Eerdere strijd · 2024-03-15 UTC
AI Agent Development Frameworks Duel — 15 maart 2024
Uit de categorie AI Agent Development Frameworks. 10 markeringen geplaatst over 3 strijders. Agent Network Protocol pakte de kroon.
Eindstand
De line-up
De strijders
Profielen van elke tool die in deze strijd meedeed, gerangschikt op eindscore.
Agent Network Protocol
Een open-sourceprotocol dat veilige, gedecentraliseerde communicatie tussen AI‑agenten mogelijk maakt.
Het Agent Network Protocol (ANP) is een open-sourceprotocol dat veilige, gedecentraliseerde communicatie tussen AI-agenten mogelijk maakt. Het is een gelaagd protocolstack die hergebruik maakt van de open internetinfrastructuur en is ontworpen voor open, domeinoverstijgende agentnetwerken. Het protocol bestaat uit drie lagen: de onderste laag herbruikt HTTP, CA, DNS, CDN, Zoekfunctie, TLS en het bestaande webbesturingssysteem; de middelste laag biedt gedecentraliseerde identiteit (DID: WBA), handles, authenticatie, sleutelmateriaal, beveiligde berichtgeving en domeinoverstijgende communicatie; de bovenste laag omvat Agent Description, Agent Discovery en domeinspecifieke protocollen voor betaling, autorisatie, authenticatie, handel en andere agentworkflows. ANP stelt agenten in staat om mogelijkheden te publiceren, interoperabele diensten te vinden en directe chat, groepen, codering, bijlagen en federatiesemantiek in te schakelen. Het protocol is georganiseerd in modulaire secties zoals identiteit en communicatie, beschrijving en ontdekking, berichtprofielen en domeinprotocollen. Het bevat DID: WBA-identiteit, WNS-handles, authenticatie, sleutelverdeling en beveiligde berichtgeving. Dit zorgt voor een verifieerbare agentidentiteit en leesbare handles en maakt domeinoverstijgende vertrouwenswortels mogelijk. ANP kan door implementaties worden overgenomen als basis voor hun applicatiespecifieke behoeften en stelt de toevoeging van berichtgeving, discovery en betalingsmogelijkheden naar behoefte mogelijk. Het doel van ANP is het creëren van een gedecentraliseerde infrastructuur voor AI-agenten. Het protocol maakt nieuwe specificaties en updates mogelijk, met recente toevoegingen zoals nieuwe WBA-naamruimte, end-to-end instant messaging en een betalingsprotocol voor agenten. Het volgt een driewaardige architectuur met de open internetinfrastructuur als basis, de identiteits- en communicatie-infrastructuur daar bovenop, en applicatieprotocollen aan de top. De modulaire structuur van ANP maakt adoptie en uitbreiding door meerdere partijen mogelijk en maakt open, domeinoverstijgende agentnetwerken mogelijk.
Kritériumverdeling
- DID:WBA-identiteit
- WNS-handle's
- Authenticatie
- Sleuteldistributie
- Veilige berichten
- Directe berichten
MCP‑Use
Open-source platform om LLMs met MCP-servers te verbinden en aangepaste AI-agenten met tooltoegang te bouwen.
mcp-use is een open-source platform dat de verbinding tussen Large Language Models (LLMs) en MCP-servers faciliteert en de ontwikkeling van aangepaste AI-agenten mogelijk maakt die met deze LLMs kunnen interageren. Het platform biedt een full-stack MCP-framework (mcp-use SDK) om ChatGPT-apps, Claude Connectors en MCP-servers te bouwen. Met mcp-use kunnen ontwikkelaars één codebase gebruiken om hun toepassingen in te zetten op verschillende platforms waar gebruikers en agents al actief zijn, waaronder ChatGPT, Claude en Gemini. Het platform biedt een reeks tools en functies, zoals de mogelijkheid om MCP-toepassingen in één opdracht te scaffolden, automatische implementatie op Manufact Cloud en ingebouwde analyses en observabiliteit. Ontwikkelaars kunnen de mcp-use SDK gebruiken om MCP-servers en -toepassingen te bouwen en te implementeren zonder dat ze extra tools nodig hebben. Het platform biedt ook een Visual Inspector en sandbox-testmogelijkheden, waardoor ontwikkelaars hun toepassingen kunnen testen zonder dat ze een live LLM nodig hebben. mcp-use heeft als doel de ontwikkeling en implementatie van MCP-gebaseerde applicaties te vereenvoudigen, waardoor het een aantrekkelijke optie wordt voor ontwikkelaars die aangepaste AI-agenten en -toepassingen willen bouwen en implementeren.
Kritériumverdeling
- MCP-serverbeheer
- LLM-verbinding en integratie
- Aangepaste AI-agentontwikkeling
- Geautomatiseerde inzet en schaalbaarheid
- Visuele inspecteur en sandbox-testen
- Ingebouwde analyse en observabiliteit
Cerebrum: AIOS SDK
Een SDK voor het ontwikkelen en inzetten van LLM-gebaseerde AI-agenten binnen het AIOS-framework.
Cerebrum is een SDK voor het ontwikkelen en inzetten van LLM-gebaseerde AI-agenten binnen het AIOS (AI Agent Operating System) framework. AIOS lost uitdagingen op zoals planning, contextwisselingen, geheugemanagement en toolbeheer voor LLM-gebaseerde agenten. De Cerebrum SDK stelt ontwikkelaars in staat agenttoepassingen te bouwen en uit te voeren door te communiceren met de AIOS-kernel. Het ondersteunt zowel Web UI als Terminal UI. De SDK bevat functies voor het opsommen van beschikbare LLM's, agenten en tools, evenals het downloaden, uploaden en uitvoeren van agenten en tools. Cerebrum is ontworpen voor agentgebruikers en ontwikkelaars, waardoor zij AI-agentapplicaties kunnen maken en implementeren.
Kritériumverdeling
- Ontwikkeling en implementatie van agenten
- Beheer van LLM-gebaseerde AI-agenten
- Ondersteuning voor Web UI en Terminal UI
- Beheer van agenten en tools
- Opsommen van beschikbare LLM's, agenten en tools
- Downloaden en uploaden van agenten en tools