Eerdere strijd · 2024-07-19 UTC
AI Agent Development Frameworks Duel — 19 juli 2024
Uit de categorie AI Agent Development Frameworks. 22 markeringen geplaatst over 7 strijders. kagent pakte de kroon.
Eindstand
De line-up
De strijders
Profielen van elke tool die in deze strijd meedeed, gerangschikt op eindscore.
kagent
Een open-sourceframework dat AI-agents in staat stelt om Kubernetes-bewerkingen te automatiseren.
Kagent stelt AI-agents in staat om Kubernetes-bewerkingen te automatiseren. Het maakt het mogelijk om agents in te zetten, te observeren en te beheren met behulp van vertrouwde Kubernetes-tools. kagent maakt agents een volwaardige workload op Kubernetes, waardoor ze kunnen worden versied als Kubernetes Custom Resource Definitions (CRDs) en worden beoordeeld in pull requests. Deze aanpak maakt het gebruik mogelijk van bestaande Kubernetes-tools om agents te beheren. Het framework is open-source en gebouwd door de oprichters van Istio. Het ondersteunt een verscheidenheid aan taal- en frameworkcombinaties, waaronder Go en Python, en maakt het gebruik van elke grote taalmodel (LLM) provider mogelijk. kagent biedt robuuste beveiligings- en observatiefuncties, waaronder OpenTelemetry-tracing, Prometheus-metrics en gestructureerde logs. Het ondersteunt ook multi-runtime-functionaliteit, communicatie tussen agents en de mogelijkheid om kennis te laden vanuit Git-opslagen. In het algemeen biedt kagent een krachtig en flexibel raamwerk voor het automatiseren van Kubernetes-bewerkingen met AI-agents.
Kritériumverdeling
- Agent Substraat voor snelle start en efficiënt gebruik van bronnen
- Klaar voor zero-trust met mTLS en fijnkorrelige RBAC
- Persistent vector-ondersteunde geheugen voor langetermijngeheugen
- Mensen-in-de-loop-tool-goedkeuringshekken en agent-geïnitieerde vragen
- Agent-to-agent (A2A) delegatie voor het samenstellen van workflows met meerdere agents
BabyCatAGI
Lichtgewicht autonoom AI-agentenframework voor gestroomlijnde taakautomatisering
BabyCatAGI is een vereenvoudigde, aangepaste versie van BabyAGI die is ontworpen om complexe taken te verwerken via autonome AI-agents. Het breekt hoog-niveau doelstellingen af in beheersbare subtaken, voert deze sequentieel uit en past zijn plan aan op basis van tussentijdse resultaten, waardoor het geschikt is voor onderzoek, contentgeneratie en het oplossen van meerstapsproblemen. Het framework prioriteert minimale code en leesbaarheid, waardoor het toegankelijk is voor ontwikkelaars die willen experimenteren met agentische AI zonder de overhead van grotere orkestratiebibliotheken. Het integreert met taalmodellen en webzoektools om context te verzamelen, problemen te doordenken en gestructureerde output te produceren. Als open-experimenteel project is BabyCatAGI het beste geschikt voor het prototypen van agentworkflows, het leren hoe taakgedreven autonome systemen werken, en het aanpassen van pipelines voor specifieke automatiseringsbehoeften.
Kritériumverdeling
- Takenlijstcreatie en prioritering
- Autonome uitvoering van subtaken
- Integratie van websearch voor context
- Sequentiële redeneringsworkflow
- Lichtgewicht Python-implementatie
- Aangepaste doelstellingen en prompts
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
Claude MCP Agents
AI-agenten gebouwd op Anthropic's MCP voor naadloze tool- en gegevensintegratie.
Claude MCP Agents zijn AI-agenten die gebruikmaken van Anthropic's Model Context Protocol (MCP) om verbinding te maken met een breed scala aan externe gegevensbronnen, API's en ontwikkelaarstools. Door te standaardiseren hoe context tussen Claude en externe systemen stroomt, kunnen deze agenten bestanden lezen, databases opvragen, services aanroepen en handelen op basis van real-time informatie zonder op maat gemaakte integraties voor elke bron. Deze aanpak is bedoeld voor ontwikkelaars en teams die automatisering, onderzoeksassistenten en workflow-agenten bouwen die betrouwbare toegang nodig hebben tot bedrijfs- of persoonlijke gegevens. De open specificatie van MCP betekent dat dezelfde agent kan pluggen in nieuwe tools zodra connectors verschijnen, wat lock-in en integratie-overhead vermindert.
Kritériumverdeling
- Integratie met Model Context Protocol
- Verbindt met bestanden, API's en databases
- Uitbreidbaar via aangepaste MCP-servers
- Ondersteunt agentische, meerstapsworkflows
- Compatibel met de Claude-modelfamilie
- Open standaard voor interoperabiliteit
Gemma 3
Een open-source AI-model geoptimaliseerd voor single-GPU prestaties, met ondersteuning voor multimodale invoer en meer dan 140 talen.
Gemma 3 is een verzameling lichtgewichtige, state-of-the-art open modellen die zijn ontworpen om op apparaten te draaien, met name geoptimaliseerd voor prestaties op één GPU. Het ondersteunt multimodale invoer en meer dan 140 talen. Het model komt in verschillende maten (1B, 4B, 12B en 27B), waardoor ontwikkelaars de beste keuze kunnen maken voor hun hardware- en prestatiebehoeften. Gemma 3 biedt geavanceerde tekst- en visuele redeneermogelijkheden, een 128k-token contextvenster en functieaanroepen voor complexe taken. Het bevat ook gekwantiseerde versies voor snellere prestaties en verminderde rekeneisen. Het model maakt deel uit van het streven van Google om nuttige AI-technologie toegankelijk te maken en bouwt voort op hetzelfde onderzoek en dezelfde technologie die hun Gemini 2.0-modellen aandrijven. Gemma 3 is ontworpen om ontwikkelaars in staat te stellen AI-toepassingen te maken die rechtstreeks op apparaten zoals telefoons, laptops en werkstations kunnen draaien. Gemma 3 levert state-of-the-art prestaties voor zijn omvang, en overtreft andere modellen zoals Llama3-405B, DeepSeek-V3 en o3-mini in voorlopige evaluaties van menselijke voorkeuren. Het maakt wereldwijde toepassingen mogelijk met out-of-the-box ondersteuning voor meer dan 35 talen en vooraf getrainde ondersteuning voor meer dan 140 talen. Het model maakt de creatie van AI-gestuurde workflows mogelijk met behulp van functie-aanroepen en gestructureerde uitvoer. De ontwikkeling van Gemma 3 omvatte rigoureuze veiligheidsprotocollen, zoals uitgebreid gegevensbeheer, afstemming op veiligheidsbeleid via fijne afstemming en robuuste benchmarkevaluaties. De Gemma-familie van open modellen heeft een significante adoptie gekend, met meer dan 100 miljoen downloads en een levendige gemeenschap die meer dan 60.000 Gemma-varianten heeft gemaakt. De mogelijkheden van Gemma 3 maken het geschikt voor ontwikkelaars die meeslepende gebruikerservaringen willen creëren die kunnen worden ondergebracht op één enkele GPU- of TPU-host.
Kritériumverdeling
- ondersteuning voor multimodale AI
- verantwoordelijkheid-gerichte ontwikkeling
- omvangrijke fine-tuning
- ondersteuning voor 140 talen
- verbeterde prestaties
Agency Swarm
Een open-source AI-agentorchestratie framework ontworpen om AI-ontwikkelingsprocessen te automatiseren en te stroomlijnen via collaboratieve agentenswammen.
Agency Swarm is een open-sourceframework dat is gebouwd op de OpenAI Agents SDK en Responses API. Het biedt een gestructureerde en productieklare omgeving voor het maken van multi-agenttoepassingen. Belangrijke functies zijn onder andere aanpasbare agentrollen, de mogelijkheid om verschillende modelbackends te hanteren (bijv. OpenAI's GPT-familiemodellen, Anthropic, Google's Gemini, Azure's OpenRouter en zelfgemaakte LiteLLM-tools, mogelijk gemaakt door de @function_tool decorator (aanbevolen) of door Uitbreiding van het BaseTool-object. Een belangrijk voordeel van de architectuur van Agency Swarm is de stabiliteit in zowel Python- als Linux-omgevingen. Installatie is eenvoudig met de standaard pip-opdracht: pip install agency-swarm. Beschrijving: Agency Swarm is een open-source tool die is gebouwd op basis van de OpenAI Agents SDK en Responses API. Agency Swarm is een open-source AI-toolkit die ontwikkelaars helpt bij het maken van multi-agent applicaties voor echte wereld AI-ontwikkeling. Belangrijkste functies: - Automatisch gegenereerde CLI-tools: Ontdek de REST API van uw applicatie voor gemakkelijke toegang tot kernservices om de productiviteit te verhogen. - Aanpasbare agentrollen: U kunt eenvoudig specifieke functies en machtigingsniveaus voor elke agentrol bepalen, voor verhoogde aanpasbaarheid in uw applicatie. - Volledige stapelimplementatie: Agency Swarm is een volledige stapel voor Python alleen. Als u op Linux staat, denk dan aan een volledige stapelimplementatie zonder enige beperkingen vanwege de Python-standaardbibliotheek. Voordelen: 1. Stabiliteit in Python/Linux-omgevingen 2. Eenvoudige integratie met uw applicatie 3. Composeerbare en gemakkelijk te gebruiken CLI-tools 4. Aangepaste agentrollen Nadelen: 1. Beperkingen compatibiliteit taalmodellen (Persoonlijke chatbots: GPT-3, etc.) N/V 2. Eisen voor ontwikkelomgeving N/V 3. Beperkte backend-ondersteuning voor modellen N/V 4. Basis gebruikersinterface N/V 5. Leermogelijkheden N/V 6. Functie-integratie N/V 7. Documentatieproces N/V 8. Mogelijkheden voor machinaal leren AI: N/V 9. Geavanceerd dialoogbeheer N/V 10. Meerdere toepassingslagen N/V 11. Gelijktijdige uitvoering N/V 12. Toegang tot de toepassingsstatus N/V 13. Automatische implementatie N/V 14. Geavanceerde taakuitvoering N/V 15. Aangepaste agenttypen N/V 16. Grote taalmodelondersteuning N/V 17. Werkt in Python ↻ N/V 18. Volledige controle N/V 19. Prestatie meting N/V 20. Lokale werkruimten aanbieden N/V 21. Integratie met OpenALink: een webontwikkelingskader voor Python-apps 22. Samenwerken met AI-agents aan een project 23. Interpretatie 24. Monitoring N/V 25. Volledige integratie van broncode N/V 26. Schaalbaarheid N/V 27. Lage prestaties N/V Nadelen:
Kritériumverdeling
- Aanpasbare Agentrollen
- Volledige Controle Over Prompts/Instructies
- Type-Veilige Tools voor Ontwikkeling
- Gecoördineerde Agentcommunicatie
- Flexibele Statuspersistentie
- Multi-Agent Orchestratie
Mosaic AI Agent Framework
Een reeks tools van Databricks voor het bouwen, implementeren en evalueren van hoogwaardige AI-agenten en RAG-toepassingen.
Het Databricks Agent Framework (AAF) is een set tools van Databricks voor het bouwen, implementeren en beheren van AI-agenten. Deze agenten kunnen verbinding maken met elk gereedschap, elke database of SaaS-toepassing via een enkel, beheerd protocol (Model Context Protocol, MCP). Het framework omvat geïntegreerde AI-ontwikkeling, experimentatie en implementatie in serverloze computing met behulp van Databricks Apps zonder infrastructuur te beheren. Agent Bricks en Unity Catalog zijn essentieel voor governance en beveiliging; ze passen vooraf gedefinieerde beleid toe op modellen, gereedschappen en verbindingen terwijl ze rate limits, fallback-opties en andere waarborgen afdwingen die vereist zijn voor preventie van prompt-injectie, detectie van gevoelige gegevens en inhoudsfiltering.
Kritériumverdeling
- Agent Bricks
- Unity Catalog
- Databricks Apps
- Model Context Protocol (MCP)
- Gecentraliseerde governance
- Per-gebruiker controle