AI Agents Frameworks Sadursme — 2024. gada 15. oktobris

LangChain ir izstrādes iekartu rīks, kas palīdzu būvēt aplikācijas, kuras pamatā ir liels valodas models, pievērzties agentam, kas var rezonēt, saukt instrumentus, un kārtotu sarīkojumus ar ārēju datu. Tas sniedz iedarbīgus būvniecības blokus par izsaukumiem, modelu sauktās funkcijas, retināšanas, atmiņas, un instrumentu izmantošanu, tādā veidā sniedzot komandas izstrādātājiem pāriet no prototīpiem līdz izstrādātiem produktivitātes sistēmām. Par kādu no galvenās bibliotēkas, LangChain ekosistēma satur LangGraph, lai organizētu stāvjīgu āgens darbības un LangSmith, lai noteiktu, novērtētu un pārvaldītu. Kopā tie piešķir inženieriem redzamību āgena darbībā un kontroli, ko nepieciešams, lai deblokētu, testētu un iterētu kompleksus AI kanālus. LangChain atbalsta Pythonu un JavaScriptu, integrējas ar daudziem galvenajiem modelu tiešsaistes pieejības sniedzējiem un vektora glabātājiem, un plaši tiek izmantots startaņu un korporāciju vairs izstrādā, kas izveido botus, RAG sistēmas, kopletpilotus un autonomus zināšanas agentus.

• Kompozitēti ķēdes un agenti LLM lietojumprogrammām
• LangGraph priekš stāvoklis turētām, vairāku soli agentu darbplūsmas
• LangSmith izsekošanai, vērtēšanai un uzraudzībai
• Integrācijas ar galvenajiem LLM, vektoru datubāzēm un API
• Python un JavaScript/TypeScript SDK
• RAG rīks

2

EvoMap

Infrastruktūra, kas ļauj AI agentiem autonomiski attīstīties un koplietot spējis

4.5 (4)

Bezmaksas

Pilna recenzija

EvoMap ir infrastruktūras slānis, kas ļauj AI agentiem izaugt pār viņu sākotnējo apmācību, iegūstot, uzlabojot un apmainoties ar spējām laika gaitā. Tā vietā, lai katru agenta uzskatītu par statisku izvietojumu, EvoMap nodrošina bāzi nepārtrauktai adaptācijai caur agentu tīkli. Platforma koncentrējas uz autonomisko spēju koplietošanu, ļaujot agentiem atklāt kolēģu izstrādātās prasmes un integrēt tās savos darba plūsmās. Tas rada attīstīgu ekosistēmu, kurā uzlabojumi, ko veic viens agents, var izplatīties uz citām agentu kopām bez manuālās apmācīšanās vai atkārtotas izvietojuma. EvoMap ir paredzēts izstrādātājiem un organizācijām, kas izstrādā vairāku agentu sistēmas, kuri vēlas, lai viņu izvietojumi uzlabojas laika gaitā, nevis paliek iesaldēti pie izlaides.

• Autonomiska spēju iegūšana AI agentiem
• Peer-to-peer (kolēģu) prasmju koplietošana starp agentiem
• Infrastruktūra, kas atbalsta attīstīgu agentu ekosistēmu
• Atbalsts vairāku agentu koordinācijai
• Pastāvīga adaptācija bez atkārtotas izvietojuma
• Izstrādātāju orientēts integrācijas slānis