Praeita kova · 2024-10-15 UTC
AI Agents Frameworks Susirėmimas — 2024 m. spalio 15 d.
Iš AI Agents Frameworks kategorijos. 11 įvertinimai pateikti tarp 2 kovotojų. LangChain laimėjo vainiką.
Galutiniai rezultatai
EvoMapDalyviai
Kovotojai
Kiekvieno šioje kovoje dalyvavusio įrankio profiliai, surikiuoti pagal galutinį rezultatą.
LangChain
Atviroji programininė sistema ir platforma statybai, įdiegimui ir monitoringui tiksliais SLLM-turtingų agentais.
LangChain yra vartotojo šarvių sistema, kurioje vyksta aplikacijų sukūrimas, įreintas didelių kalbos modelių naudojimu. Pagrindinis dėmesys skiriamas asmenybėms, kurios gali daryti išvadas, vartoties technologijas bei rinko datos iš išorės. Ji suteikia suderinamas konstrukcijas užpildėjams, modelio prašymams, rinkinio, atminties bei priемонos naudojimui, leidžiant komandinio darbo kompietenciam prisigirti iš bandinių sistemų iki reikalingų produktinių sistemų. Kaimynystėje su pagrindine biblioteka, LangChain ekosistemoje įeina LangGraph, kuris koordinuoja valstybinio agento sąveikos protokolius, ir LangSmith, kuris traciuoja, vertina ir monitoruoja. Kartu jie suteikia inžinierių priekaištą į agento elgesį bei kontroli, reikalingą debagauti, testuoti ir iteruoti sudėtingus AI kanalų. LangChain parami Python ir JavaScript, integruoja su dauguma svarbiausių modelių teikičių sistemų ir vektoriaių saugyklių, o labai dažnai naudojamas pramonės užimtųjų ir korporacijų pramonės bei programių taip pat automobilių agentų statybai.
Kriterijų išskirstymas
- Sudėtingos LLM taikomosiomis užklausų ir agentų rinkinys
- LangGraph, skirtas valdant valstybines agentų srių siuntimo protokolius
- LangSmith, skirtas trąšų, vertinimui ir sistemoms valdymui
- Integravimas su gavusiomis modeliais, vektorių bazių ir SLLM
- Python ir JavaScript/TypeScript SDK
- Priemonės palaikymui išėjimų-augintiems generiavimui (RAG)
EvoMap
Infrastruktūra, kur AI agentai gali evoluoti ir dalintis savo patirtimi autonomiškai
EvoMap yra infrastructure laipsnis, kuris leidžia AI agentams stiprintis virš jų pradines įtraukimo metas po įtraukimo įgijus, perfinigus ir mainais gauti galimybes. Šiandien neįmanome kiekvieno agento traktuoti kaip statickios išleidimo, o EvoMap pasiūlo išvystymo substratą tęsiami adaptacija per agentų tinklo. Platformas siekia nepriklausomų gebėjimų dalinimosi galimybių, leidžiant agentams rasti savo kolegų sukurtas specialistų gebėjimus ir jais prisidėti prie savo užduočių atliksenos. Šis sukurstas ekosistemos modelis leidžia priežiūrininkų pareiktų tobulinimų išplatintis nuo vieno agento kitų, neturėdami užsakyti naujai išmokyti ar pertvarkyti. EvoMap gali pasiūlyti programavimo specialistams ir organizacijoms, kurtiems daugiamėnių sistemas, kurios atliegtų gerinimąsi laiką siaiškiniant, o ne likančios nepasikeitusioms iš pradžių.
Kriterijų išskirstymas
- Autonomiška galių pristatykla AI agentams
- Peer-to-peer savybių mainai tarp agentų
- Infrastruktūra išaugusių agentų ekosistemų siejamui
- Daugiagentinio koordinavimo parametrai
- Išlaipytas skvarbas be papildinų išreikšti
- Programavimo naudotojo orientuota integruota sluoksninis sluoksnis