معركة سابقة · 2025-01-11 UTC
AI Agent Development Frameworks مواجهة — 11 يناير 2025
من فئة AI Agent Development Frameworks. 38 علامات موزعة على 10 متنافسين. Mastra نال التاج.
الترتيب النهائي
التشكيلة
المتنافسون
ملفات تعريف كل أداة تنافست في هذه المعركة، مرتبة حسب الدرجة النهائية.
Mastra
إطار عمل TypeScript مفتوح المصدر لبناء وكيلات الذكاء الاصطناعي، سير العمل، RAG، الذاكرة و MCP، مع استوديو سحابي اختياري وقابلية المراقبة.
هي مِصممة لتشکیل تطبيقات ومشعات الذكاء الاصطناعي، وتوفر مجموعة أدوات للباحثين لتطوير الأفكار من البداية إلى تنفيذها، بما في ذلك الاصطناعية، ومكاتیبات العمل، وتذكر الحافظة، ومنتجعات العمل، وسائل الرصد. يمكن تجميعها مع متفرقات الباك اند فرونت ويمكن تمكينها كحاسب محمول واحد. تعمل هذه التقنية على تعزيز قدرة الباحث على إعداد سلسلة مهارات من الممكن أن تصل إلى المهارات التالية : المعالجات الداخلية للذكاء الاصطناعي، والمعالجات الخلطة لذكاء الاصطناعي، ونوعيات أخرى. تشمل هذه التقنية ميزات مثل الرصد الداخلي المتكامل، والمراجعات المتكررة، وجزء ذكري قابل للاستخدام مراقب. يتم تركز أجهزة "ماسترا" حول الوكلاء، والتي يمكن-definitionها باستخدام التوجيهات والmodele والتールات والصفقات الديناميكية. يمكن للوكلاء التفاعل مع المستخدمين وحل المسائل، وترسيمها إلى تدفقات المشاريع. وتشمل الإطار أيضًا نظامًا محدّدًا لتحديث المُهمات، إضافةً إلى نظام يتيح نشر وإنشاء تعليقات على هذه المُهمات باستخدام مجالات الاستعلامات المتحيزة و Google Cloud Pub/Sub. يحتوي Mastra على نظام موارد غني، بما في ذلك الكتب، والمقالات، والارشادات. وهو يستخدم على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، وكذلك على ذمة شبكة lớn من المستخدمين.
تفصيل المعايير
- الوكيلات
- سير العمل
- الذاكرة
- مساحات العمل
- قابلية المراقبة
- نظام الأحداث المدمج
AI Legion هي منصة مفتوحة المصدر للإنشاء من एजENTS الحاسوب الذاتية التي تعمل معا لتحقيق الأهداف. تستخدم الموديلات اللغوية الكبيرة مثل GPT-3.5-turbo و GPT-4 لسماح لأجENTS بالعمل معا وتحقيق أهداف معقدة. توفر المنصة إطارًا لتكوين وإدارة هذه الأجENTs، بما في ذلك الملفات الإعدادية, وAPIs, وعمليات الأعمAL. وتُ设计 منصة AI Legion ليكون استوفتها وقابل للتعديل، حيث يُمكن للمستخدمين إنشاء وتكامل نماذجهم وعملياتهم ومميزاتهم الخاصة. وتستقبل المنصة مجموعة من الاستخدامات، بما في ذلك البحث والتطوير وتسديد أنظمة الحاسوب الذاتية autonomous. تتضمن إقامة محيط لجنون artificial intelligence تركيب الإرتبطات المطلوبة، بما في ذلك Node.js وبيانات keys ل API OpenAI. يمكن بدء العاملين ثم يمكن التواصل معهم من خلال konzole الإطلاع. كما تشمل المنصة الميزات لإدارة حالة العاملين، بما في ذلك القدرة على حذف سجلات الحدث وأعادة بدأ العاملين بتشكيلة تركيبية مخصصة. AI ليجين是一个 أداة قوية لإنشاء وتوصيل أنظمة آي autonomous، ومن طبيعتها المفتوحة مما يجعلها متاحة للرعاة واسع النطاق من المستخدمين. على الرغم من ذلك، إلا أنها تتطلب أيضًا كمية كبيرة من الخبرة التقنية والمجهود في التنشيط والإعداد واستخدامها بشكل فعال. أحد الفوائد الرئيسية لحليفة الذكاء الاصطناعي هو قدرتها على تمكين المفوضين من التعلم والتوافق مع الوقت، باستخدام kombinatin من تقنيات التعلم الآلي وتصانيف القوائم المعرفية. هذا يزود المفوضين على تحسين أدائهم وتقنيات اتخاذ القرارات كما يتفاعلون مع البيئة. ومع ذلك، تقدم الAI legion عدة تحدّات ومنظورات، بما في ذلك الحاجة إلى جهد كبير في پیکرة التكوين وإدارة النظام، وخطورة الأخطاء في الوكيلين وسخوط الأضلاع اللانهائية، وأمور أخرى تتعلّق بالتعبيرات العالية التكلفة والأشكال السخيفة، بالإضافة الى استعمال المودلات اللغوية الكبيرة، والذي قد یؤدّي الى شكاوي حول العصبية والضبط. بمق618ن ع331ر ميزات محددة، يحتوي AI Legion على دعم لمجaland الالعاب على الشبكة العالمية، ومحركات البحث ال332ساسية، وكما يوجد الدعم للمجالات API.كما يمكن إدارة حالة ال 331عامل و إعادة تشغيلها مع ضبط تكوين مخصص.ويتوضح أيضا أن المنصة highly extensible، مما يدل على إمكانية عمل المستخدمين على إنشاء وعزل المودلات والعمليات والسمات الخاصة بهم. بعض الاستخدامات المحتملة ل AI Legion تشمل تطوير وتعزيز الأنظمة الذكية غير الحية، وتسريع الإجراءات والمسارات التي يتحكم بها الذكاء الاصطناعي، وتوليد أدوات وبرامج مصممة باستخدام التكنولوجيا المستندة على الذكاء الاصطناعي. عبرة عامة، AI Legion هي منصة قوية ومطورة لإنشاء وتوزيع الأنظمة الذكية الذاتية، ولكنها تتطلب Effort كبير من الخبرة الفنية والوقت للتعرف على استخدامها بشكل فعال.
تفصيل المعايير
- بحث الويب
- محركات بحث مخصصة
- APIs و webhooks للتكامل
- إدارة حالة العامل
- إنشاء نماذج وإجراءات مخصصة
- قدرات الرسم البياني للمعرفة والتعلم الآلي
AutoML-Agent
إطار عمل مفتوح المصدر متعدد الوكلاء LLM الذي يautomates دورات التعلم الاّلي نهاية إلى نهاية.
AutoML-Agent هو Framework مفتوح المصدر يستخدم agents لغة الكبيرة التعلمية التعاونية لتعامل مع دورة التعلم الآلي بالكامل. بدلاً من الاعتماد على 모델 واحد أو نصوص، يعتمد المهام مثل الفهم من البيانات، والتجهيز للبيانات، choix model،، التدريب وevaluationعلى Agents متخصصة تعمل معًا لتحقيق مخرج مشترك. يهدف الإطار للمبتكرين والمطورين الذين يرغبون في تلقيم التجاربwithout writing extensive pipeline codeautomatically دون أن يكتبوا الكود للPIPELINE الكثيف. عن طريق وصف المجموعة بيانات و الهدف باللغة الطبيعية، يمكن للمستخدمين أن يُوكلوا وكيلًا يُقترح، ويفصل، ويُوحد بصفة دورية الحلول المرشحة، كشف النتائج والإجابة على الأسئلة بتسلسل منطقي في أثناء ذلك. مناسبًا لعرضه كأنظمة AutoML عملية وكأوعية اختبار البحث لظهور الأعمال المتعددة، يتم تمكين AutoML-Agent لأن يكون مفتوح المصدر يمكن استكشافه بواسطة أجهزة، أدوات، أو خلفيات النماذج المخصصة، مما يجعله مفيدًا.
تفصيل المعايير
- تنسيق متعدد الوكلاء LLM
- المعالجة المسبقة الآلية للبيانات والتعامل مع الميزات
- اختيار النموذج والبحث عن المعلمات الفائقة
- توليد خط أنابيب التدريب والتقييم
- تحديد المهمة بلغة طبيعية
- هندسة قابلة للتوسيع لوكلاء مخصصين
Cerebrum: AIOS SDK
SDK لتطوير ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستندة إلى نماذج اللغة الكبيرة داخل إطار عمل AIOS
استخدم واجهة برمجة التطبيقات (SDK) لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصة المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة داخل إطار عمل AIOS.
تفصيل المعايير
- تطوير وإقامة جوابين تقنياتية
- إدارة جوابين إضافية معتمدة على LLM
- دعم لويزيUI ومستخدم ترمينل UI
- إدارة جوابين وتكنولوجيا
- مخزون توفر LLMs والجوابين وال أدوات
- تحميل و.uploading جوابي النت وآلات
Gemma 3
نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر محسّن لأداء وحدة معالجة الرسومات الفردية، يدعم المدخلات المتعددة الوسائط و أكثر من 140 لغة.
Gemma 3 هي مجموعة من النماذج المفتوحة الخفيفة والمبتكرة والتي تم تصميمها لتعمل على الأجهزة، و特别 تمت оптимيتها للأداء على جهاز gpu واحد. وهي تدعم المدخلات متعددة الوسائط و أكثر من 140 لغة. يأتي النموذج في أحجام مختلفة (1B و 4B و 12B و 27B) ، مما يسمح للمطورين باختيار أفضل ما يناسب أجهزتهم واحتياجات الأداء الخاصة بهم. تقدم Gemma 3 قدرات متقدمة для الاستدلال النصي وال بصري، ونافذة سياق بتسعة 128 ألف-token، ودعوة الوظيفة لمهام معقدة. كما تتضمن إصدارات مكممة لأداء أسرع ومتطلبات حواسيب مخفضة. النموذج هو جزء من التزام جوجل بجعل التكنولوجيا المفيدة بالذكاء الاصطناعي متاحة و يبني على نفس البحث والتكنولوجيا التي تعمل بها نماذج Gemini 2.0. تم تصميم Gemma 3 لتمكين المطورين من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكن تشغيلها مباشرة على الأجهزة مثل الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة العمل. توفر Gemma 3 أداءً متقدمًا لsizeofه ، متجاوزةً نماذج أخرى مثل Llama3-405B و DeepSeek-V3 و o3-mini في التقييمات الأولية للتفضيل البشري. ويُموّح بها التطبيقات العالمية مع دعم خارج الصندوق لما يزيد عن 35 لغة ودعم مدرب مسبقًا لما يزيد عن 140 لغة. وتمكّن النموذج من إنشاء workflows مدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخدام استدعاء الدوال وخرج متدفق. شمل تطوير Gemma 3 بروتوكولات أمان صارمة، مثل الحوكمة الشاملة للبيانات والتوافق مع سياسات السلامة من خلال الضبط الدقيق وتقييمات البenchmarks الشاملة. شهدت عائلة Gemma من النماذج المفتوحة تبنيًا كبيرًا، مع أكثر من 100 مليون تحميل ومجتمع نابض بالحياة أنشأ أكثر من 60,000 متغير من Gemma. تجعل إمكانيات Gemma 3 منها مناسبة للمطورين الذين يريدون إنشاء تجارب مستخدم متفاعلة يمكن أن تتناسب على مستضيف وحدة معالجة الرسومات أو TPU واحد.
تفصيل المعايير
- دعم AI متعدد الوسائط
- تطوير يركز على المسؤولية
- ضبط دقيق واسع النطاق
- دعم 140 لغة
- أداء محسن
يحول MiniMax-M1 إلى وزن مفتوح، ويعتبر خوارزمية الاستدلال المتكاملة على المستوى الكبير. يعزز ذلك من استخدام تقنية الانتباه السريع وتركيبة المختلطة Mixture-of-Experts (MoE)، مما يسمح بتوسيع الحواسيب بشكل فعال في وقت إجراء التجربة. ي поддержف النموذج طويلة الإطالات وطويلة الأطوار ويتم تدخله عن طريق تقنيات التعلم بالاستكشاف المعززة بشكل كبير على مشكلات متعدة. يظهر أداءه أفضل من غيره من الأشكال القوي الأخرى على الأجزاء المعقدة لتطوير البرمجيات ، واستخدام الأدوات ، والأجزاء الطويلة الأطوار. توضح التجارب المنفّذة على مقاييس قياسية أنّ برنامج MiniMax-M1 يعتمد على النماذج الأخرى في الأعمال التصنيفية مثل الرياضيات والبرمجة وتطوير البرمجيات وتحديد الأهداف المطلوبة واستخدام الأدوات الإجرائية وعلى الفهم التطوحي في السياقات الطويلة. يُعدّ النموذج مناسبًا بشكل خاص للوظائف المعقدة التي تتطلب معالجة إدخالات طويلة ومفاوضة على مستوى كبير. MiniMax-M1 هي قاعدة قوية لعمالات نموذج اللغات الجيل القادم لمناقشة و معالجة تحديات العالم الحقيقي. إجراء المقارنة الأداء للمدققات البنائية بين الموديلات التجارية والمتاحة بشكل حر على الإنترنت في مهام تقسييم فئات مختلفة يلفت انتباهنا إلى أداء الموديل هذا. تنشر تقرير تقني معلومات إضافية حول تصميم النموذج وأسلوب التدريب وقيم النتائج.
تفصيل المعايير
- نمط ذكاء صناعي مفتوح المصدر
- تعقيد معمارية الخبراء المختلطين (MoE)
- آلية الانتباه الصاعقة
- تدريبات التعلم التعزيزي على نطاق واسع
- دعم سياقات تتضمن مليون رمز
ScreenAgent
مدعم بالعقارات المرئية للغة للتحكم في واجهات المستخدم الرسومية للكمبيوتر عبر تخطيط وتنفيذ إجراءات المؤشر ولوحة المفاتيح.
تم تصميم ScreenAgent للتعامل مع السيناريوهات المُعتَمَدة على المهام، حيث يساعد العملاء على أتمتة سير العمل الشائعة على سطح المكتب وتنفيذ إجراءات المؤشر ولوحة المفاتيح عبر تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية. يتيح ScreenAgent عملية تخطيط وتنفيذ المهام المعقدة التي لا تتطلب برمجة كل تفاعل.
تفصيل المعايير
- يمتلك واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة المصدر
- يتبع عملية التخطيط والتنفيذ وإجراءات المؤشر ولوحة المفاتيح عبر تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية
- يدعم إجراءات المؤشر ولوحة المفاتيح للتفاعل مع واجهات المستخدم الرسومية والحاسبات
- يتضمن خطط التنفيذ المُعتَمَدة على المهام عبر النقر والتشغيل بإجراءات المؤشر ولوحة المفاتيح عبر تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية
- يتيح عملية الوصول والتشغيل بتخطيط وكيل التحكم ووكيل التنفيذ
BabyBeeAGI
بيبي بي إي إي جي آي: إصدار متقدم من بيبي إي جي آي مع تحسين إدارة المهام والوظائف.
بيبي بي إي إي جي آي هو إطار تجريبي لبناء وكلاء مستقلين مبتكرين. تم تصميمه كخطوة تالية بعد إصدار بيبي إي جي آي الأساسي، مع تحسينات في إدارة المهام والوظائف.
تفصيل المعايير
- تسجيل الوظائف وإدارة المستندات الوصفية
- تتبع الاعتماديات وتحميلات تلقائية
- لوحة معلومات لإدارة الوظائف والمراقبة
- تحليلات وتسجيل تلقائي
MCP‑Use
منصة مفتوحة المصدر لربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بخوادم MCP وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين مع الوصول إلى الأدوات.
مصدر MCP-فعالة هو منصة مفتوحة المصدر تسهل تشغيلLarge Language Models (LLMs) مع خوادم MCP وتيولية إنشاء एजENTS التكنولوجيا الذكية custom التي يمكن هذه LLMs التفاعل معها. توفر المنصة keramework التكاملي (SDK) MCP الكامل لبناء تطبيقات ChatGPT و Connectors Claude وسervers MCP. باستخدام تطبيق MCP-Use، يمكن المطورين توظيف نطاق وحدahan codebase واحد لتنفيذ تطبيقاتهم على العديد من الأسطح حيث يعمل المسوغات وأصحاب المصلحة بالفعل، بما في ذلك ChatGPT ، و Claude ، و Gemini . تتيح المنصة مجموعة متنوعة من الأدوات والمزايا، مثل القدرة على بناء تطبيقات MCP في أمر واحد، وتنفيذ تكوين تلقائي إلى Manufact Cloud و تحليلات ومعايرة مصاحبة. تتيح للمبرمجين استخدام مكتبة SDK المcp-USE لعمل وتوطين خوادم MCP وتطبيقات بدون الحاجة الى ادوات اضافية. كما تقدم المنصة مدققًا مرئيًا وممارسة التجارب في Sandbox مما یتيح المبرمجين فحص تطبيقاتهم دون الحاجة الى لغة العقل المجهرية الحية. يهدف MCP-Use إلى بسملة تطوير وتثبيت تطبيقات مدعومة بمحاكاة الذكاء الإنساني (MCP) ، مما يجعلها خيارًا جذابًا للمطوّرين الراغبين في بناء وتطبيق एजنسيات الذكاء الاصطناعي المخصصة و التطبيقات.
تفصيل المعايير
- إدارة خوادم MCP
- ربط وتكامل LLM
- تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين
- النشر الآلي وقابلية التوسع
- المفتش المرئي واختبار Sandbox
- التحليلات والمراقبة المدمجة
تُعَد Rasa منصة تحولاتية للو慧 الحاسوبية تساعد مطوري البرمجيات على بناء مساعدات محادثة وناقلات الصوت مع التلاعب بالسيطرة على البيانات، والنماذج، والتشغيل. يعالج яدر الجسر المفتوح من Rasa understanding اللغة الطبيعية وكذلك إدارة الحوار، بينما يضيف Rasa Pro الميزات التجارية مثل التحليلات، والسيطرة الأمنية، وواجهة تشغيل قابللة للترقية. يقايَ جَعدع راسا جوذية جَاككط المحاضريَن مخحعدَع والفَaضية والجَعدي الشصك تخخفى التعالب الطرثي والتخخيدي إليخأه ألثشية ايثية م؛ إألة المنابيجية إقبيخَة عن عه إكهٯ التولة٬ اليثية تقابل الخبرية الطرخوية عليثَن السجمة الروثية ندى البخص وى البخص الخثيية والتخخَثي والتخسيس إقبيخوية اليلي ئلثنة المنابيجية الوضة يإثية الثاقوت الجَثمي الاصءءائً عري متحددي فوقة هَو القانون التخخَثى والعًذى مخآلتي نبى الى. تُستخدم بانتظام في الشركات المالية، والاتصالات، والصحة، والمجالات الحكومية، حيث من المطلوب إعدادها وتطويرها بالجوانب المتمثلة في التثبيت في الموقع (on-premise deployment)، والتوافق مع النظآم والقوانين، والنظم المخصصة (customization)
تفصيل المعايير
- محرك فهم اللغة الطبيعية
- تخطيط المحادثة مع إجراءات مخصّصة
- INTERFACE راسا ستوديو منخفضة التكلفة
- التكاملات الصوتية ومكتبات العمل المتعددة
- أدوات التحليلات والتجارب في المحادثات
- سيطرة أمنية وتقنيات الإقلاع للمُنظمات