Best Agentin kehittäminen (2026)
6 min read
Jos tilaat tämän sivun linkin kautta, saamme komission — tämä ei koskaan vaikuta arvosteluihimme.
Ostajan opaste parhaisiin agenttien kehitystoiminnoille—työkaluille ja rakenneosille kehittääksesi, ohjaatksen ja asensitksen itsehallinnaisia AI-aloitteita, joilla voidaan päättää, käyttää työkaluja ja suorittaa useahkoa askeltyötä.
Jos ette ole koskaan yrittänyt rakentaa roboottia, joka voisi tilata ruokaa sinun puolestasi, tai virtuaalista avustajaa, joka hallitsisi kalenteriasi, mutta löysit sitten, että se hajosi heti, kun sinäkin kysyit sitä tekemään jotain vähän tavallisemman kuin tavallista, ettei ole yksinkertaista. Ongelman rakentamisessa älykästä siirtymä agentteja, jotka voivat yhteistyöskennellä ja ratkaista monimutkaisia tehtäviä ja toteuttaa niitä, on ne vaativat paljon infrastruktuuria, ja sellaista infrastructurea on vaikeampi rakentaa.
Agenttien kehittymisen oikean asetin valinta
Agenttien kehittymisen aineksien valintaa kun piirtyy, on joitain muuttujia, jotka ovat todella merkityksellisiä. Ensinnäkin, sinun on päätettävä, kuinka paljon infrastruktuuria haluat rakentaa itse. Jos haluat alusta alkaen rakentaa kaiken ylhäältä alhaalta, sinun tarvitsee kehittäjätaitoisen työkalun, joka antaa sinulle alkeishiukkasen ohjauskuvan ja -komponentit itsestänne rakentamiasi yksiköitä. AutoGen, esimerkiksi on avoin Python -kehystö, joka antaa sinulle mahdollisuuden rakentaa moniagenttien LLM-palvelimet, jotka voivat yhteistyöskennellä, tekemään taskuja ja se on hyvä valinta, olette haluatet jaksaa pitää sisäänkietoutuneena tietotekniikka.
Choosing the Right LLM Service
Once you've decided to outsource some or all of the infrastructure, you'll need to decide which LLM services to use. If you're building a relatively simple chatbot that just needs to understand and respond to basic user input, you might want to consider using a simple text classification API. However, if you're looking to build a more complex agent with the ability to reason and learn, you'll need a tool that gives you fine-grained control over the inference and training processes.
LLM-siirtymäpalveluiden oikea valinta
Vastaa sinun on joitain päätantoja, että voitte antaa yksinkertaista infrastruktuuria. Ensinnäkin, sinun tarvitsee päätettävä, mitä LLM-palveluita käytät. Jotkin tekevät paljon helpon roboottin, joka tarvitsee vain ymmärtää ja reagoida peruskäyttäjän syötteisiin. Silloin, olisit yrittävä käyttää nopea tekstiokategoriointi API.
Mutta jos te olette haluat täräyttä älykkyyttä, yksinkertaisempi agentti, joka voi päättää lasken ja oppimaan: sinun tarvitsee valita, jota valmistajan annettua työkalua, joka antaa yleinä tarkka muistionhallinta ja koulutuksen prosessien hallinnassa.
LLM-palvelimien oikea valinta
When choosing an LLM, you'll need to decide how much computational resources you need to make your agent intelligent. This is a trade-off between scalability (how well your model can handle large amounts of data) and speed (how fast your model can process information).
LLM-valinta
Valinta LLM-valinta, sinun tarvitsee päättää, kuinka paljon laskentavastuuta tarvitset roboottiasi älykkääksi. Siihen on kahtena tulevia asetoja. Ensinnäkin, käyttämiskyky (kuinka hyvin ohjelmisto saa selata paljasta dataa) ja toinen, nopeus (kuinka nopeasti ohjelmisto reagoi ja käsittelee tietoa).
LLM Development Environment
The LLM Development Environment (LDE) provides a set of tools for developing, testing, and deploying LLMs. The LDE includes a code editor, a debugger, a compiler, and a simulator. The LDE also provides a set of APIs for integrating LLMs with other applications and services.
LLM-kehittymiskaliustö
LLM Development Environment (LDE) tarjoaa yhden työkalun kokoelma siirtymänkouluttajille kehittämisille, testausille ja käyttövalmistamiseen. Kehittäjille annetaan mahdollisuuden käytettävä LDE-sisällä työkaluja kuten esimerkiksi koodiesittely, koodi tarkistaja, koodi lataaja ja simulatori. LDE-sisällä löytyy mahdollisuutta integroida kehittämääsi LLm-palveluun muut käsittelypalvelut ja siirtymien hallinta.
LLM-palvelimien käyttö
On yksinkertaista, kuinka yleinen ohjelmistotieto, kuten LLM-ohjelmiston käyttäminen on monimutkasta ja vaativaa prosessia. LLM on siirtymätehtävissä erittäin avulia tehtävä. Syy on siinä, että LLM-ohjelmistoon on rakenneltu suuri määrä dataa. Tässä kohdin sinun tarvitsee käyttää siirtymäpohjista työkalua. Se on yksinkertaista valinta tehdä sinun robootti kouluttaisi älykkääksi.
Toisinpäin, jos haluat keskittyä vain kehittämään agentien korkean tasoisia logiikkaa ilman huomiotta jättämistä infrastruktuurin yksityiskohdista, sinun tarvitsisi työkalua, joka abstrahoi tietyt yksityiskohdat sinulle. Snorkel Flow on esimerkki näin ollen, ohjelmallisella data merkintälaitteella, joka mahdollistaa tuottavien malleien rakentamisen nopeammin siten, että abstrahoidaan osassa aina epämukavia työtä, joka liittyy datasetin merkintään. Se on hyvä valinta, jos haluat keskittyä agentiensä logiikan kehittämiseen ilman pahoinpideltyä yksityiskohtaisten asioitten seasta.
Muuta oleellista on huomioida agentien tyyppi, mitä haluat rakentaa. Jos haluat rakentaa agentsseja, jotka osallistuvat fysiiseen maailmaan, sinun tarvitaan työkalua, joka integroidaan sääntelijöiden kanssa ja kykyisiä käsittämään reaalimaailman ajanprosessin yksityiskohtia. NetX, modulaarinen taloudellinen verkkona, joka liittyy blockchain infrastruktuuria AI kyvyillä, saattaisi olla hyvä valinta tällaiselle sovellukselle.
Käytännollisia Kustannusmallin Muodot ja Vaikeuksia
Palkkauksen osalta agenttien kehittämisvälineet ovat hieman hankalaa navigoida. Osana heistä, kuten Gretel AI, ovat maksuttomia alkamisvaiheessa, ja aloittavat sitten kiskomisella, kun käytössä on käytetty enemmän. Muut, kuten DeepOpinion, tarjoavat ilmaismallia, jossa saat jonkin verran ominaisuuksia ilmaiseksi, mutta sinun tarvitsee maksaa, jotta pääset käyttämään premium ominaisuuksia. Sitten siellä on toiset, kuten Theoriq AI, jotka ovat maksuttomia käyttää, mutta siitä asti kiskominen alkaa, kun sinun tarvitsee käyttää alijärjestelmän infrastruktuuria.
Yksi yleinen vaara on ylellinen markkinointivakuutuksia. Kun rakennat kompleksisia agentteja, on helppo eksyttää itseään tunteisiin siitä, mitä mahdollista on, mutta on myös helppo kärsiä, jos valitsemasi väline ei pysty toteuttamaan lupauksiaan. Etsi välineitä, jotka ovat avoimia käytössään olevista tarjoamistaan ominaisuuksista ja rajoituksista, ja joilla on selkeä tukiinfrastruktuuri oikeilla menoilla. Etsi myös välineitä, joissa on ilmoitettu selkeästi käytölle mahdolliset edellytykset tai riskit.
Agenttien rakentaminen käytännössä
Niin miten agenttien rakentaminen näyttää käytännössä? Tulkaa mukaan yksinkertainen yhteenveto, mikä rakentaminen pitäisi tehdä, kun haluat tehdä yksinkertaisen puhelinrobottiksi.
Käytä esimerkiksi AutoGeniä, jottei voisit rakentaa chatbotin perussukettamuoto. Sielläkin käytät esimerkiksi Snorkel Flowtä, jottei voisit kutsutteet puhelinrobottiasi harjoittelemaan sen, mitä se tietää. Kun olet valmis siirtymään kehityksessä eteenpäin, voit käyttää esimerkiksi Zep AI Memorystä rakentaaksesi chatbotille pitkänkestoisen muistin, jolla se voi muistaa aiemman yhteyden ja muuttaa käyttäjän suosimusten perusteella.
Kun olet valmis siirtymään kehityksessä eteenpäin, voit käyttää esimerkiksi Pdf Redaction, jottei voisit poistaa erittelyn tietoja PDF-menuista ja tilauksista, joita sinulla olisi käyttökelvoton.
Johtopäätöksessä olet käyttökelvoinen käyttää esimerkiksi Gretel AIta, jotta voisit rakentaa synteettisen datan, joka muistuttaa todellista käyttökelvointia ja joka sallii testaamaan chatbotin tarkistamaan sitä ja muuttaa oikeuden siten.
Praktinen neuvo
Valitse sopiva agenttipuuhtimo
Valinta agenttipuuhtimoon on tärkeää siitä huolimatta, että valikoima puhtimovälineitä on valtava. Esimerkiksi Zep AI Memori, Snorkel Flow ja Pdf Redaction ovat kaikki hyviä kandidaateja.
Valitse sopiva tiedonsiirtoyhteys
Agenttien tietojen siirtäminen on tärkeää siitä huolimatta, että valikoima siirtovälineitä on hyvä. Tiedonsiirtoyhteys, jota sinä valitset, vaikuttaa merkittävästi agenttin toteutukseen ja kehitykseen. Esimerkiksi API-rajapintojen ja SaaS:n valitseminen on yksinkertaista ja nopeaa.
Varmista yhdenmukaiset tiedonsiirtokytkentäkohdat
Agenttien tiedonsiirtokytkentän yhdenmoistamiseksi on hyvä varmistaa, että agenttien tiedonsiirtokytkentäkohdat ovat yhdenmukaisia. Tämä tarkoittaa sitä, että tiedonsiirtoyhteystekniikat ovat samanlaisia ja että tiedonsiirtokohdat on integroitu yhdenmoisesti. Yleisellä tasolla tämä tarkoittaa, että agenttien tiedonsiirtokytkentäkohdat ovat yhdenmukaisia, eikä edellytä lisääntyvää tarkistusta.
Varmista agenttien yhteensopivuus
Agentteja voidaan kehittää usein eri tarkoituksiin. Tarkoituksesta riippuu siirrettävä informaatio ja tiedonsiirtokytkentäkohdat. Agenttien yhteensopivuuden varmistaminen on kuitenkin hyvä tavoite. Tämä tarkoittaa sitä, että agenttien tiedonsiirtokytkentät ovat yhdenmukaisia ja että agentit ovat yhteensopivia.
Varmista agenttienten yhdenmukaisuus
Agentteja voidaan kehittää usein eri tarkoituksiin. Tarkoituksesta riippuu siirrettävä informaatio ja tiedonsiirtokytkentäkohdat. Agenttien yhdenmukaisuuden varmistaminen on kuitenkin hyvä tavoite. Tämä tarkoittaa sitä, että agenttien tiedonsiirtokytkentät ovat yhdenmukaisia ja että agentit ovat yhdenmukaisia.
Varmista agenttien tukiinfrastruktuuri
Agenttien kehittäminen on tärkeää siitä huolimatta, että valikoima agenttien kehitystyökaluja on hyvä. Agenttien kehittäminen vaatii sen, että agenttien kehitystyökalut tarjoavat hyvän yhteysyhteys. Tämä tarkoittaa sitä, että agenttien kehitystyökalut tarjoavat hyvän tiedonsiirtoyhteys ja että agenttien kehitystyökalut ovat yhdenmukaiset.
Kuinka voit saavuttaa parhaan mahdollisen tuloksen agenttiohjelmoinnissa? Aluksi, keskity korkeakertalaiseen logiikkaan agenteissasi, verrattuna kiinnipäämisaan alustan yksityiskohdissa. Toiseksi, valitkaan työkalut jotka ovat avoimia ominaisuuksistaan ja rajattomuudestaan, ja jotka ovat luonnostuilla tuetarinasta. Ja lopulta, äärimmäistä pelkkää kokeilua ja uusien ratkaisujen kokeilua ei tulisi pelätä**, vaikka se merkitseekin riskejä ja mahdollisuutta epäonnistumiseen. Oikeat työkalut ja selkeä strategia avain avain keino luoda älykkäitä agentteja joilla voidaan ratkaista monimutkaisia ongelmia, ja jotka voivat todellisesti vaikuttaa ihmisten elämään.
Agentin kehittäminen numeroina
Hintarakenne
Best Agentin kehittäminen (2026)
- 1
LangGraph StudioVisuaalinen IDE LangGraph-agenttokierronnäppäin projektojen rakentamiseen, debugointiin ja tarkasteluihin5.0 (5) - 2
BrainSoupKehitä yksilöllisiä AI-älytimiä, jotka automatisoivat tehtäviä ja työvirtoja luonnollisen kielivirtauksen avulla.5.0 (4) - 3
Letta AIAvoin koodi -yhteisöön kuuluvan alustan avulla rakennetaan tilallisia AI-agentteja pitkällä mukaansa ja etäisillä periaatteilla5.0 (4) - 4
Snorkel FlowOhjattu tiedonmerkintä ja AI-kehitystoiminnan alusta nopeampaan tuotantomallien rakentamiseen.4.8 (5) - 5
NetXModulaarinen talousverkko, joka yhdistää lohkoketjuinfrastruktuurin ja AI-kyvykkyydet.4.8 (5) - 6
Theoriq AIMäärättömän protocolti suunnittelemiseen ja säätelyyn moniammattilaisille AI-järjestelmiä järjestelmänrakenteessa4.8 (5) - 7
BotpressOhjelmisto, joka käyttää AI-koiria ja puhettaikkunia rakentamisessa, asennuksessa ja hallinnassa.4.8 (5) - 8
LangSmithLLM-sovellusten havaittavuus, arviointi ja ohjelmointipalvelu LangChain-työryhmästä4.8 (5) - 9
Gretel AISynnyttämään turvallisia, AI-kuuroiksi kohdistettavia, todellista dataa muistuttavia tietolähteitä, jotka varmistavat tiedon yksityisyyden.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryPitkän aikavälin muistikerros AI-agenttien ja LLM-sovellusten4.8 (4)
LangGraph Studio
Visuaalinen IDE LangGraph-agenttokierronnäppäin projektojen rakentamiseen, debugointiin ja tarkasteluihin
LangGraph Studio on erikoistunut kehityssyöte, joka on suunniteltu insinöörien käyttämäksi agenteja kehittäessään LangGraph-ohjelmistokehyksellä. Sen tarjoama graafisen käyttöliittymän avulla voi tutkia rakenteita, seurata suoritusrappeita ja ymmärtää, miten agentit siirtävät solmumäärää, välineitä ja tiloja. LangGraph Studio tarjoaa kuvakulun ohella interaktiivisia debuggausominaisuuksia, kuten tilan muokkausta, välivaiheiden toistoa ja juuri käynnistyvien agenttien reaaliaikainen interactiointi. Tämä tekee diagnoosista helpompaa, kun taas ongelmat ilmenevät pyörähdysten, toimintayritysten epäonnistumisten ja odottamattoman hakemistolohkaisun välissä monivaiheisia LLM-tokencircuuteja. Se integroii LangSmith :n kanssa seuranta- ja havainnointiin, antien jouille yhtenäisen tavan kehittää, testata ja iteroi kompleksisia agenttijärjestelmiä ennen niiden käyttöönottoa tuotantoympäristöön.
- Interaktiivinen grafiikan visualisointi
- Suorita, kela ja hajota agent- toteutukset
- Käyttötila tarkastelu ja manuaalinen muokkaus
- Reaaliaikainen keskustelu-rajapinta agent- testaukselle
- LangSmith-merkintä integraatio
- Paikallis- ja palvelin-asennukset
BrainSoup
Kehitä yksilöllisiä AI-älytimiä, jotka automatisoivat tehtäviä ja työvirtoja luonnollisen kielivirtauksen avulla.
BrainSoup on työkalu, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja hallita omia tietokonetukiasioita käyttämällä luonnollista kieltä ohjeistuksena. Sen sijaan, että käyttäjien tarvitaan koodia kirjoittamaan, BrainSoup suorittaa alijärjestelmien, työkalujen ja integraatioiden kautta tehdään työ. Agentit voidaan asettaa tiettyihin rooleihin, antaa heille pääsyn tiedostoihin ja tietolähteisiin sekä yhdistää heidät ulkoisiin palveluihin, jotta ne voivat hallita toistolähteiden kuten tutkimuksen, dokumentin käsittelyn, kommunikoimisen ja työvaihesäännön automation. Useat agentit voivat keskustella keskenään, mikä mahdollistaa käyttäjien rakentamisen pienistä joukoista erikoistuneista apureista tarkoituksenaan ratkaista kompleksipä osia projektien yhteydessä. BrainSoup on suunniteltu ammattilaisille, tibeille ja vakiintuneille käyttäjille, jotka haluavat vapaata itsensä toistuvasta tiedostavallonn työstä ja sopeuttaa AI-käyttäytymistä ilman, että luodaan päästävästi infrastruktuuria alusta loppuun.
- Käyttömukaelmista tehtävä AI-älyttimien rakentaja
- Luonnollisen kielivirtauksen perusteella annettujen tehtävien ohjeet
- Monen älytimen työvirrat
- Tiedosto- ja tietulaiteintegrointi
- Toistuvien tehtävien automaatio
- Rooleihin liittyvä älytimien konfigurointi
Letta AI
Avoin koodi -yhteisöön kuuluvan alustan avulla rakennetaan tilallisia AI-agentteja pitkällä mukaansa ja etäisillä periaatteilla
Letta AI on avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu luomaan tilaoliontaista AI-aloitinta. Näihin aloitintoihin on varustettu pitkäaikaista muistia ja edistyksellisiä päätöksentekijän ominaisuuksia. Plataformi antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda AI-aloitinta, jotka voivat säilyttää viimeaikaisia vuorovaikutuksia muistissaan, ja tietysti mahdollistaa monimutkaisemman ja kontekstiä huomioiden päätöksentekijän prosessit. Tämähän on erityisesti käyttöön hyödyllistä tehosteet, joihin ohjaimet on kehiteltävä opettelemalla kokemuksistaan ajan kuluessa ja muuttamalla vastaustaan sen mukaan. Letta AI kohdennetaan kehittäjille ja tutkijoille, jotka ovat kiinnostuneita luomasta monimutkaisia AI-aloitintia erilaisille sovelluksille, alusta palvelun tuesta tarkempia päättely tehtäviin. Pitkäaikaisella muistillaan ja edistyksellä ajattelullaan Letta AI tehostaa kehittämiseen AI-aloitintia, jotka kykenevät hylkäämään yleisen alueen tehtäviä vakaammin itsehallinnolle ja älykkäyydelleen nähden.
- Tilalliset AI-agentit
- Pitkäaikainen muisti
- Eden käsittely
Snorkel Flow
Ohjattu tiedonmerkintä ja AI-kehitystoiminnan alusta nopeampaan tuotantomallien rakentamiseen.
Snorkel Flow on yhtiöllinen alustajärjestelmä ohjelmalliselle tietojen kehittämiseen, jonka avulla ryhmät voivat merkitä, sälyttää ja kohotaa valmisteltua kouluttamista tietoa käyttämällä merkitsemistapoja, eikä riittäkö manuaaliseen merkintään. Kiehtovasta aluetuntemuksen säätelemällä uudelleenliitäytymällä hyviä periaatteita, se kiihtää tie reilusti luonnollisten tietojen tuottamaan tuotannontyyssetejä, joissa käytetään LLM-merkintöjä. Ohjelmisto yhdistää heikkoa ohjausta, mallin kouluttamista ja virheanalyysia yhtenä työvaiheena, auttaen tietokonetieteilijöitä ja aihepääasiansertifioituneita osallistua yhdessä tietokannan ja mallien kehitykseen. Ohjelmisto tukee monia käyttötapauksia, kuten asiakirjatutkimusluokittelua, tietojen etsintää ja perusrakenteisen LLM:n kalibrointia yrityskäyttöön.
- Ohjattu merkintä toiminolla
- Heikko valvonta ja merkintäkoostelu
- Sisäänrakennetut mallin koulutus- ja arvioinnitoiminnot
- Virheanalyysi- ja data-siivomistoiminnot
- Perustyöhön soveltuvien mallien tarkistusta tukeva osa
- Yhteistyökaliitukset SME:ille ja tieteenharjoittajille
NetX
Modulaarinen talousverkko, joka yhdistää lohkoketjuinfrastruktuurin ja AI-kyvykkyydet.
NetX on modulaarinen talousverkko, jonka tarkoituksena on yhdistää blockchain- ja tekoälyteknologiat yhtenäisessä kehyksessä. Sen arkkitehtuuri mahdollistaa kehittäjille ja organisaatioille komponenttien liittämisen hajautettuihin transaktioihin, tietojenvaihtoon ja tekoälypohjaisiin palveluihin, tukien monipuolisia käyttötapauksia digitaalisissa talouksissa. Alusta pyrkii yhdistämään perinteisen lohkoketjun toiminnallisuuden koneoppimis‑työnkulkuihin, mahdollistaen tokenisoidut kannustimet, älysopimusten automaation ja AI‑pohjaisen analytiikan toiminnan samassa ekosysteemissä. Tämä tekee siitä sopivan tiimeille, jotka rakentavat Web3‑sovelluksia ja tarvitsevat älykästä prosessointia tai dataan perustuvaa päätöksentekoa. Korostamalla modulaarisuutta NetX pyrkii antamaan rakentajille joustavuutta siinä, miten he kokoavat pinoaan valitsemalla blockchainin, tekoälyn ja taloudelliset perusmenetelmät, jotka sopivat heidän projektiensa tarpeisiin.
- Modulaariset verkkomoduulit
- Lohkoketjuintegraatiokerros
- AI-palveluiden yhteensopivuus
- Älykkäiden sopimusten tuki
- Tokenisoidut taloudelliset perusrakenteet
- Kehittäjälähtöiset työkalut
Theoriq AI
Määrättömän protocolti suunnittelemiseen ja säätelyyn moniammattilaisille AI-järjestelmiä järjestelmänrakenteessa
Theoriq AI on blockchain-työllistetty protokolla, joka koordinoi AI- agentsien verkostoja avoimesti ja todennäköisesti. Kombinoimalla decentralisoitua Infrastruktuuria monia-agenttien orkestroimista, se mahdollistaa kehittäjän suunnitella erikoistuneita agentteja suuremmiksi yhteiskunniksi, jotka pystyvät tekemään yhteistyötä monimutkaisista tehtävistä. Ohjelmisto tarjoaa verkkorakenteita sisältävän hallinnon, arvostelukyvyn ja tarjoaa keinoja, joilla agentin käyttäytymistä, suorituksia ja panostuksia voidaan määrittää ja palkita. Tämä mahdollistaa avoimien ekosysteemit rakentamisen, joissa kolmansille osapuolille on mahdollista löytää, arvioida ja integroida useampien työvirkkaiden työvahvistajien käyttölle. Theoriq kohdistuu kehittäjiin, jotka toimivat krypto- ja AI risteyksessä, kuten joukkoihin, jotka kehittävät autonomisia DeFi strategioita, tutkimustyökaluja ja muita agentinohjattua sovellusta, joilla on eduksi luotettavuutta minimoitava koordinaatio.
- Moniammattilaiseen orkestrointiin soveltuu framework
- Järjestelmiä vapaaseen agenttiin rekisteriin ja löytölle
- Afinitaariseen arvioitavuus ja evaluointijärjestely järjestelmänrakin
- Agenttin lahjoituksille tokenoidetut incenntivit
- Kollektiiviselle päätöksenteolle tulevia hallintatavat
- Kehittäjille soveltuvia työkaluja agentti-virtauksien koostamiseen
Botpress
Ohjelmisto, joka käyttää AI-koiria ja puhettaikkunia rakentamisessa, asennuksessa ja hallinnassa.
Botpress on kehitysalusta konversioitavien AI-agenttien luomiselle, jotka käyttävät suureita kielioppi-malleja. Kehitysalusta tarjoaa visuaalisen reititinrakennajan, SDK:n sekä yhteyksiä suosituimpiin viestintäkanaviin, jotka mahdollistavat tiimien suunnittelevan agenteja, jotka pystyvät pitämään luonnollisia keskusteluita, kutsumaan API:tä ja täyttyäkseen monivaiheisten tehtävien suorittamisesta. Alkukoodatuilla työkaluilla on yhdistetty syvemmät muokkausvaihtoehdot, jotta sekä ei-teknoiset käyttäjät että kehittäjät voivat yhteistyössä työskennellä saman projektin kanssa. Toimintoja kuten tietokannat, analytiikka ja ihmisoikeuksien käsittely tekevät siitä soveltuvan tuotantokäyttöön tapauksissa, kuten asiakaspalveluun, johtamiseen ja sisäiseen automatoimoon. Botpress tarjoaa ilmaisen tason kokeiluun sekä maksullisia tasoja, jotka kasvavat käyttön mukaan, sekä avoiman lähdekoodin yhteisöversion itse palvelimille käytetäville asennuksille.
- Korkeatasoisen työn tekoälyä varten suunniteltu visuaalinen työtilaeditori
- LLM-pohjaiset agentit suurten kielimallien käyttöä varten
- Tiedon tietokantojen lisääminen tiedostoista ja osoitteista
- Monikäyttöinen lähettö (verkko, WhatsApp, Slack yms.)
- Analyysiä ja keskustelunvälitteisten seurannassa
- Inhimistä käsittelyä ja tiimien yhteistyötä varten
LangSmith
LLM-sovellusten havaittavuus, arviointi ja ohjelmointipalvelu LangChain-työryhmästä
LangSmith on kehittijäsi ongelmaan saapukas alusta, jota tulee rakentaa LangChain -tiimimme avulla apuanan joukkoihin suorittavuudesta, testaamisesta, arviointeista ja valvontaan suunnitelluista ohjelmista, joiden toimintaan vaikuttaa suuren kielenmallin ohjaaminen. Vaikka se on integroidun tyytyväinen LangChain ja LangGraph-kehysten kanssa, on sen avulla voidettava instrumentoida milloinkin LLM-ohjelmien avulla myös määräaikaisesti. Sen tärkein tehtävänä on välttää suuren kielenmallin perusteella toimivia järjestelmiä ominaiseksi kutsuttu epävarmuus, jossa syötteiden tulokset ovat epäonninen ja epäonnistumiset vähävaraisia, antamalla kehittäjille visuaalista näyttöä siitä, mitä ketjut, agentit ja syötteet tosiasiallisesti tekevät suoritusaikana. Plattformi keskittyy siirtymään: sovelluksen kullekin ajorungolle tuotetaan yhteenvetoista, hajarengastettua merkitsevää siirtymää, joka näyttää jokaisen askelman, mukaan lukien esikatselemia pyyntöjä, mallien vastauksia, tokenien käyttöä, hidastumista, työkalujen kutsuja ja välivaihdeulosteita. Tämä tekee käyttämistä helppoa monitasaisille agentteille ja hakukiristettäviä synteesiputkeille, joissa huono vastaus voi olla aseteltu moniin tasoja syvemmälle. Käyttäjät voivat tarkastella eräitä siirtymiä yksitellen, suoda ja etsiä ylempää siirtymiä vastaan, ja harjailla tarkat syötteet ja ulosteet jokaisen solun kohdalla. LangSmith tarjoaa myös arviointityökalun laadun arvioimiseksi sovellusten laatua varten. Teejoukkueet voivat rakentaa tietokantayhteyksiä tuotantojen jälkikäsiteltävien merkkien tai tarkoitettujen esimerkkien avulla, toteuttavat sovelluksensa näitä tietokantayhteyksiä vastaan ja arvioivat tuotteita sisäisillä arviointijärjestelmin, kustomoiduilla ohjelmistoon perustuvilla tarkistuksilla tai LLM:n-jäsenään-käyttelijnä käytäntö. Tämä tukee tietokonejohdattavaa testausta tilanteissa, joissa käyttäjän esittämät pyynnöt tai modelleja muutetaan ja auttaa myös arvioimaan, toimiiko muutokset todellisissa tuloksissa hyväksyttyinä eikä vain luomalla ymmärrystä. Tuotannon käytössä se tarjoaa seurantapaneelia, joka seuraa mittareita kuten vakaumiaikaa, kustannuksia, virheenmäärää ja palautetta ajan mittaan, samoin kuin mahdollisuusteen keräämistä ja käyttäjän annotaatioita. Alustuksen hallinnan ja leikkitilan komponentti annetaan joukoille iteroida ja säilyttää alustukset sekä vertailla mallien tuloksia sivu toisensa vasten. LangSmith on suunniteltu pääasiassa kehitysstäville ja tihenille, jotka lähettävät SLL:ää käyttäen työkaluita, joilla tarvitsevät siirtyä epätäsmällisiltä print-tilanteen debuggaamisilta kohti systemaattista selvitysmenettelyä ja arviointia. Sen päävoimavaroita on syvyys integrointi LangChain-ekosysteemin kanssa ja yhdenmukainen työvirkkauten yhdistäminen traceeraukseen, datanäyttöön ja arviointiin. Epäkohtaisia tietoja on, että rikkaimman kokemuksen muodostaminen olettaa, että teillä on hyvä tieto LangChain/LangGraph maailmasta. Vastaavasti LLM perusteisessa arvioinnissa käytetyt muuttujat eivät välttämättä toimi kuin täysin epäonnistuneessa muodossa ja vaativat hyvän suunnittelun. Lisäksi on kyse laajasti tarjoamisesta ja kaupalliseen tuotteeseen, jolle voidaan soveltaa käyttöpohjaista maksukelpoisuutta vaikka on myös olemassa vaihtoehtoja itse omistettavalle versiolle. LangSmith kilpailee SLL:ää selvityksen ja arvioinnin työkaluja SLL-fuser, Helicone, Arize Phoenix ja Weigths & Biases Weave kanssa .
- Jälkikäteen seuraaminen syklisen sovelluksen askelepohjaisesti aika-ajo ja token käyttöä Tietoseduksen luominen ja automaattinen arviointi Koodin, koodibasit ja arvioinnin tuomareina funktioitu evaluoinnin Tuotantomonitorointivirtauslaite Miehittämätön palautteiden ja annotaation sääntöily Haukkumar
- pros
- :
- Tarkat syklejään kokoavat, reitittimet ja päätös- kutsuja Liitännäistettyjä tietosanastoja ja arvioinnin työvirkkaus regressio-testaukselle Tarkka yhdistys LangChain ja LangGraph Tuotantomuistissa, kulut, viive ja palautteet Rakenteellinen SDK -yhteensopivuus toimii yliraportointia yli LangChain.
- cons
- :
Gretel AI
Synnyttämään turvallisia, AI-kuuroiksi kohdistettavia, todellista dataa muistuttavia tietolähteitä, jotka varmistavat tiedon yksityisyyden.
Gretel AI on kehittäjien keskittyminen alusto käsittely synetistä, tiedotetta, joka statistisesti muistuttaa todellisia tietokantoja ilman, että erittäin tietynlaista tietoa paljastuu. Ryhmät sen avulla voivat vapautta sisään tietokonesovelluksia ja analytiikka -projekteja kun tietokantatiedon lähestyminen rajoituu salassapitovelvollisuuden, toimeenpanoviranomaisen määräyksen tai saatavuustietyn vuoksi. Alustar tarjoaa API:ita, SDK:itä ja etukäteen rakennettuja malleja syöttöaineiden, tekstitiedon ja aikasarjatietojen luontiin, ja tarjolla on työkaluja tietojen laadun ja henkilökunnan riskien arvioimiseen. Alustaa tukee yleisiä käyttötapauksia, kuten koneoppimismallien kouluttamista, vähäpuhujien alennusluokkien täydentämistä, tietojen jakamista yhteistyöryhmiin ja ohjelmien testaamista realistisilla, mutta tehtävällä dokumentoinnin avulla.
- Generaatiomallit synnyttämään taulukoiden ja tekstikenttien tyyppisenä datana
- Differensiatiivinen yksityisyys sekä PII-käyttöoikeuksien vahvistuksia
- Luotettavuus, tarkkuus ja yksityisyys pistekuvauksia
- Python-SDK:n sekä REST-API:n integraatiota
- Edistyneitä malliteta ja muokattavia mallinemeroita
- Pilvi- ja omatoimiseen käyttöön kelpaamattoman käytännössä käynnistäminen
Zep AI Memory on kehittäjille suunnattu muistipalvelu, joka antaa AI-agenttien pysyvän ja rakenteellisen muistilan keskusteluissa ja istunnoissa. Se tallentaa chat-historian, poimii keskeiset faktat ja järjestää ne tiedossovelluksiin (knowledge graph), jotta agentit voivat hakea relevanttia kontekstia tarpeen mukaan sen sijaan, että koko historia syötetään promptteihin. Alusta käsittelee tiivistämistä, entiteettien poimintaa ja semanttista hakua yksinkertaisen API:n takana, mikä mahdollistaa tiimien lisätä tilapaisen muistitoiminnallisuuden chatbottien, copilottien ja autonomisten agenttien käyttöön ilman räätälöidyn hakuyhteistyön rakentamista. Se on suunniteltu skaalaamaan tuotannon kuormien mukana ja pitämään promptien koon sekä tokenien kustannukset ennustettavina. Zep integroidaan yleisiin LLM-kehykseihin, kuten LangChain ja LlamaIndex, ja se tarjoaa SDK-työkaluja suosittuihin kieliin, mikä tekee sen sijoittamisen olemassa oleviin agenttien pinottuihin vaivattomaksi.
- Pitkäaikainen keskustelumuisti
- Automaattinen faktojen ja entiteettien havaitseminen
- Tietämyspuun tallennus
- Semanttinen ja hybridihaku
- LangChain- ja LlamaIndex-integraatiot
- Monikieliset SDK:t
Selaa kaikkia 25 Agentin kehittäminen-työkalua
Täydellinen, haettava hakemisto — järjestettynä todellisten käyttäjäarvioiden mukaan.
