AI Agents Frameworks Двубой — 15 октомври 2024 г.

LangChain е рамкова платформа за разработчици за построяване на приложения, използващи големи лингвистични модели, със съредотение в агенти, които могат да разсъждават, да извикват уреди и да взаимодействат със външна данна. Предлага съставни блокове за построяване на въпроси, извикване на модела, извличане, памет и използване на уреди, което позволява на отборите да преминат от прототипи до системи на производствена степен. В състава на библиотеката LangChain еcosytem включва LangGraph за координация на агентни потоци от видим и LangSmith за следене, оценка и поддържане. В съвместно действие те дават на инженери прозрачност в агентното поведение и контрол за отстраняване на грешки, тестироване и развитие на сложни AI pipeline. LangChain поддържа Python и JavaScript, интегрира с повечето големи доставчици на модели и векторни хранилища, и широко се използва в стартъпи и компании, създаващи чатботи, системи на типа RAG, copilots и самоналагодявачи агенти.

• Композитни вериги и агенти за приложения на LLM-технологията
• LangGraph за управление на работници със състояние и многошагови процеси
• LangSmith за отпечатване, оценка и мониторинг
• Вградените са с основните LLM-технологии, базите на векторна дължина и API
• Python и JavaScript/TypeScript SDK-ове
• Средства за съхраняване и съпъстрояване срещу генерация (RAG)

2

EvoMap

Инфраструктура за развитие и създаване на автономни възможности за агените на AI

4.5 (4)

Безплатно

Пълен преглед

ЕвоMap е слоен слой на инфраструктура, създаден, за да позволи на агентите на ИИ да се разрастват над първоначалния им тренинг, като придобиват, подобряват и обмянват способности през времето. Вместо да се третират всеки агент като статична свързаност, EvoMap предоставя основата за непрекъснатата адаптация в сърцевина на мрежа на агенти. Платформата се фокусира в нареденето на самостоятелна поделяне на възможности, позволявайки агенти да открият умения, развитие на които е извършило съответното възстановяване други агенти и въвеждат ги в собствените им потоци на работа. Това създава еволютираща екосистема, където подобрения от един агент могат да попаднат на други без надпълнено обучение или препрограмиране. EvoMap е насочен към разработчици и организации, които създават системи с множество агенти, търсейки да ускорят своята деплоитируемост с тях, така че да подобряват с времето, а не да останат фризирани при старта.

• Автономно създаване на възможности за агените на AI
• Двустранно споделяне на умения между агените
• Инфраструктура за развиване на еко-системи на агенти
• Поддържане на координиране между агенти
• Постоянно присъствие без повторното разпределение
• Интеграционен слой, ориентиран към разработчиците