AI Agents Frameworks 対決 — 2024年10月15日

LangChainは、大規模言語モデルによって動力られたアプリケーションの開発フレームワークです。エージェントが推論を行い、ツールを呼び出し、外部データと対話できるように設定されている。LangChainでは、プロンプト、モデル呼び出し、取得、メモリ、ツール利用に関する組み込み構成ブロックを提供します。これにより、チームはプロトタイプから生産用システムに移行できます。 LangChain エコシステムには、stateful エージェント ワークフローをオーケストレートするための LangGraph、トレーシング、評価、モニタリングに使用する LangSmith という 2 つの主要素が含まれています。 2 つを組み合わせると、エンジニアはエージェントの行動に関する可視性を得られるだけでなく、複雑な AI パイプラインをデバッグ、テスト、ローカル イテレーションするための必要な制御をも得ることができます。 LangChainはPythonおよびJavaScriptをサポートし、主要なモデルパブリッシャーとベクトルストアともに連携し、スタートアップや企業がチャットボット、RAGシステム、コパイロット、自己決定エージェントを構築しているのに広く使用されています。

• 可組合性のある連鎖とエージェントのLLMアプリケーション
• LangGraphはstateful、multi-step agentワークフロー用のオーケストレーション
• LangSmithはトレース、評価、および監視
• 主なLLM、ベクトルデータベース、APIの統合
• PythonおよびJavaScript/TypeScript SDK
• 取得アシスト生成ツール

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EvoMap

AIエージェントが自律的に能力を進化させ、共有できる基盤

4.5 (4)

無料

詳細レビュー

EvoMapは、AIエージェントが初期のトレーニングを超えて能力を獲得、精進し、交換できる Infrastructure層です。各エージェントを静的なデプロイメントとしてではなく、エージェント間で繰り返し適応できるサブストレートを提供します。 このプラットフォームは、自律的な能力の共有に焦点を当てています。エージェントが同僚から発展したスキルを発見し、それを自身のワークフローに組み込みます。そうして、1エージェントの改善が他への伝達され、再トレーニングまたは再デプロイなしで改善が生まれます。 EvoMapの目標は、Multi-Agentシステムを構築する開発者と組織で、リリース当時のままにされたり、リソースを浪費することもなくデプロイを進化させる能力があるものです。

• 自律的な能力の獲得
• エージェント間のスキル共有
• 進化するエージェントエコシステムの基盤
• Multi-Agent協調のサポート
• 再デプロイなしの継続的な適応
• 開発者に配慮した統合層