Multi-Agent框架 多agent应该像人类的大脑一样,分工明确、又能一起协作,比如,大脑有负责视觉、味觉、触觉、行走、平衡,甚至控制四肢行走的区域都不一样。 参考MetaGPT和AutoGen生态最完善的两个Multi-Agent框架,可以从以下几个角度出发: 环境&通讯:Agent间的交互,消息传递、共同记忆、执行顺序,分布式agent,OS-agent ...
Multi-Agent并不是Agent框架的终态,Multi-Agent框架是当前有限的LLM能力背景下的产物,更多还是为了解决当前LLM的能力缺陷,通过LLM多次迭代、弥补一些显而易见的错误,不同框架间仍然存在着极高的学习和开发成本。随着LLM能力的提...
加速开发：AI Agent框架通过提供预设组件和最佳实践，大大减少了创建复杂AI Agent所需的时间和精力。标准化：AI Agent框架促进开发人员以一致的方法应对共同的挑战，促进人工智能领域的合作和知识共享。可扩展性：AI Agent框架旨在支持从简单的single-Agent应用到复杂的multi-Agent环境的系统开发。可访问性：通过抽象出人...
当前,市面上已有多种AI Agent框架可供使用,每个框架都提供了自己独特的方法来应对AI Agent开发中的核心挑战。 本文选择了主流的5种AI Agent框架(LangChain、LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel、AutoGen)进行横向对比,研究每种框架的独特优势和重点方向,帮助开发人员和研究人员选择最适合其特定需求的工具。 LangChain注...
当前,市面上已有多种AI Agent框架可供使用,每个框架都提供了自己独特的方法来应对AI Agent开发中的核心挑战。本文选择了主流的5种AI Agent框架(LangChain、LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel、AutoGen)进行横向对比,研究每种框架的独特优势和重点方向,帮助开发人员和研究人员选择最适合其特定需求的工具。
本文选择了主流的5种AI Agent框架(LangChain、LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel、AutoGen)进行横向对比,研究每种框架的独特优势和重点方向,帮助开发人员和研究人员选择最适合其特定需求的工具。 LangChain注重集成性和灵活性,为创建基于LLM的AI Agent提供了灵活直观的方法; 通过扩展LangChain的功能,LangGraph使创建更...
市面上有多种AI Agent框架可供使用,每个框架都提供了自己独特的方法来应对AI Agent开发中的核心挑战,以下介绍4种主流的AI Agent框架。 LangChain LangChain是一个功能强大、适应性强的框架,开发人员可以利用LangChain设计出具有复杂推理、任务执行以及与外部数据源和应用程序接口交互功能的强大AI Agent。
LangChain是一个功能强大、适应性强的框架,开发人员可以利用LangChain设计出具有复杂推理、任务执行以及与外部数据源和应用程序接口交互功能的强大AI Agent。 使用LLM时会面临在冗长的对话中保留上下文、整合外部信息以及协调多步骤项目的困难,LangChain解决了这些问题。
随着技术的不断进步,市面上涌现了众多优秀的AI Agent框架,它们各具特色,为开发者提供了丰富的选择。本文将对LangChain、LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel和AutoGen这五大主流AI Agent框架进行对比分析,并探讨选择策略,以帮助开发者更好地选择适合自己的框架。
市面上有多种AI Agent框架可供使用,每个框架都提供了自己独特的方法来应对AI Agent开发中的核心挑战,以下介绍4种主流的AI Agent框架。 LangChain LangChain是一个功能强大、适应性强的框架,开发人员可以利用LangChain设计出具有复杂推理、任务执行以及与外部数据源和应用程序接口交互功能的强大AI Agent。