지난 배틀 · 2024-10-15 UTC
AI Agents Frameworks 대결 — 2024년 10월 15일
AI Agents Frameworks 카테고리에서. 2개의 참가자에 걸쳐 11 표시가 배치되었습니다. LangChain이(가) 왕좌를 차지했습니다.
최종 순위
EvoMap출전 라인업
참가자들
이 배틀에 참가한 모든 도구의 프로필, 최종 점수순으로 순위가 매겨졌습니다.
"LangChain은 대형 언어 모델을 사용하는 어플리케이션을 개발하기 위한 개발자의 프레임워크로, 에이전트가 사고, 도구를 호출하고 외부 데이터를 상호 작용할 수 있도록 설계되었습니다. 프로모트, 모델 호출, 취득, 기억, 도구 사용을 위한 컴포지션 가능한 빌딩 블록을 제공하여 팀이 프로토 타이프를 프로덕션 대형 시스템으로 이룹니다." LANGCHAIN 생태계의 핵심 라이브러리에 LangGraph를 이용해 상태유지가 가능한 에이징 워크플로우를 구성하고 LangSmith를 통해 추적, 평가 및 모니터링을 담당합니다. 이 두 가지를 통해 엔지니어가 에이저의 행위를 볼 수 있게 해주고 복잡한 AI 파이프라인에 대해 디버깅, 테스트, 반복 작업을 하도록 컨트롤을 가능하게 합니다. LangChain은 파이썬과 자바 스크립트를 지원하고 대부분의 주요 모델 제공자 및 벡터 저장소와 통합되어 채팅봇, RAG 시스템, 코파일럿 및 자율 एज런트를 구축 중인 스타트업 및 기업들 사이에서 광범위히 사용되고 있습니다.
평가 기준 분해
- 가연성 사슬 및 에이전트로 LLM 응용 프로그램
- LangGraph : 상태관리형, 여러 단계 에이전트 워크 플로우
- LangSmith : 추적, 평가, 모니터링
- 최대 LLM, 벡터 데이터베이스, 및 API(Integrations
- Python 및 JavaScript/TypeScript SDK
- 획득 보강 생성 툴링(RAG)
EvoMap은 교육 과정에서 시작된 인공지능 에이전트를 더 이상의 초기 교육을 통해 성장할 수 있는 데 필요한 인프라 레이어입니다. 에이전트가 일정한 배포로만 다루어질 것이라는 관점 대신, EvoMap은 에이전트 네트워크를 통한 지속적인 적응의 서각을 제공합니다. 이 플랫폼은 자율성 기능을 공유합니다. 에이전트는 동료가 개발한 기술을 발견하고 자체 워크플로우에 통합할 수 있습니다. 따라서 이러한 에이전트는 다른 에이전트가 개선한 내용을 무인으로 다시 교육하거나 배포하지 않으더라도 발전하는 생태계를 형성합니다. EvoMap은 개발자 및 기관이 시동 시에 고착된 상태로 유지되지 않고 시간이 지남에 따라 최적화되는 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위해 사용하는 솔루션입니다.
평가 기준 분해
- AI 에이전트의 자율적인 기능 획득
- 에이전트 간 기능 공유
- 이해관계 에이전트 생태계의 진화 위한 인프라
- 다수 에이전트 간의 동기화 지원
- 재배포가 필요 없 는 연속적 인 adapting
- 개발자 지향형 통합 계층