AI Agents Frameworks Obračun — 15. oktober 2024

LangChain je razvojni okvir za gradnjo aplikacij, ki jih poganjajo veliki jezikovni modeli, z osredotočenostjo na agente, ki lahko razmišljajo, klicajo orodja in komunicirajo z zunanjimi podatki. Ponuja sestavljive gradbene bloke za pozive, klice modelov, iskanje, pomnjenje in uporabo orodij, kar ekipam omogoča prehod iz prototipov v produkcijske sisteme. Poleg osrednje knjižnice ekosistem LangChain vključuje LangGraph za orkestracijo delovnih tokov agentov z ohranjanjem stanja ter LangSmith za sledenje, ocenjevanje in nadzor. Skupaj nudijo inženirjem vpogled v obnašanje agentov in nadzor, potreben za odpravljanje napak, testiranje in iteriranje na zapletenih AI cevovodih. LangChain podpira Python in JavaScript, integrira se z večino glavnih ponudnikov modelov in vektorskih skladišč ter se široko uporablja v start-upih in podjetjih, ki gradijo chatbot-ji, RAG sisteme, copilot-ji in avtonomne agente.

• Sestavljivi verigi in agenti za LLM aplikacije
• LangGraph za agentove delovne tokove z več koraki in vzdržljivostjo
• LangSmith za sledenje, ocenjevanje in nadzor
• Integracije z glavnimi LLM-ji, vektorskimi bazami podatkov in API-ji
• SDK-ji za Python in JavaScript/TypeScript
• Orodja za generiranje z dodatkom iskanja (RAG)

2

EvoMap

Infrastruktura za AI agente, ki se razvijajo in samostojno delijo zmožnosti

4.5 (4)

Brezplačno

Polna ocena

EvoMap je infrastrukturni sloj, zasnovan tako, da AI agentom omogoča rast prek začetnega usposabljanja z nabiranjem, izpopolnjevanjem in izmenjavo sposobnosti skozi čas. Namesto da bi vsakega agenta obravnavali kot statično namestitev, EvoMap nudi podlago za neprekinjeno prilagajanje v omrežju agentov. Platforma se osredotoča na avtonomno deljenje zmogljivosti, kar agentom omogoča odkrivanje veščin, ki jih razvijejo njihovi sodelavci, in njihovo integracijo v lastne delovne tokove. To ustvarja dinamičen ekosistem, kjer se izboljšave, ki jih izvede en agent, lahko širijo na druge brez ročnega ponovnega usposabljanja ali ponovne implementacije. EvoMap je namenjen razvijalcem in organizacijam, ki gradijo večagentne sisteme in želijo, da se njihove namestitve izboljšujejo skozi čas, namesto da ostanejo zamrznjene ob lansiranju.

• Samostojno pridobivanje zmožnosti za AI agente
• Izmenjava veščin med agenti v načinu peer-to-peer
• Infrastruktura za razvoj ekosistemov agentov
• Podpora usklajevanju več agentov
• Stalna prilagoditev brez ponovne implementacije
• Integracijska plast usmerjena k razvijalcem