წარსული ბრძოლა · 2024-10-15 UTC
AI Agents Frameworks შერკინება — 15 ოქტომბერი, 2024
AI Agents Frameworks კატეგორიიდან. 11 ნიშნები განთავსებული 2 მებრძოლზე. LangChain-მა აიღო გვირგვინი.
საბოლოო შედეგები
EvoMapშემადგენლობა
მებრძოლები
ამ ბრძოლაში მონაწილე ყველა ხელსაწყოს პროფილი, დალაგებული მათი საბოლოო ქულის მიხედვით.
LangChain
ღია კოდის ჩარჩო და პლატფორმა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ააგოთ, გაშვებინეთ და მონიტორინგი გააკეთოთ საიმედო LLM‑ზე დაფუძნებული აგენტებისთვის.
LangChain არის დეველოპერებისთვის შექმნილი ჩარჩო, რომელიც საშუალებას გაძლევთ აპლიკაციები ააშენოთ დიდი ენობრივი მოდელებით, აქცენტით იმ აგენტებზე, რომლებიც შეუძლიათ ლოგიკურად დასაბუთება, ინსტრუმენტების გამოძახება და გარე მონაცემებთან ურთიერთობა. ის უზრუნველყოფს კომპოზიტორად აგებულ ბლოკებს პრომპტებისთვის, მოდელთა გამოძახებისთვის, ძებნისთვის, მეხსიერებისთვის და ინსტრუმენტების გამოყენებისთვის, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს გადადონ პროტოტიპებიდან წარმოებისთვის შესაფერის სისტემებამდე. მთავარი ბიბლიოთეკასთან ერთად, LangChain ეკოსისტემაში შედის LangGraph, რომელიც სტატეფული აგენტის სამუშაო ნაკადების ორქესტრაციას უზრუნველყოფს, და LangSmith, რომელიც ტრეკინგ, შეფასება და მონიტორინგისთვისაა. ერთად ისინი ინჟინრებს აძლევენ შესაძლებლობას, დაინახონ აგენტის ქცევას და მიიღონ საჭირო კონტროლი, რათა შეასწორონ, შეამოწმონ და გადატრიალონ კომპლექსური AI ნაკადები. LangChain-ი მხარს უჭერს Python-სა და JavaScript-სა, ინტეგრირდება უმეტეს ძირითადი მოდელი მომწოდებლებთან და vector stores-თან, და ფართოდ გამოიყენება სტარტაპებისა და კომპანიების მიერ ჩატბოტების, RAG სისტემების, copilots-ების და ავტონომიური აგენტების შესაქმნელად.
კრიტერიუმების დაყოფა
- შევქმნელად ჩაერთვებადი ჯაჭვები და აგენტები LLM‑აპლიკაციებისთვის
- LangGraph მდგომარეობის მქონე, მრავალფაზიანი აგენტთა სამუშაო ნაკადებისთვის
- LangSmith ტრეკინგის, შეფასებისა და მონიტორინგისთვის
- ერთიანება ძირითადი LLM‑ებთან, ვექტორული ბაზებთან და API‑ებთან
- Python და JavaScript/TypeScript SDK‑ები
- RAG (მოთხოვნის-გაძლიერებული გენერაციის) ხელსაწყოები
EvoMap
ინფრასტრუქტურა AI აგენტებისთვის, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ თვითონ განვითარდნენ და შესაძლებლობები გაზიარება.
EvoMap არის ინფრასტრუქტურული შრე, რომელიც AI აგენტებს საშუალებას აძლევს, რომ თავიანთ საწყის ტრენინგისგან მიღმა გაიზარდნენ, დროის განმავლობაში უნარები შეძენენ, გაუმჯობესდნენ და ერთმანეთს გაუზიარებენ. სტატიკური განთავსების ნაცვლად, EvoMap სთავაზობს საბაზისო ფენას მუდმივი ადაპტაციისთვის აგენტების ქსელში. EvoMap-ის პლატფორმა თავისთავად შესაძლებლობების გაზიარებაზე ფოკუსირებულია, რაც აგენტებს საშუალებას აძლევს იპოვონ თანაგაცილებლებისგან განვითარებული უნარები და ინტეგრირავენ ისინი თავიანთ სამუშაო პროცესებში. ეს ქმნის განვითარებად ეკოსისტემას, სადაც ერთი აგენტის მიერ განხორციელებული გაუმჯობესებები შეიძლება გავრცელდეს სხვა აგენტებზე, ხელით გადატრენინგის ან გადამუშავების გარეშე. EvoMap-ი მიზნად აქვს დეველოპერებსა და ორგანიზაციებს, რომლებიც ქმნიან მრავალ-აგენტურ სისტემებს და სურთ, რომ მათი deployment-ები დროის განმავლობაში გაუმჯობესდეს, ნაცვლად იმასთან, რომ ისინი დაწყებისას ფრიზირებულად დარჩნენ.
კრიტერიუმების დაყოფა
- ავტომატური უნარის შეძენა AI აგენტებისთვის
- პეერის-პეერის უნარის გაზიარება აგენტებს შორის
- ინფრასტრუქტურა ევოლუციურ აგენტთა ეკოსისტემებისთვის
- მრავალაგენტული კოორდინაციის მხარდაჭერა
- უწინავე ადაპტაცია გადატვირთვის გარეშე
- დეველოპერ-ორიანტირებული ინტეგრაციის ფენა