AI Agents Frameworks Pojedynek — 15 października 2024

LangChain jest ramką deweloperską służącą do budowania aplikacji opartych na dużych modelach językowych , z fokusem na agentów, które są w stanie powodować dedukcje, wywoływać narzędzia i interakcjonować z danymi zewnętrznymi. Dostarcza złożone bloki budowlane dla składanek wypowiedzi, wywołania modelu, pobierania danych, pamięci i korzystania ze narzędzi, pozwalających zespołom przenieść się od prototypów do systemów w pełni produkcyjnych. Obok głównej biblioteki, ekosystem LangChain obejmuje LangGraph do koordynacji przepływu roboczych agentów o stanie zmiennej oraz LangSmith do śledzenia, oceny i monitorowania. Wspólnie zapewniają inżynierom widoczność ich zachowania i kontrolę niezbiędną do debugowania, testowania i iterowania skomplikowanych pipelin AI. LangChain wspiera języki Python i JavaScript, jest kompatybilny z większością głównych dostawców modeli oraz magazynami wektorowymi, a jego użycie jest rozpowszechnione wśród startupów i firm korporacyjnych budujących chatbota, systemy RAG, asystentów podręcznych oraz agentów niezależnych.

• Komponowalne łańcuchy i agenty dla aplikacji LLM
• LangGraph dla stanowych, wieloetapowych przepływów pracy agentów
• LangSmith do śledzenia, oceny i monitorowania
• Integracje z głównymi modelami LLM, wektorowymi bazami danych i API
• SDK dla Pythona i JavaScript/TypeScript
• Narzędzia do generowania wspomaganego przez pobieranie (RAG)

2

EvoMap

Infrastruktura dla agentów AI umożliwiająca autonomiczny rozwój i udostępnianie zdolności

4.5 (4)

Bezpłatne

Pełna recenzja

EvoMap to warstwa infrastrukturalna zaprojektowana tak, aby pozwolić agentom AI wykraczać poza ich początkowe szkolenie poprzez pozyskiwanie, doskonalenie i wymianę zdolności w czasie. Zamiast traktować każdy agent jako statyczną instalację, EvoMap zapewnia podłoże dla ciągłej adaptacji w sieci agentów. Platforma koncentruje się na autonomicznym udostępnianiu zdolności, pozwalając agentom odkrywać umiejętności rozwinięte przez ich rówieśników i integrować je we własne przepływy pracy. Tworzy to ewoluujący ekosystem, w którym usprawnienia wprowadzone przez jednego agenta mogą rozprzestrzeniać się na innych bez ręcznego ponownego treningu czy wdrażania. EvoMap skierowany jest do deweloperów i organizacji budujących systemy wieloagentowe, które chcą, aby ich wdrożenia rozwijały się w czasie, a nie pozostawały zamrożone w momencie uruchomienia.

• Autonomiczne pozyskiwanie zdolności przez agenty AI
• Wymiana umiejętności peer-to-peer pomiędzy agentami
• Infrastruktura dla rozwijających się ekosystemów agentów
• Wsparcie koordynacji wieloagentowej
• Ciągła adaptacja bez ponownego wdrażania
• Warstwa integracji skierowana do deweloperów