Bataille passée · 2024-07-19 UTC
AI Agent Development Frameworks Duel — 19 juillet 2024
De la catégorie AI Agent Development Frameworks. 22 marques placées sur 7 combattants. kagent a décroché la couronne.
Classement final
Le casting
Les combattants
Profils de chaque outil ayant concouru dans cette bataille, classés par leur score final.
kagent
Un framework open-source permettant aux agents IA d'automatiser les opérations Kubernetes.
Kagent permet aux agents IA d'automatiser les opérations Kubernetes. Il permet de déployer, d'observer et de gérer les agents à l'aide d'outils Kubernetes familiers. kagent donne aux agents un statut de charge de travail de premier plan sur Kubernetes, leur permettant d'être versionnés en tant que définitions de ressources personnalisées (CRD) et examinés dans des demandes de tirage. Cette approche permet d'utiliser les outils Kubernetes existants pour gérer les agents. Le framework est open-source et construit par les fondateurs d'Istio. Il prend en charge une variété de combinaisons de langages et de frameworks, notamment Go et Python, et permet l'utilisation de tout fournisseur de modèle de langage large (LLM). kagent fournit des fonctionnalités de sécurité et d'observabilité robustes, notamment le suivi OpenTelemetry, les métriques Prometheus et les journaux structurés. Il prend également en charge la prise en charge de plusieurs runtimes, la communication d'agent à agent et la possibilité de charger des connaissances à partir de référentiels Git. Globalement, kagent fournit un cadre puissant et flexible pour automatiser les opérations Kubernetes avec des agents d'intelligence artificielle.
Répartition des critères
- Substrat d'agent pour un démarrage rapide et une utilisation efficace des ressources
- Prêt pour la confiance zéro avec mTLS et RBAC à grain fin
- Mémoire persistante vectorielle pour une mémoire à long terme
- Portes d'approbation d'outils humaines dans la boucle et questions initiées par l'agent
- Délégation agent-à-agent (A2A) pour composer des flux de travail multi-agents
BabyCatAGI
Cadre léger d'agents IA autonomes pour une automatisation de tâches simplifiée
BabyCatAGI est une version simplifiée et modifiée de BabyAGI conçue pour gérer des tâches complexes grâce à des agents d'IA autonomes. Il décompose les objectifs de haut niveau en sous-tâches gérables, les exécute séquentiellement et adapte son plan en fonction des résultats intermédiaires, ce qui le rend adapté à la recherche, à la génération de contenu et à la résolution de problèmes à plusieurs étapes. Le framework donne la priorité à un code minimal et à la lisibilité, le rendant accessible aux développeurs qui souhaitent expérimenter l'IA agistique sans les frais de généraux des bibliothèques d'orchestration plus volumineuses. Il s'intègre aux modèles de langage et aux outils de recherche Web pour rassembler le contexte, raisonner à travers les problèmes et produire des sorties structurées. En tant que projet expérimental ouvert, BabyCatAGI est particulièrement adapté pour prototyper des flux de travail d'agents, apprendre comment fonctionnent les systèmes autonomes axés sur les tâches et personnaliser des pipelines pour des besoins d'automatisation spécifiques.
Répartition des critères
- Création et priorisation de listes de tâches
- Exécution autonome de sous-tâches
- Intégration de la recherche web pour le contexte
- Flux de travail de raisonnement séquentiel
- Implémentation Python légère
- Objectifs et invites personnalisables
MCP‑Use
Plateforme open‑source pour connecter les LLMs aux serveurs MCP et créer des agents IA personnalisés avec accès aux outils.
mcp-use est une plateforme open-source qui facilite la connexion de grands modèles de langage (LLM) avec les serveurs MCP et permet le développement d'agents d'IA personnalisés pouvant interagir avec ces LLM. La plateforme fournit un framework MCP complet (SDK mcp-use) pour créer des applications ChatGPT, des connecteurs Claude et des serveurs MCP. Avec mcp-use, les développeurs peuvent utiliser une seule base de code pour déployer leurs applications sur diverses surfaces où les utilisateurs et les agents travaillent déjà, notamment ChatGPT, Claude et Gemini. La plateforme propose une gamme d'outils et de fonctionnalités, tels que la possibilité de créer des applications MCP en une seule commande, un déploiement automatique sur Manufact Cloud, ainsi que des analyses et une observabilité intégrées. Les développeurs peuvent utiliser le SDK mcp-use pour créer et déployer des serveurs et des applications MCP sans nécessiter d'outils supplémentaires. La plateforme fournit également un Visual Inspector et des capacités de tests Sandbox, permettant aux développeurs de tester leurs applications sans avoir besoin d'un LLM en production. mcp-use vise à simplifier le développement et le déploiement d'applications basées sur MCP, en faisant une option attrayante pour les développeurs souhaitant créer et déployer des agents et applications d'IA personnalisés.
Répartition des critères
- Gestion des serveurs MCP
- Connexion et intégration des LLM
- Développement d'agents IA personnalisés
- Déploiement automatisé et évolutivité
- Inspection visuelle et tests sandbox
- Analytique et observabilité intégrées
Claude MCP Agents
Agent الذكاء الاصطناعي développés sur le protocole Anthropic MCP pour une mise en œuvre facile et intégration de données et outils.
Les agents Claude MCP sont des agents d'intelligence artificielle qui tirent parti du protocole de contexte de modèle (MCP) d'Anthropic pour se connecter à un large éventail de sources de données externes, d'API et d'outils de développement. En standardisant la façon dont le contexte circule entre Claude et les systèmes externes, ces agents peuvent lire des fichiers, interroger des bases de données, invoquer des services et agir sur des informations en temps réel sans intégrations sur mesure pour chaque source. L'approche est destinée aux développeurs et aux équipes qui créent des agents d'automatisation, des assistants de recherche et des agents de workflow nécessitant un accès fiable à des données professionnelles ou personnelles. La spécification ouverte de MCP signifie que le même agent peut être intégré à de nouveaux outils à mesure que de nouveaux connecteurs apparaissent, réduisant ainsi la dépendance à un fournisseur et les coûts d'intégration.
Répartition des critères
- Intégration MCP
- Connecteurs pour MCP
- Processeurs LLM
- Modèles Claude pour la résumer de contenu contextuel
- Ensuite
- Intégration agile de services APIs
Gemma 3
Un modèle AI open-source optimisé pour la performance d'un GPU unique, supportant les entrées multimodales et plus de 140 langues.
Gemma 3 est une collection de modèles ouverts légers et à l'état de l'art conçus pour fonctionner sur des appareils, particulièrement optimisés pour les performances sur GPU unique. Il prend en charge les entrées multimodales et plus de 140 langues. Le modèle est disponible en différentes tailles (1B, 4B, 12B et 27B), permettant aux développeurs de choisir celui qui convient le mieux à leurs besoins en matière de matériel et de performances. Gemma 3 offre des capacités de raisonnement textuel et visuel avancées, une fenêtre de contexte de 128k tokens et l'appel de fonctions pour des tâches complexes. Il comprend également des versions quantifiées pour des performances plus rapides et des exigences de calcul réduites. Le modèle fait partie de l'engagement de Google à rendre la technologie d'IA utile accessible et s'appuie sur la même recherche et la même technologie qui alimentent leurs modèles Gemini 2.0. Gemma 3 est conçu pour permettre aux développeurs de créer des applications d'IA qui peuvent fonctionner directement sur des appareils tels que des téléphones, des ordinateurs portables et des stations de travail. Gemma 3 offre des performances à l'état de l'art pour sa taille, surpassant d'autres modèles comme Llama3-405B, DeepSeek-V3 et o3-mini lors d'évaluations préliminaires de préférence humaine. Il permet des applications mondiales avec une prise en charge prête à l'emploi de plus de 35 langues et une prise en charge pré-entraînée de plus de 140 langues. Le modèle permet la création de flux de travail pilotés par l'IA à l'aide de l'appel de fonctions et de la sortie structurée. Le développement de Gemma 3 a inclus des protocoles de sécurité rigoureux, tels qu'une gouvernance des données exhaustive, un alignement avec les politiques de sécurité via un ajustement précis, et des évaluations de référence robustes. La famille de modèles Gemma a connu une adoption significative, avec plus de 100 millions de téléchargements et une communauté dynamique qui a créé plus de 60 000 variantes de Gemma. Les capacités de Gemma 3 la rendent adaptée aux développeurs souhaitant créer des expériences utilisateur engageantes pouvant tenir sur un seul hôte GPU ou TPU.
Répartition des critères
- Soutien AI multimodal
- Développement centré sur la responsabilité
- Réfinement étendu
- Support de 140 langues
- Performances améliorées
Agency Swarm
Un framework open-source d'orchestration d'agents IA conçu pour automatiser et rationaliser les processus de développement IA grâce à des essaims d'agents collaboratifs.
Agency Swarm est un framework open-source qui s'appuie sur le SDK OpenAI Agents et l'API Responses. Il offre un environnement structuré et prêt à la production pour créer des applications à agents multiples. Les fonctionnalités clés incluent des rôles d'agents personnalisables, la capacité de gérer différents backends de modèles (par exemple, les modèles GPT de la famille OpenAI, Anthropic, Gemini de Google, OpenRouter d'Azure et des outils LiteLLM faits maison, activés par le décorateur @function_tool (recommandé) ou en étendant l'objet BaseTool. Un avantage clé de l'architecture d'Agency Swarm est sa stabilité dans les environnements Python et Linux. L'installation est simple avec la commande pip standard `pip install agency-swarm`. Description : Agency Swarm est un outil open-source qui s'appuie sur l'OpenAI Agents SDK et l'API Responses. Agency Swarm est une boîte à outils d'IA open-source qui aide les développeurs à créer des applications à agents multiples pour le développement de l'IA dans le monde réel. Fonctionnalités clés : - Outils CLI auto-générés : découvrez l'API REST de votre application pour un accès facile aux services principaux et ainsi augmenter votre productivité. - Rôles d'agents personnalisables : vous pouvez facilement déterminer les fonctions spécifiques et les niveaux d'autorisation pour chaque rôle d'agent, pour une plus grande personnalisation dans votre application. - Implémentation Full Stack : Agency Swarm est une solution full stack pour Python uniquement. Si vous utilisez Linux, pensez-y comme une implémentation full stack sans aucune contrainte due à la bibliothèque standard Python. Avantages : 1. Stabilité dans les environnements Python/Linux 2. Intégration facile avec votre application 3. Outils CLI composables et faciles à utiliser 4. Rôles d'agent personnalisables Inconvénients : 1. Limitations de compatibilité des modèles linguistiques (Chatbots personnels : GPT-3, etc.) Non applicable 2. Exigences d'environnement de développement Non applicable 3. Support limité des backends de modèles Non applicable 4. Interface utilisateur basique Non applicable 5. Capacités d'apprentissage Non applicable 6. Intégration des fonctionnalités Non applicable 7. Processus de documentation Non applicable 8. Capacités d'IA en apprentissage automatique : Non applicable 9. Gestion avancée des flux de dialogue Non applicable 10. Applications à plusieurs niveaux Non applicable 11. Exécution simultanée Non applicable 12. Accès à l'état de l'application Non applicable 13. Déploiement automatique Non applicable 14. Exécution de tâches avancées Non applicable 15. Types d'agents personnalisés Non applicable 16. Support de grands modèles linguistiques Non applicable 17. Fonctionne en Python ↻ Non applicable 18. Contrôle total Non applicable 19. Mesure de performance Non applicable 20. Offre d'espaces de travail locaux Non applicable 21. Intégration avec OpenALink : un framework de développement Web pour les applications Python 22. Collaborer avec des agents d'IA sur un projet 23. Interprétabilité 24. Surveillance Non applicable 25. Intégration du code source complet Non applicable 26. Scalabilité Non applicable 27. Performances faibles Non applicable Inconvénients:
Répartition des critères
- Rôles d'agent personnalisables
- Contrôle total sur les invites/instructions
- Outils typés pour le développement
- Communication d'agent orchestrée
- Persistance d'état flexible
- Orchestration multi-agents
Mosaic AI Agent Framework
Un ensemble d'outils de Databricks pour construire, déployer et évaluer des agents IA et des applications RAG de haute qualité.
Le Databricks Agent Framework (AAF) est un ensemble d'outils fournis par Databricks pour construire, déployer et gouverner des agents IA. Ces agents peuvent se connecter à n'importe quel outil, base de données ou application SaaS via un protocole unique et gouverné (Model Context Protocol, MCP). Le cadre comprend un développement IA intégré, des expériences et le déploiement dans un environnement serverless grâce aux Databricks Apps, sans gestion d'infrastructure. Agent Bricks et Unity Catalog sont essentiels pour la gouvernance et la sécurité ; ils appliquent des politiques prédéfinies sur les modèles, les outils et les connexions tout en imposant des limites de débit, des mécanismes de secours et d'autres protections nécessaires pour prévenir l'injection de requêtes, détecter les données sensibles et filtrer le contenu.
Répartition des critères
- Agent Bricks
- Unity Catalog
- Databricks Apps
- Model Context Protocol (MCP)
- Gouvernance centralisée
- Contrôle par utilisateur