Miniona bitwa · 2024-06-18 UTC
Agent Development Pojedynek — 18 czerwca 2024
Z kategorii Agent Development. 33 ocen oddanych na 9 zawodników. Gretel AI zdobył koronę.
Klasyfikacja końcowa
Zestawienie
Zawodnicy
Profile każdego narzędzia, które rywalizowało w tej bitwie, uszeregowane według ich wyniku końcowego.
Gretel AI
Platforma danych syntetycznych umożliwiająca generowanie bezpiecznych pod względem prywatności, gotowych do AI zestawów danych, które odzwierciedlają rzeczywiste dane.
Gretel AI to platforma dedykowana deweloperom, pozwalająca tworzyć syntezy danych, które statystycznie przypominają zestawy danych rzeczywiste, bez ujawniania danych wrażliwych. Zespoły korzystają z niej, aby rozwiązać problemy z rozwojem AI i analizą, gdy dostęp do danych produkcyjnych jest ograniczony z powodu prywatności, zgodności lub ograniczeń dostępności. Plataforma oferuje API, SDK oraz gotowe modeli dla generowania danych tabelarycznych, tekstowych i z serii czasowej, a także narzędzi do wartościowania jakości i ryzyka prywatności. Obsługuje powszechnie używane przypadki użycia, takie jak szkolenie modeli uczenia maszynowego, rozszerzanie klas słabo reprezentowanych, udostępnianie danych między zespołami oraz testowanie oprogramowania przy użyciu realistycznych, ale sztucznych rejestru.
Podział kryteriów
- Modele generatywne do tworzenia syntetycznych danych tabelarycznych i tekstowych
- Kontrola prywatności różnicowej i maskowania danych osobowych (PII)
- Raporty oceny jakości, dokładności i prywatności
- Integracja Python SDK i REST API
- Wstępnie wytrenowane modele oraz konfigurowalne szablony
- Opcje wdrożenia w chmurze i na własnym serwerze
Letta AI
Otwarte źródło platformy do tworzenia stanowych agentów AI z długoterminową pamięcią i zaawansowanym rozumowaniem.
Letta AI to otwarta platforma źródłowa zaprojektowana do tworzenia stanowych agentów AI. Ci agenci są wyposażeni w długoterminową pamięć i zaawansowane możliwości rozumowania. Platforma pozwala twórcom na budowanie agentów AI, którzy mogą utrzymać pamięć o poprzednich interakcjach, umożliwiając bardziej złożone i kontekstowe procesy decyzyjne. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach wymagających od agentów uczenia się z doświadczeń w czasie i dostosowywania swoich odpowiedzi odpowiednio. Letta AI kieruje się do twórców i badaczy zainteresowanych tworzeniem wyrafinowanych agentów AI do różnych zastosowań, od obsługi klienta po bardziej skomplikowane zadania rozwiązywania problemów. Dzięki zapewnieniu długoterminowej pamięci i zaawansowanego rozumowania, Letta AI umożliwia rozwój agentów AI, którzy mogą obsługiwać szeroki zakres zadań z wyższym stopniem autonomii i inteligencji.
Podział kryteriów
- Stanowi agenci AI
- Długoterminowa pamięć
- Zaawansowane rozumowanie
Stagehand
Framework open-source do automatyzacji przeglądarki AI, stworzony dla prostoty i rozszerzalności.
Stagehand to framework przeglądarkowy, który umożliwia programistom budowanie agentów AI w stanie na wysokiej funkcjonalności, w stanie umożliwiającym przeglądanie strony, interakcje i ekstrakcję danych z witryn internetowych. Zjednocza ustalone w Playwright-style kod i naturalne językowe instrukcje, umożliwiając zesłom kontrolę bardzo szczegółową, gdy tylko jej potrzebują, a także bardziej abstrakcyjne odległości, gdy się nie muszą. Ten framework został zaprojektowany wokół małej, przewidywalnej API skupionej na działaniach takich jak obserwacja strony, działania na elementach oraz wydobycie struktur danych. Swobodnie skalowalna architektura wspiera modeli dostosowane do użytkowników, cache oraz integrację z szeregami bardziej złożonymi agentów szkieletowych, co czyni ją odpowiednią np. dla szybkich skryptów do scrapingu, jak i na obsługiwanie produkcji.
Podział kryteriów
- Metody działania, obserwacji i wyodrębniania w języku naturalnym
- Wyodrębnianie danych strukturalnych z użyciem schematów
- Zgodność z Playwright dla kontroli niskopoziomowej
- Obsługa wielu dostawców LLM
- Cache'owanie dla powtarzalnych akcji przeglądarkowych
- Możliwość składania w ramach frameworków agentowych
NetX to modułowa sieć ekonomiczna projektowana, aby łączyła technologie blockchain i AI w ramach zintegrowanego frameworku. Architektura tego systemu umożliwia programistom i organizacjom podłączanie składników dla dekretalizowanych transakcji, wymiany danych oraz usług w oparciu o inteligentne sieci neuronowe. System wspiera szeroki zakres przypadków użycia w ekonomicznych środowiskach cyfrowych. Platforma cełuje tradycyjną funkcjonalność blockchain'u z przepływami maszynowego nauczania, umożliwiając tokenizowane motywacje, automatyzację smart kontraktów oraz analizy z użyciem sztucznej inteligencji do działania w tym samej ekosystemie. To sprawia, że jest ona odpowiednia dla zespołów tworzących aplikacje Web3 wymagające inteligentnego przetworzenia danych lub podejmowania decyzji opartych na danych. Poprzez akcentowanie modułowości, NetX ma na celu dać twórcom elastyczność w układaniu swojego stosu, wybierając łańcuchy blokowe, podstawy sztucznej inteligencji oraz istotę ekonomiczną zgodnie ze szczegółowymi potrzebami ich projektu.
Podział kryteriów
- Modularne komponenty sieciowe
- Warstwa integracji z blockchain
- Kompatybilność z usługami AI
- Wsparcie inteligentnych kontraktów
- Tokenizowane prymitywy ekonomiczne
- Narzędzia skoncentrowane na deweloperach
Snorkel Flow
Platforma programmaticzna do oznaczania danych i rozwoju AI, pozwalająca szybciej budować modele produkcyjne.
Snorkel Flow jest platformą korporacyjną do programowego rozwoju danych, pozwalającą zespołom na oznaczanie, kształtowanie i udoskonalanie danych treningowych przy użyciu funkcji etykietujących zamiast polegania wyłącznie na ręcznym oznaczaniu. Poprzez zakodowanie wiedzy domenowej w ponownie używalnych heurystykach, przyspiesza ścieżkę od surowych danych do gotowych do produkcji modeli AI. Platforma łączy słaby nadzór, szkolenie modeli i analizę błędów w jednym przepływie pracy, pomagając naukowcom danych i ekspertom tematycznym w iteracji nad zbiorami danych i modelami w sposób współdzielony. Obsługuje szereg zastosowań, w tym klasyfikację dokumentów, ekstrakcję informacji oraz dopasowywanie modeli bazowych dla aplikacji korporacyjnych.
Podział kryteriów
- Programowe oznaczanie przy użyciu funkcji etykietujących
- Słaby nadzór i agregacja etykiet
- Wbudowane szkolenie i ocena modeli
- Narzędzia do analizy błędów i cięcia danych
- Obsługa dopasowywania modeli bazowych
- Narzędzia współpracy dla ekspertów domenowych i data scientistów
AutoGen
Otwartoźródłowy framework Python do tworzenia wieloagentowych aplikacji LLM, które współpracują w celu rozwiązania zadań.
AutoGen to otwarty źródłowy framework programistyczny opracowany przez Microsoft Research dla tworzenia agentowych systemów AI. Pozawala deweloperom na zdefiniowanie wielu agentów opartych o silniki LLM, które mogą komunikować się, rozumieć, składać żądania do narzędzi, wykonywać kodeks i koordynować z sobą, aby ukończyć złożone przepływy pracy. Framework wspiera elastyczne schematy rozmów, niestandardowe role agentów, oraz integrację z wejściem ludzkiego, zewnętrznymi interfejsami API i środowiskami wykonywania kodu. Popularnie używany jest do prototypowania asystentów badawczych, zautomatyzowanych przepływów kodowania, pipelieli analizy danych oraz innych systemów agentów wskazujących na określone zadan. AutoGen jest wydawany jako biblioteka Python, która odznacza się aktywną społecznością rozwojową, dokumentacją oraz przykładami, co czyni ją praktyczną platformą do eksperymentowania oraz wdrażania aplikacji wieloagentowych.
Podział kryteriów
- Orkiestracja konwersacji wieloagentowej
- Konfigurowalne role i persony agentów
- Wykonywanie kodu i wywoływanie narzędzi
- Wsparcie z udziałem człowieka (Human-in-the-loop)
- Zgodność z głównymi dostawcami LLM
- Rozszerzalny API w Pythonie
LangChain Agent
Otwarte źródło framework do tworzenia aplikacji zasilanych przez LLM i autonomicznych agentów.
LangChain Agent jest częścią szerszego ramienia LangChain, zaprojektowanego do pomocy deweloperom budowania aplikacji, gdzie modele językowe mogą rozumieć, podejmować decyzje i ingerować z zewnętrznymi narzędziami. Agenci wykorzystują LLM jako silnik do podejmowania decyzji, by określić, jakie akcje wziąć, w jakiej kolejności oraz jak wykorzystać wyniki do informowania następnych kroków. Oto struktura zapewnia komponenty modułowe do łączenia promtów, integracji źródeł danych, zarządzania pamięcią i połączenia się z API, bazami danych i narzędziami wyszukiwawczymi. Dzięki temu jest ona odporna na budowanie poczekalń chatowych, asystentów badawczych, automatyzacji przepływów pracy oraz innych skomplikowanych systemów sterowanych za pomocą LLM. LangChain wspiera kilka dostawców modeli językowych oraz języki programowania (Python i JavaScript/TypeScript), czyniąc z niego elastyczną podstawę dla zarówno prototypowania, jak i wdrożeń produkcyjnych.
Podział kryteriów
- Agenci LLM wykorzystujący narzędzia
- Kompozycja podpowiedzi i łańcuchów
- Zarządzanie pamięcią i stanem
- Integracje z magazynami wektorowymi i API
- Wsparcie dla wielu dostawców LLM
- Wykonanie strumieniowe i asynchroniczne
LangGraph Studio
Wizualne IDE do tworzenia, debugowania i inspekcji przepływów pracy agenta LangGraph
LangGraph Studio to specjalistyczne środowisko programistyczne zaprojektowane dla inżynierów budujących aplikacje agentyczne na podstawie frameworka LangGraph. Zapewnia wizualny interfejs do inspekcji struktury grafu, śledzenia ścieżek wykonania i zrozumienia, jak agenci poruszają się między węzłami, narzędziami i stanami. Poza wizualizacją, studio oferuje interaktywne funkcje debugowania, takie jak edycja stanu, ponowne odtwarzanie z pośrednich kroków i interakcja na żywo z działającymi agentami. To ułatwia diagnozowanie pętli, nieudanych wywołań narzędzi i nieoczekiwanego zachowania rozgałęzień, które często pojawiają się w wieloetapowych przepływach pracy LLM. Integruje się z LangSmith dla śledzenia i obserwowalności, zapewniając zespołom ujednolicony sposób na rozwój, testowanie i iterowanie złożonych systemów agentowych przed wdrożeniem ich do produkcji.
Podział kryteriów
- Wizualizacja interaktywnego grafu
- Uruchamianie, ponowne odtwarzanie i rozwidlanie wykonań agenta
- Inspekcja stanu i ręczna edycja
- Interfejs czatu na żywo do testowania agenta
- Integracja ze śledzeniem LangSmith
- Opcje wdrożenia lokalnego i hostowanego
Zep AI Memory to usługa pamięci skierowana do deweloperów, która zapewnia agentom AI trwałe, strukturalne odwoływanie się do informacji w trakcie rozmów i sesji. Rejestruje historię czatu, wyodrębnia kluczowe fakty i organizuje je w graf wiedzy, dzięki czemu agenci mogą na żądanie pobierać odpowiedni kontekst zamiast wkładać całą historię do promptów. Platforma obsługuje podsumowywanie, ekstrakcję encji i wyszukiwanie semantyczne za pośrednictwem prostego API, umożliwiając zespołom dodanie pamięci stanowej do chatbotów, copilotów i autonomicznych agentów bez konieczności budowania własnej infrastruktury wyszukiwania. Została zaprojektowana tak, aby skalować się przy produkcyjnych obciążeniach, jednocześnie utrzymując rozmiary promptów i koszty tokenów przewidywalne. Zep integruje się ze znanymi frameworkami LLM, takimi jak LangChain i LlamaIndex, oraz udostępnia SDKs dla popularnych języków, co ułatwia wstawienie go do istniejących stosów agentów.
Podział kryteriów
- Pamięć długoterminowa konwersacji
- Automatyczna ekstrakcja faktów i encji
- Przechowywanie grafu wiedzy
- Wyszukiwanie semantyczne i hybrydowe
- Integracje z LangChain i LlamaIndex
- Wielojęzyczne SDKs