內核應用程序：

• 企業聊天機器人和虛擬助手。
• 智能過程自動化。
• AI增強生產力工具。
• 自然語言界面。

Microsoft Autogen V0.4

Microsoft Autogen是用於構建高級AI代理和多代理系統的開源框架。它強調了模塊化，可擴展性和易用性，用於有效複雜的AI系統構建。

• 文檔： https：//www.php.cn/link/8336419bf14c0d8b02748bb61f3a1dc5
• GitHub鏈接： Microsoft Autogen

Microsoft Autogen的主要特徵：

• 多代理對話框架。
• 支持LLM和常規API。
• 可自定義的代理角色和行為。
• 增強的對話記憶。
• 內置錯誤處理。
• 與外部工具和服務集成。

Microsoft Autogen優勢：

• 簡化了複雜多代理系統的開發。
• 實現專業代理商的創建。
• 促進不同AI模型的無縫集成。

Microsoft Autogen應用：

• 先進的對話AI系統。
• 自動編碼助手。
• 複雜的解決問題系統。

Smolagents

Smolagents是用於構建智能，協作多代理系統的開源框架。它著重於靈活性和模塊化，以創建獨立或與人類監督的複雜的AI系統。

• 文檔： https：//www.php.cn/link/c058b3ed935f6561ad6c22bbf8d57463
• github鏈接： https：//www.php.cn/link/ffc240fc1e1b0a704682828ca0e78777777777787d9f

關鍵的Smolagents特徵：

• 輕巧和模塊化的多機構體系結構。
• 高級上下文管理。
• 靈活的代理角色定義。
• 與各種語言模型和API的無縫集成。
• 強大的通信協議。
• 動態工作流程編排。

SmolAgents的優勢：

• 簡化的複雜代理系統創建。
• 快速的原型製作功能。
• 高可擴展性。
• 最小的計算開銷。
• 增強的代理互操作性。

Smolagents應用程序：

• 聰明的研究助理。
• 自動解決問題系統。
• 複雜的工作流管理工具。

自動

由GPT-4提供支持的AutoGPT通過語言輸入執行面向目標的任務。它超越了基本反射代理，還將復雜的功能集成了各種應用程序。

• github鏈接： https：//www.php.cn/link/3AC88C103B945977EE9085785158DAC19
• 文檔鏈接： https：//www.php.cn/link/f9d826b62995d8bfe6d12ccd4d3b9ffa

鑰匙自動特徵：

• GPT-4動力自主AI代理。
• 迭代任務執行。
• 多步目標分解。
• 互聯網和內存訪問。
• 自適應學習機制。

AutoGPT優勢：

• 開源可訪問性。
• 靈活的配置選項。
• 持續的自我完善。

AutoGPT應用程序：

• 自動化內容創建。
• 營銷活動管理。
• 在線研究和數據檢索。

框架比較

框架	關鍵重點	優勢	最好的
Langchain	LLM驅動的應用程序	多功能性，外部集成	通用AI開發
Langgraph	狀態多演員系統	複雜的工作流程，代理協調	互動，自適應AI應用程序
CREWAI	角色扮演的AI代理	協作解決問題，團隊動態	模擬複雜的組織任務
Microsoft語義內核	企業AI集成	安全性，合規性，代碼庫集成	使用AI增強企業應用程序
Microsoft Autogen	多代理對話系統	魯棒性，模塊化，對話管理	高級對話AI和任務自動化
Smolagents	智能協作系統	輕巧，模塊化，自定義	多元化的AI應用和工作流程
自動	自主AI代理	靈活性，自適應學習，最少的干預	自動化內容創建和任務管理

結論

這些AI代理框架代表了創建強大，自主和自適應AI系統的重大進步。每個都提供了獨特的功能來解決各種複雜性和用例。

常見問題

Q1。 Langchain是開源的嗎？是的。

Q2。 Langgraph如何處理數據？ Langgraph使用基於圖的結構來進行數據表示。

Q3。機組人員如何確保有效的人類合作？ Crewai使用基於角色的專業化和交流協議。

Q4。 Microsoft語義內核是否與其他Microsoft工具兼容？是的。

Q5。 Autogen如何幫助AI模型開發？ Autogen通過自動化簡化了模型開發。

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