Los mejores cuadros para crear un programa de AI múltiples agentes

La creación de la IA ya no se trata de entrenar al modelo para hacer una tarea. En tiempos contemporáneos, estamos viendo un aumento Programas de AI Multi-Agents. Un sistema donde diferentes AIS se combinan para funcionar y trabajar colectivamente para facilitar las cosas. Sin embargo, para que esto funcione, debe garantizar la herramienta adecuada. En este artículo, pasearemos por algunos de los mejores cuadros presentes en el mercado para la creación de programas de múltiples agentes.

Los mejores cuadros para crear un programa de AI múltiples agentes

Si desea que los mejores cuadros creen un programa de múltiples agentes, consulte la lista a continuación.

1. Langchain
2. Creewaii
3. Microsoft Self -Off
4. Cordero
5. Botín

Comenzamos con los marcos y sabemos en profundidad.

1]Langchain

Langchain es un marco de código abierto que mejora y simplifica el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4. Proporciona a los desarrolladores a componentes modulares como cadenas, agentes y módulos de memoria, que, combinados, pueden crear flujos de trabajo complejos de IA. Admite la integración con varios proveedores de LLM como OpenAi, abrazando la cara y el coherente.

Además, python.langchain.com ofrece herramientas para la gestión de pronto para permitir la creación y optimización de las instrucciones para diferentes casos de usuario. También tiene funciones como la gestión de la memoria consciente del contexto, la generación de recuperación (RAG) y la ingeniería rápida dinámica.

Para usar Langchain, instálelo por PI, establezca un LLM como OpenAI, cree direcciones y cree cadenas para administrar las entradas y salidas. Una vez hecho esto, los usuarios pueden agregar herramientas, memoria o agentes para flujos de trabajo complejos. Una vez que la cadena opera, integre en aplicaciones utilizando backends Python, Fastapi, Streamlit u otros cuadros.

2]Crewai

Crewai es un marco de Python de código abierto diseñado para construir un sistema de agentes de AI múltiples que es bastante bueno en colaboración y autonomía. Permite a los desarrolladores crear equipos de agentes de la IA llamado “tripulación”, donde a cada uno de ellos se les asigna documentos, tareas y herramientas específicas. Este marco admite un flujo de trabajo jerárquico que permite la delegación de tareas autónomas y la comunicación interagnica.

Crewai.com está perfectamente integrado con varios modelos de idiomas grandes (LLM), incluidas alternativas de código abierto y de código abierto, y ofrece compatibilidad con más de 700 aplicaciones, como noción, zoom y strip. Para las empresas, Crewai+ ofrece funciones avanzadas, como una interfaz sin código, plantillas preconstruidas y capacidades de gestión de agentes mejoradas.

Comience por instalar Crewai con PIP ejecutando el pedido PIP Install CrewaiEstablezca el proveedor de LLM y luego defina el papel, los objetivos y las herramientas de cada agente. Una vez hecho esto, recolecte a una tripulación y luego arroje a los agentes y déjelos realizar las tareas. Los usuarios pueden definir herramientas como búsqueda, calculadoras o API y conectarse a los agentes.

3]Microsoft Self -Off

Luego, Microsoft Autogen, otro marco de código abierto, escrito en Python, que permite a los usuarios construir agentes de los AI que trabajan juntos para resolver tareas complejas como los compañeros de equipo en el proyecto. Con esto, los usuarios pueden crear agentes que pueden interactuar con herramientas, humanos y otros agentes y tomar decisiones entre sí. Sus características notables incluyen el procesamiento de comunicación, donde los agentes envían mensajes una y otra vez en tiempo real.

Además, incluye herramientas observadoras como funciones de seguimiento métrico y purificación para un rendimiento robusto y funciona en diferentes lenguajes de programación como Python y .NET. El marco es ideal para aplicaciones que requieren escaleras inteligentes y automatización.

Para comenzar UserProxyagent y uno Asistente. Ahora comience el chat entre sí y configúrelos con herramientas o instrucciones. Para tareas complejas, cree chats grupales de múltiples agentes e implemente los marcos Python, Docker o Web. Le recomendamos que vaya a Microsoft.com para saber más.

4]Cordero

Agno es un marco de Python que permite a los desarrolladores ayudar a los desarrolladores a construir agentes de la IA en función de la memoria multimodal, el razonamiento y las capacidades. Es compatible con las entradas y salidas de texto, imagen, audio y video. Para proporcionar memoria y datos a los agentes, el cuadro está conectado con bases de datos y tiendas vectoriales como Postgrado, Pinecone y LancedB.

Los usuarios pueden comenzar con pequeños proyectos como un asistente simple o probar suerte en otros complejos, como múltiples agentes que comparten tareas y toman decisiones colectivamente. Tiene herramientas para razonar, como un enfoque de cadena de pensamiento y búsquedas híbridas. Además, proporciona memoria a largo plazo, almacenamiento de sesiones y salidas estructuradas para mejores interacciones de contexto. Dado que la creación de un chatbot, una herramienta de analista de datos o algo más complejo, se sabe que AgNO lo hace más fácil para los usuarios.

Para usar Agno, visite Agno.com, vaya a su guía, consulte la representación de su Github.com GitHub, instale -la y configure las claves API. Ahora, defina a los agentes con roles y objetivos específicos y cree tareas y flujos de trabajo. Los usuarios pueden personalizar a los agentes con herramientas, plantillas y memoria. Una vez terminado, despliegue agentes en servicios en la nube como AWS o Gitub y monitoree a través de la interfaz de usuario.

5]Moty

Si está buscando un marco de primer código diseñado para crear un flujo de trabajo escalable y basado en eventos, vaya a Motia. Es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos JavaScript, Python y Ruby, para facilitar la colaboración entre equipos. El marco elimina la necesidad de una infraestructura subyacente, como mensajes o corredores de eventos para permitir a los desarrolladores centrarse en la lógica comercial.

Workbench de Motia proporciona una interfaz visual para firmar, probar y depurar fluye el trabajo a través de registros de tiempo real y diagramas de flujo interactivos. Además, su arquitectura gira en torno a los “pasos” y “flujos” reutilizables que tienen la capacidad de escuchar eventos, administrar el procesamiento de datos y activar los próximos pasos.

Ahora, para continuar el proceso de uso, instale y cree un nuevo proyecto a través de la CLI. Escriba funciones modulares que realicen tareas específicas, combine los pasos en el flujo de trabajo y ejecute el flujo de trabajo. Los usuarios pueden usar la Word Workbench para visualizar la ejecución, ver los registros y la purificación de los flujos de trabajo en tiempo real. Vaya a Motia.dev para saber más.

¡Eso es todo!

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¿Qué marco se utiliza para implementar sistemas de múltiples agentes?

Los marcos como Langchain, Crewai, Agno y muchos más se usan comúnmente para construir múltiples agentes. Estas plataformas admiten flujos de trabajo modular, LLM e implementación en la nube para un flujo de trabajo inteligente y cooperativo.

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¿Qué tipo de arquitectura es más adecuada para los sistemas de múltiples agentes?

La arquitectura más apropiada para los sistemas de múltiples agentes es un modelo híbrido que combina enfoques centralizados y descentralizados. La coordinación centralizada garantiza la eficiencia y la visión global, mientras que los agentes descentralizados permiten autonomía y escalabilidad. Esto garantiza una comunicación efectiva, tolerancia para fallas y adaptabilidad.

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