Möödunud lahing · 2025-01-11 UTC
AI Agent Development Frameworks Vastasseis — 11. jaanuar 2025
Kategooriast AI Agent Development Frameworks. 38 märget pandud 10 võitleja kohta. Mastra võttis krooni.
Lõppseis
Koosseis
Võitlejad
Iga selles lahingus võistelnud tööriista profiilid, järjestatud nende lõppskoori järgi.
Mastra
Avatud lähtekoodiga TypeScripti raamistik AI agentide, töövoogude, RAG-i, mälu ja MCP ehitamiseks, valikulise pilve stuudioruumi ja jälgitavusega.
Mastra on avatud lähtekoodiga TypeScripti raamistik tehisintellektil põhinevate rakenduste ja agentide loomiseks. See pakub arendajatele tööriistu ideest realiseerimiseni, sealhulgas agendid, töövood, mälu, tööruumid ja jälgitavus. Mastra integreerub erinevate esi- ja tagaosa raamistikega ning seda saab juurutada iseseisva serverina. See võimaldab arendajatel luua mitmesuguseid funktsioone, nagu sisemised automatiseerimisagendid, kliendile suunatud agendid ja palju muud. Mastra sisaldab selliseid funktsioone nagu sisse ehitatud jälgitavus, korduvad kontrollid ja vahemällu salvestatavad taastatavad vood. See on loodud kiiresti skaleeruvate startup-ide ja suurte ülemaailmsete organisatsioonide toetamiseks. Mastra arhitektuur keskendub agentidele, mida saab defineerida juhiste, mudelite, tööriistade ja käitumisloogikaga. Agendid saavad suhelda kasutajatega, täita ülesandeid ja edastada tootevoogudesse. Raamistik sisaldab ka sündmuste jaoks sisseehitatud sündmusüsteemi ning süsteemi sündmuste avaldamiseks ja tellimiseks Redis Streamsi ja Google Cloud Pub/Sub abil. Mastral on rikkalik ökosüsteem ressurssidega, sealhulgas raamatud, blogid ja juhendid. Sellel on suur kasutajaskond ning see on laialdaselt kasutusele võetud erinevates tööstusharudes.
Разбивка критериев
- Agendid
- Töövood
- Mälu
- Tööruumid
- Jälgitavus
- Sisseehitatud sündmuste süsteem
AI Legion
Avatud lähtekoodiga platvorm autonoomsete AI-agentide loomiseks, kes teevad koostööd ülesannete täitmiseks.
AI Legion on avatud lähtekoodiga platvorm autonoomsete AI-agentide loomiseks, kes teevad koostööd ülesannete täitmiseks. See kasutab suuri keelemudeleid, näiteks GPT-3.5-turbo ja GPT-4, et võimaldada agentidel koos töötada ja keerukaid eesmärke saavutada. Platvorm pakub raamistiku nende agentide seadistamiseks ja haldamiseks, sealhulgas konfiguratsioonifailide, API-de ja töövoogude kaudu. AI Legion on kujundatud laiendatavaks ja kohandatavaks, võimaldades kasutajatel luua ja integreerida oma mudeleid, tegevusi ja funktsioone. Platvorm sobib mitmetele kasutusjuhtudele, sealhulgas uurimistööst, arendamisest ja autonoomsete AI-süsteemide juurutamisest. AI Legioni keskkonna seadistamine hõlmab sõltuvuste paigaldamist, sealhulgas Node.js ja OpenAI API võtmeid. Agentid saab seejärel käivitada ja nendega konsoolis suhtlemiseks. Platvorm sisaldab ka funktsioone agentide seisundi haldamiseks, sealhulgas sündmuste logide kustutamise ja agentide taaskäivitamise võimalust kohandatud konfiguratsioonidega. AI Legion on võimas tööriist autonoomsete AI-süsteemide loomiseks ja juurutamiseks, ning selle avatud lähtekoodiga loomine teeb selle juurdepääsetavaks laiale kasutajaskonnale. Kuid see nõuab ka märkimisväärset tehnilist oskusteavet ja konfiguratsiooni tööd, et seda tõhusalt seadistada ja kasutada. Üheks peamiseks eeliks on AI Legioni võime võimaldada agentidel õppida ja kohaneda aja jooksul, kasutades masinõppe ja teadmiste graafikute tehnikaid. See võimaldab agentidel täiustada oma sooritusvõimet ja otsustusvõimeid, kui nad suhtlevad keskkonnaga. Kuid AI Legion pakub ka mitmeid väljakutseid ja piiranguid, sealhulgas ulatusliku konfiguratsiooni ja haldamise vajadus, agentide vigade ja lõpmatute tsüklite risk ning võimalus kõrgete tokenite ja API kasutuse kulude jaoks. Lisaks võib suurte keelemudelite kasutamine tõsta muresid seoses biasiga ja täpsusega. Spetsiifiliste omaduste osas sisaldab AI Legion tuge veebihalduse, kohandatud otsingumootorite ja API-de ning veebhookside jaoks, samuti võimaluse agentide seisundi haldamiseks ja agentide taaskäivitamiseks kohandatud konfiguratsioonidega. Platvorm on ka väga laiendatav, võimaldades kasutajatel luua ja integreerida oma mudeleid, tegevusi ja funktsioone. Mõned potentsiaalsed kasutusjuhtud AI Legionile hõlmavad autonoomsete AI-süsteemide uurimist ja arendamist, AI-tugevate töövoogude ja protsesside juurutamist ning kohandatud AI-tugevate tööriistade ja rakenduste loomist. Kokkuvõttes on AI Legion võimas ja laiendatav platvorm autonoomsete AI-süsteemide loomise ja juurutamise jaoks, kuid see nõuab märkimisväärset tehnilist oskusteavet ja konfiguratsiooni tööd, et seda tõhusalt kasutada.
Разбивка критериев
- Veebotsöök
- Kohandatud otsingumootorid
- Integreerimiseks API-de ja veebhookside kasutamine
- Agentide seisundi haldamine
- Kohandatud mudelite ja tegevuste loomine
- Teadmiste graafik ja masinõppe võimalused
AutoML-Agent
Avatud lähtekoodiga multi-agent LLM raamistik, mis automatiseerib masinõppe töövooge lõpust lõpuks.
AutoML-Agent on avatud lähtekoodiga raamistik, mis kasutab koordineeritud LLM-agentide abil kogu masinõppe elutsükli käsitlemiseks. Selle asemel, et tugineda ühele mudelile või skripti, delegeerib see ülesandeid nagu andmete mõistmine, eelprosessimine, mudeli valik, treening ja hindamine spetsialiseeritud agentidele, kes teevad koostööd ühise eesmärgi nimel. Raamistik on suunatud teadlastele ja arendajatele, kes soovivad automatiseerida katsetamist ilma ulatusliku torukoodi kirjutamata. Andmekogumi ja eesmärgi loodusliku keele kirjeldamise kaudu saavad kasutajad agentidelt soovitusi, ehitavad ja itereerivad kandidaadilahendusi, esitledes tulemusi ja mõtlemist kogu protsessi vältel. Kuna see on avatud lähtekood, saab AutoML-Agentit laiendada kohandatud agentide, tööriistade või mudeli taustadega, muutes selle kasulikuks nii praktilise AutoML süsteemi kui ka multi-agent töövoogude uurimistööplatvormiks.
Разбивка критериев
- Multi-agent LLM orkestreerimine
- Automatiseeritud andmete eelprosessimine ja omaduste haldamine
- Mudeli valik ja hüperparameetri otsing
- Treeningu ja hindamise toru genereerimine
- Loodusliku keele ülesannete spetsifikatsioon
- Laajendatav arhitektuur kohandatud agentide jaoks
Cerebrum: AIOS SDK
SDK LLM-põhiste AI-agentide arendamiseks ja juurutamiseks AIOS-i raamistikus.
Cerebrum on SDK LLM-põhiste AI-agentide arendamiseks ja juurutamiseks AIOS-i (AI Agent Operating System) raamistikus. AIOS lahendab selliseid väljakutseid nagu ajastamine, konteksti vahetamine, mäluhaldus ja tööriistade haldamine LLM-põhiste agentide jaoks. Cerebrum SDK võimaldab arendajatel agentirakendusi luua ja käivitada, suhtledes AIOS-i kerneliga. See toetab nii Web UI kui ka Terminal UI. SDK-s on funktsioonid saadaolevate LLM-, agentide ja tööriistade loetlemiseks ning agentide ja tööriistade allalaadimiseks, üleslaadimiseks ja käivitamiseks. Cerebrum on mõeldud agentite kasutajatele ja arendajatele, võimaldades neil luua ja juurutada AI-agentide rakendusi.
Разбивка критериев
- Agentide arendus ja juurutamine
- LLM-põhise AI-agentide haldamine
- Toetus Web UI ja Terminal UI jaoks
- Agentide ja tööriistade haldamine
- Saadaval olevate LLM-ide, agentide ja tööriistade loetelu
- Agentide ja tööriistade allalaadimine ning üleslaadimine
Gemma 3
Avatud lähtekoodiga AI mudel, optimeeritud ühe GPU jõudluseks, toetab multimodaalseid sisendeid ja üle 140 keele.
Gemma 3 on kergete, tipptasemel avatud mudelite kogum, mis on loodud töötama seadmetel, eriti optimeeritud ühe GPU jõudluseks. See toetab multimodaalseid sisendeid ja enam kui 140 keelt. Mudel on saadaval erinevates suurustes (1B, 4B, 12B ja 27B), võimaldades arendajatel valida oma riistvara ja jõudlusvajaduste järgi sobivaima variandi. Gemma 3 pakub täiustatud teksti- ja visuaalset loogikavõimekust, 128 k-tokeni kontekstiakent ja funktsioonikõne keerukate ülesannete täitmiseks. Lisaks on olemas kvantiseeritud versioonid, mis pakuvad kiiremat jõudlust ja vähendavad arvutuskoormust. Mudel on osa Google'i pühendumusest teha kasulik AI tehnoloogia kättesaadavaks ning põhineb samal uurimusel ja tehnoloogial, mis toidab Gemini 2.0 mudeleid. Gemma 3 on mõeldud arendajatele, kes soovivad luua AI rakendusi, mis töötavad otse seadmetel, näiteks nutitelefonides, sülearvutites ja tööjaamades. Gemma 3 pakub oma suurusele vastavat tipptasemel jõudlust, ületades esialgsetes inimeste eelistuste hindamistes teisi mudeleid nagu Llama3-405B, DeepSeek-V3 ja o3-mini. See võimaldab globaalseid rakendusi, pakkudes koheselt tuge enam kui 35 keelele ning eeltreenitud tuge enam kui 140 keelele. Mudel võimaldab AI‑põhiste töövoogude loomist funktsioonikõne ja struktureeritud väljundi abil. Gemma 3 arendamisel kasutati rangeid turvalisusprotokolle, sealhulgas ulatuslikku andmehaldust, turvapoliitikatega kooskõlastamist täpsuhäälestuse kaudu ning põhjalikke benchmark‑hindamisi. Gemma avatud mudelite perekond on näinud suurt kasutust, kandes üle 100 miljoni allalaadimise ning elava kogukonna, mis on loonud rohkem kui 60 000 Gemma varianti. Gemma 3 võimed teevad sellest sobiva valiku arendajatele, kes soovivad luua kaasahaaravaid kasutajakogemusi, mis mahtuvad ühe GPU või TPU hosti.
Разбивка критериев
- multimodaalne AI tugi
- vastutustundlik arendus
- ulatuslik täpsuhäälestus
- tugi 140 keelele
- paranenud jõudlus
MiniMax‑M1
Avatud lähtekoodiga suur mõtlemismudel, millel on 1 miljon tokeni kontekst ja hübriidne Mixture‑of‑Experts arhitektuur.
MiniMax-M1 on avatud kaaludega, suur hübriidse tähelepanuga mõtlemismudel. Sellel on hübriidne Mixture-of-Experts (MoE) arhitektuur, mis on kombineeritud välkkiire tähelepanemehhanismiga, võimaldades tõhusat skaleerimist testi ajal. Mudel toetab loomulikult 1 miljoni tokeni konteksti pikkust ja on treenitud suuresti tugevdamisõppe (RL) abil mitmekesistel probleemidel. See ületab teisi tugevaid avatud kaaludega mudeleid keerulistes tarkvaratehnoloogia, tööriistade kasutamise ja pika kontekstiga ülesannetes. Katsetused standardsetel võrdluspunktidel näitavad, et MiniMax-M1 ületab teisi mudeleid kategooriatüüpides, nagu matemaatika, kodeerimine, tarkvaratehnoloogia, agendi tööriistade kasutamine ja pika konteksti mõistmine. Mudel on eriti sobiv keeruliste ülesannete jaoks, mis nõuavad pika sisendi töötlemist ja ulatuslikku mõtlemist. MiniMax-M1 toimib tugevana alusena järgmise põlvkonna keelemudelite agentidele, et mõelda ja lahendada reaalmaailma väljakutseid. Võrdlus tulemused juhtivate kommertsiaalsete ja avatud kaaludega mudelitega erinevates kategooriatüüpides rõhutavad mudeli jõudlust. Tehniline aruanne annab rohkem teavet mudeli arhitektuuri, treeningprotokolli ja hindamistulemuste kohta.
Разбивка критериев
- Hübriidne Mixture-of-Experts (MoE) arhitektuur
- Välkkiire tähelepanemehhanism
- Tugevdamisõppe (RL) skaala raamistik
- 1 miljoni tokeni konteksti pikkus
- Tõhus skaleerimine testi ajal
ScreenAgent
Võrguteenusega töötlemine kasutamissüsitavalt ja vikud AIT kohta esitatav ülevaade
ScreenAgent on ilmnes rakenduskood, mis aitab kunstisse pane vaadatud enamik, ja sisaldab mehhanismi, mis pakub selgitused ja toetab lahenduslasked. Eesmärgil on kasutada kohta esitatav üldosa kataloogi testimiseks
Разбивка критериев
- Käivitsen kasutamissüsitav räägimislinna agent ja sisaldab baaslaseks ülevaatav viiside raamatu ja sisaldab mehhanisme kontrollimist VLM ja pakub nii lahendus
- Toimukohasid (muutuv päringu parim käivitamine)
- Ala- ja kohapäringute enamikat avaldatavat läbirääkimiskomplekt
- Kaugpuhelini puhkused lahendused on avaldatav ja sisaldab näitamise ja ühenduse käsitlus
- Kasutatav allalaadmikus mall (tehingud
- )
BabyBeeAGI
Täiustatud BabyAGI versioon, mis pakub täiustatud ülesannete haldust ja funktsionaalsust.
BabyAGI on eksperimentaalne raamistik autonoomsete agentide iseehistamise jaoks. See on välja töötatud originaalse BabyAGI evolutsioonina, mis kuupäevaga 2023. märtsil tutvustas ülesannete planeerimist autonoomsete agentide jaoks. Raamistik põhineb uuel funktsioonraamistikule nimega 'functionz', mis salvestab, haldab ja käivitab funktsioone andmebaasist. See sisaldab graafikupõhist struktuuri importide, sõltuvate funktsioonide ja autentimissalvestiste jälgimiseks, samuti automaatse laadimise ja põhjaliku logimise võimaluste. Raamistik sisaldab ka armatuuri, mis võimaldab funktsioonide haldamist, uuenduste käivitamist ja logide vaatamist. See on mõeldud lihtsuse ja arutelutegevuse pakkumiseks arendajate seas, mitte tootmisosutuseks. Põhimõte on ehitada kõige lihtsam asi, mis iseendast ehitada suudab, muutes selle huvitavaks lähenemiseks autonoomsete agentide arendamiseks.
Разбивка критериев
- Funktsiooni registreerimine ja metaandmete haldamine
- Sõltuvuste jälgimine ja võtmesõltuvused
- Automaatne laadimine ja logimine
- Armatuuri funktsioonide haldamiseks ja logide vaatamiseks
MCP‑Use
Kasutuskohvaraamatud platform toetada LLM ja MCP mälu toetamiseks koos nendega integreerima
mcp-use on avatud lähtekoodiga platvorm, mis hõlbustab suurte keelemudelite (LLM) ühendamist MCP serveritega ning võimaldab kohandatud AI agentide arendamist, mis saavad nendest LLM-idest suhelda. Platvorm pakub täielikku MCP raamistikku (mcp-use SDK) ChatGPT rakenduste, Claude ühenduste ja MCP serverite loomiseks. MCP‑Use abil saavad arendajad kasutada ühte koodibaasi rakenduste juurutamiseks erinevatele pindadele, kus kasutajad ja agendid juba töötavad, sealhulgas ChatGPT, Claude ja Gemini. Platvorm pakub mitmeid tööriistu ja funktsioone, nagu võimalus MCP-rakendusi ühe käsuga üles seada, automaatne juurutamine Manufact Cloudi ja sisseehitatud analüütika ja jälgitavus. Arendajad saavad kasutada mcp-use SDK-d MCP-serverite ja -rakenduste loomiseks ja juurutamiseks ilma lisatööriistade vajaduseta. Platvorm pakub ka Visual Inspectorit ja Sandbox-testimise võimalusi, võimaldades arendajatel oma rakendusi testida ilma reaalajas LLM-i vajaduseta. mcp-use eesmärk on lihtsustada MCP-põhiste rakenduste arendamist ja juurutamist, muutes selle atraktiivseks valikuks arendajatele, kes soovivad luua ja juurutada kohandatud AI-agente ja -rakendusi.
Разбивка критериев
- MCP serverihaldus
- LLM ühendamine ja integreerimine
- Kohandatud AI agendi arendamine
- Automaatne juurutamine ja mastaapsus
- Visuaalne inspektor ja liivakastikeskkonna testimine
- Sisseehitatud analüütika ja jälgitavus
Rasa on vestlus-AI platvorm, mis aitab arendajatel luua kontekstuaalseid vestlus- ja hääleassistente, kellel on täielik kontroll andmete, mudelite ja juurutamise üle. Selle avatud lähtekoodiga tuum käsitleb loomuliku keele mõistmist ja dialoogihaldust, samas kui Rasa Pro lisab ettevõtte funktsioone, nagu analüütika, turvaseaded ja skaleeritav infrastruktuur. Rasa Studio pakub madalkoodilise liidesega disaineritele ja vestlusmeeskondadele koostöövõimalust treeningandmete, voogude ja testimiste jaoks ilma koodi kirjutamata. Koos toetavad tööriistad hübriidmeeskondi, kes toimetavad abisüsteeme üle sõnumikanalite, IVR-süsteemide ja kohandatud rakenduste. Seda kasutavad tavaliselt panganduse, telekommunikatsiooni, tervishoiu ja valitsuse ettevõtted, kus on nõutud kohalik juurutamine, vastavus nõuetele ja kohandamine.
Разбивка критериев
- lisandmoodulis ja kooded
- taastamine ja integreerimine
- Rasa Studio luupaosa
- vaikimisi näita ja konverentsid
- avalik kood
- alkmaar ja luua teadete