Prošla bitka · 2024-10-15 UTC
AI Agents Frameworks Obračun — 15. listopada 2024.
Iz kategorije AI Agents Frameworks. 11 oznaka postavljeno među 2 boraca. LangChain je preuzeo krunu.
Konačni poredak
EvoMapPostava
Borci
Profili svakog alata koji se natjecao u ovoj bitci, rangirani prema konačnom rezultatu.
LangChain
Otvoreno-kodna okvirna ploča i platforma za gradnju, raspoređivanje i nadzor vjerodostojnih agenta na bazi LLM-ova.
LangChain je razvojni okvir koji omogućava izgradnju aplikacije temeljene na velikim jezičnim modelima, s fokusom na agente koji mogu razmišljati, pozivati alate i mijenjati spoljašnja podataka. Nudi kompozabilne zgradbenice koje sadrže upite, pozive modela, pristupvanja podacima, memoriju i upotrebu alata, omogućavajući timovima prijeći od prototipova do prodajnih sistema odlične kvalitete. Nalistno uz glavnu biblioteku, ekosustav LangChain uključuje LangGraph za koordiniranje dinamičkih agenata i LangSmith za prikazivanje, evaluaciju i praćenje. Zajedno onečišćuju inženjere sa pregledom ponašanja agenata i kontrolom koji su potrebni za debug, testiranje i iteriranje složenih AI traga. LangChain podržava Python i JavaScript, integrira se s većinom važnih prucaitelja modela i vektorskih skladišta, te široko korištene u startupima i tvrtkama koji Grade chatbote, sustave za pristup informacijama (RAG sustave), koplote i samonavodne agente.
Razljepljivanje kriterija
- Složivi lanci i agenti za aplikacije na bazi LLM-a
- LangGraph za državne, više-korakne tokove rada agenata
- LangSmith za opisivanje, evaluaciju i nadzor
- Poveznice s velikim LLM-ovima, vektorskim bázama i API-ovima
- Python i JavaScript/TypeScript SDK-e
- Rješenja za uzimanje uzorka za generaciju (RAG)
EvoMap je infrastrukturni sloj dizajniran da omogući umjetnim inteligencijama da napreduju izvan svojeg početnog treninga, stekavši, usavršavajući i razmjenjujući sposobnosti s vremenom. Umjesto da se svaki agent tretira kao statična implementacija, EvoMap pruža podlogu za kontinuiranu adaptaciju u mreži agenata. Platforma se usredotočuje na samostalno dijeljenje mogućnosti, omogućavajući agenticama otkrivanje vještina razvijenih od strane kolega i integraciju istih u vlastite radne tokove. Time se stvara razvijajući ekosustav u kojemu poboljšanja napravljena od strane jednog agenta mogu se proširiti na drugima bez ručnog ponovnog učenja ili ponovne implementacije. EvoMap je namijenjen razvijačima i organizacijama koje grade multi-agentske sustave koji žele da svoje implementacije poboljšavaju s vremenom, umjesto da ostanu zaleđene u vrijeme lansiranja.
Razljepljivanje kriterija
- Autonomno stjecanje sposobnosti za AI agente
- Dijeljenje vještina između agenata peer-to-peer
- Infrastruktura za evoluciju ekosustava agenata
- Potpora za koordinaciju više agenata
- Neprekinuta adaptacija bez ponovnog implementiranja
- Razvojni orijentirani integracijski sloj