AI Agents Frameworks Duell — 15. Oktober 2024

LangChain ist ein Entwicklerframework zum Erstellen von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden, mit Fokus auf Agenten, die überdenken, Werkzeuge aufrufen und mit externen Daten interagieren können. Es bietet zusammensetzbare Bausteine für Prompting, Modellaufrufe, Retrieval, Speicher und Toolnutzung und ermöglicht es Teams, von Prototypen zu produktionsreifen Systemen zu gelangen. Neben der Kernbibliothek umfasst das LangChain-Ökosystem LangGraph zur Orchestrierung zustandsbehafteter Agentenworkflows und LangSmith zur Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung. Gemeinsam verschaffen sie Ingenieuren Einblick in das Verhalten von Agenten und die Kontrolle, die zum Debuggen, Testen und Iterieren komplexer AI-Pipelines erforderlich ist. LangChain unterstützt Python und JavaScript, integriert sich mit den meisten großen Modellanbietern und Vektordatenbanken und wird von Startups sowie Unternehmen weltweit eingesetzt, die Chatbots, RAG-Systeme, Copiloten und autonome Agenten entwickeln.

• Zusammensetzbare Ketten und Agenten für LLM-Anwendungen
• LangGraph für zustandsbehaftete, mehrstufige Agentenworkflows
• LangSmith zur Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung
• Integrationen mit großen LLMs, Vektordatenspeichern und APIs
• Python- und JavaScript/TypeScript SDKs
• Werkzeuge für Retrieval-augmented Generation (RAG)

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EvoMap

Infrastruktur für AI-Agenten, dass ihre Fähigkeiten autonom entwickeln und austauschen kann

4.5 (4)

Kostenlos

Volle Rezension

EvoMap ist eine Infrastrukturschicht, die AI‑Agenten ermöglicht, über ihr ursprüngliches Training hinaus zu wachsen, indem sie im Laufe der Zeit Fähigkeiten erwerben, verfeinern und austauschen. Anstatt jeden Agenten als statische Deployment zu behandeln, stellt EvoMap das Substrat für kontinuierliche Anpassung in einem Netzwerk von Agenten bereit. Die Plattform konzentriert sich auf autonomes Fähigkeits‑Sharing, sodass Agenten die von ihren Kollegen entwickelten Fähigkeiten entdecken und in ihre eigenen Workflows integrieren können. Dadurch entsteht ein sich entwickelndes Ökosystem, in dem Verbesserungen, die von einem Agenten vorgenommen werden, ohne manuelles Retraining oder erneutes Deployment auf andere Agenten übertragen werden können. EvoMap richtet sich an Entwickler und Organisationen, die Multi‑Agenten‑Systeme bauen und deren Deployments sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln sollen, anstatt bei der Einführung eingefroren zu bleiben.

• Autonome Fähigkeitserwerb für AI-Agenten
• Peer-to-Peer-Zeitschriften-Teilen zwischen Agenten
• Infrastruktur für die Entwicklung von Agentenekosystemen
• Unterstützung für die Koordination von mehreren Agenten
• Kontinuierliche Anpassung ohne Neubereitstellung
• Entwicklerorientierter Integrationsschichten