Geçmiş savaş · 2025-01-11 UTC
AI Agent Development Frameworks Hesaplaşma — 11 Ocak 2025
AI Agent Development Frameworks kategorisinden. 10 savaşçıya 38 işaret yerleştirildi. Mastra tacı aldı.
Nihai sıralama
Kadro
Savaşçılar
Bu savaşta yarışan her aracın profilleri, nihai puanlarına göre sıralandı.
Mastra
Açık kaynaklı TypeScript frameworku için AI agaları, akışlar, RAG, bellek ve MCP oluşturmak, önlü bulut studio ve izlenebilirlik ile.
Mastra, AI destekli uygulamalar ve agentler oluşturmak için açık kaynaklı bir TypeScript çerçevesi. Geliştiricilere, agentler, akışlar, bellek, iş ortamları ve gözetime bağlı araçlar sunar ve fikirleri uygulama haline getirmeye olanak tanır. Mastra, çeşitli ön uç ve arka uç çerçeveleri ile entegre olurken, bağımsız bir sunucunun kurulmasında da imkan tanır. Geliştiricilere, iç otomasyon agentleri, müşteriye dönük agentler ve daha pek çok şey oluşturmaya olanak tanır. Mastra içerisinde, built-in gözetime, tekrar edilebilir kontrol işlemleri ve cache edilebilir ve yeniden başlatılabilir akışlar gibi özellikler bulunur. Fast-skalalama yapan startupların ve global büyüklükteki şirketlerin desteklediği bir tasarıma sahiptir. Mastra mimarisi, ajanlar etrafında merkezleşmiştir ve bu ajanlar talimatlar, modeller, araçlar ve yürütme davranışıyla tanımlanabilir. Ajanlar kullanıcılarla etkileşime girip görevleri tamamlayabilir ve ürün akışlarına devredilebilir. Framework ayrıca olay sistemini de içerir ve Redis Akışları ve Google Cloud Pub/Sub ile olaylara abone olmayı ve yayınlamayı sağlayan bir sistemde de sahiptir. Mastra, kitaplar, bloglar ve rehberler gibi zengin bir kaynak ekosistemine sahip. Geniş bir kullanıcı topluluğu sahiptir ve birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Ağaçlar
- Akışlar
- Bellek
- İşbirlikleri
- İzanlabilirlik
- İnştüryel olay sistemine entegre
AI Legion, bağımsız AI ögelerini bir araya getirerek görevleri yerine getirmeleri için bir açık kaynak platformudur. Büyük dil modelleri gibi GPT-3.5-turbo ve GPT-4 kullanır ve böylece ögeler arasında işbirliği yapmalarını ve kompleks hedeflere ulaşmalarını sağlar. Platform, yapılandırma dosyaları, API'ler ve akışlar da dahil olmak üzere bu ögelerin kurulum ve yönetimini sağlayacak bir çerçeve sunar. AI Legion, kullanıcılara kendi modelleri, eylemleri ve özelliklerini oluşturmaları ve entegrasyonları için genişletilebilir ve özelleştirilebilir tasarım sunar. Bu platform, bağımsız AI sistemlerinin araştırma, geliştirme ve dağıtımı için çeşitli kullanım durumları için uygun bir seçenektir. AI Legion ortamının ayarlanması, gereken bağımlılıkların, Node.js ve OpenAI API kimliklerinin kurulması ile başlar. Ardından, işleyenler konsol aracılığıyla spin up edilebilir ve etkileşime geçilebilir. Platform ayrıca, işleyenlerin durumunu yönetebilecek özellikler içerirler, bunlarda/event log'larının silme ve işleyenleri özelleştirilmiş konfigürasyonlarla başlangıç yapma yetenekleri yer alır. AI Legion, otomatik AI sistemlerinin oluşturulması ve dağıtımında güçlü bir araçtır. Açık kaynak yapısı da bu şekilde kullanıcılara ulaşılabilirliği sağlar. Ancak etkili bir şekilde ayarlanmaya ve kullanmanın ön koşulu olarak büyük miktarda teknik expertise ve yapılandırma çabası gerektirir. AI Legion'un bir önemli avantajı, makineleri öğrenme ve adaptasyon yeteneklerini zaman içinde kullanma olanağı sunmasıdır. Bu, makinelerin performansını ve karar verme yeteneklerini çevre ile etkileşim kurdukça iyileştirmesine olanak tanır. Aynı zamanda, AI Legion'da birçok zorluk ve sınırlama vardır, bunlar geniş ayarlama ve yönetimi gereken güç, agent hataları ve sonsuz döngüler riski, ve yüksek token sayıları ve API kullanım maliyetleri riskidir. Büyük dil modellerinin kullanımının da taraf olma ve doğruluk ile ilgili endişelerin ortaya çıkmasına neden olabileceği unutulmamalıdır. Ayrıntılı özelliklerde, AI Legion'de web aramaları, özel arama motorları ve API'ler destekleniyor. Platform ayrıca, kullanıcıların kendi model, eylem ve özelliklerle beraber özelleştirilebilen agent durumlarını yönetmeleri ve agentleri yeniden başlatmaları mümkün kılan yüksek derecede uzantılı bir yapısı var. AI Legion'ın bazı potansiyel kullanım alanları, otomatik AI sistemlerinin geliştirilmesi ve geliştirilmesi, AI güçlendirilmiş akış süreçlerinin ve process'lerin dağıtılması, ve özel AI güçlendirilmiş araçlar ve uygulamalar oluşturmaktır. Genel olarak, AI Legion, otomatik AI sistemlerinin oluşturulması ve depolaması için güçlendirilmiş ve genişletilebilir bir platform olsa da, etkili bir şekilde kullanmak için önemli düzeyde teknik bilgisi ve yapılandırması gerekir.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Web araması
- Görselleştirilmiş aramalar
- API'ler ve webgüçükler için entegrasyon
- Ajan durum yönetimi
- Özel model ve eylem oluşturma
- Bilgi grafı ve makine öğrenimi özellikleri
AutoML-Agent
Açık kaynaklı, çok agent LLM frameworku, son kullanıcının sonuna kadar makine öğrenimi sıralamalarını otomatikleştiren.
AutoML-Agent, açık kaynaklı bir çerçeve olarak sunulmakta ve eşgüdümlü büyük dil modeli agentleri kullanarak makinewateri öğrenme yaşam döngüsünü tamamen yönetmektedir. Tek bir model veya-scripte güvenmek yerine, verileri anlama, ön işleme, model seçimi, eğitim ve değerlendirme gibi görevleri birlikte koordineli agentler vasıtasıyla paylaşımlı bir amaç doğrultusunda gerçekleştirmektedir. Framework, araştırma ve geliştirme ekibi olarak extensive pipeline kodunu yazmak zorunda kalmadan deneysel işlemleri otomatikleştirmek isteyen kullanıcılar için tasarlanmıştır. Veri kümesini ve hedefi doğal dilde tanımlayan kullanıcılar, aday çözümleri önereceklere, oluşturacaklarına ve geliştireceklerine kadar, yanıtları ve argümanları eş zamanlı olarak ortaya koyulmasına yardımcı olan ajanslar kullanabilir. Açık kaynak olduğundan, AutoML-Agent, özel agentler, araçlar veya model back-endleri ile genişletilebilir, hem pratik bir otomatik öğrenme sistemini hem de çoklu agent akışları için bir araştırma laboratuvarı olarak kullanışlıdır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Çok agent LLM orchestration
- Otomatik veri ön işleme ve feature handling
- Model seçimi ve hyperparametre arama
- Eğitim ve değerlendirme.pipeline üretilmesi
- Doğal dil görev tanımlaması
- Mübadele için uzatılabilir mimari
Cerebrum: AIOS SDK
LLM tabanlı AI агентleri AIOS çerçevesi içinde geliştirme ve dağıtma için bir SDK.
Cerebrum, LLM tabanlı AI агентlerinin AIOS (AI Agent İşletim Sistemi) çerçevesinde geliştirilme ve dağıtılma için bir SDKdır. AIOS, LLM tabanlı агentler için programlama, bağlam değiştirme, bellek yönetimi ve araç yönetimi gibi zorlukları giderir. Cerebrum SDK, AIOS çekirdeği ile etkileşime girmek yoluyla agen uygulamaları oluşturmak ve çalıştırmak için geliştiricilere sağlar. Web UI ve Terminal UI için destek yapar. SDK, listelenmiş LLM'ler, агentler ve araçlar için özellik sunar ayrıca агentler ve araçları indirmek, yükmek ve çalıştırmek için. Cerebrum, агент kullanıcıları ve geliştiricilere tasarlandı, onlara AI ağент uygulamaları oluşturup dağıtmaları için olanak tanır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Agent geliştirme ve dağıtımı
- LLM tabanlı AI.agent yönetim
- Web UI ve Terminal UI desteği
- Agent ve araç yönetimi
- Mevcut LLM'ler, ağlar ve araçlar listelemek
- Araçlar ve araçların indirme ve yükleme işlemleri
Gemma 3
Açık kaynaklı bir AI modeli, tek-GPU performansı için optimize edilmiştir, çoklu giriş modellerini ve 140'den fazla dil desteğini sağlar.
Gemma 3, cihazlarda çalışmaya yönelik hafif ve son teknoloji açık modellerden oluşan bir koleksiyonudur ve özellikle tek-GPU performansı için optimize edilmiştir. Çok-modal girdi desteği ve 140'den fazla dil destekler. Model çeşitli boyutlarda (1B, 4B, 12B ve 27B) gelmekte ve geliştiricilerin donanımları ve performans gereksinimleri doğrultusunda en uygun seçeneği seçmelerine izin vermektedir. Gemma 3, geliştiricileri daha kompleks görevlerde kullanmak için gelişmiş metin ve görsel mantığı, 128k-tokeni kapsayacak bir bağlam penceresi ve işlev çağrısı sunar. Hızlı performans ve azaltılmış hesaplama gereksinimi için de quantize edilmiş sürümleri içermektedir. Model, Google'ın yararlı AI teknolojisinin erişilebilir hale gelmesine yönelik taahhütlerinin bir parçası ve aynı araştırma ve teknolojiye dayanan Google Gemini 2.0 modellerinden türetilmiştir. Gemma 3, cihazlar olarak akıllı telefonlar, laptoplar ve iş istasyonları dahil olmak üzere doğrudan cihazlarda çalışabilen AI uygulamaları oluşturulabilmesi için geliştirilmiştir. Gemma 3, boyutuna göre son teknoloji performans sunar, diğer modellerden Llama3-405B, DeepSeek-V3 ve o3-mini gibi, önümüzdeki bir humanoğlu tercih değerlendirmelerinde diğerlerine önderlik etmektedir. Ayrıca dünya çapındaki uygulama için 35'den fazla dilde otomatik destek ve 140'tan fazla dilde önceden eğitimi destekleyen bir sistem sunmaktadır. Model, yapılandırma çağırmayı ve yapılandırılmış çıkışları kullanarak AI güdümlü akışların oluşturulmasını sağlar. Gemma 3 geliştirme sürecinde, kapsamlı veri yönetimi, güvenlik politikalarına uyumlu hiperparameteroptimizasyonu ve dayanıklı performansı değerlendirmeler gibi katı güvenlik protokolleri içermektedir. Gemma ailesine dahil olan açık modeller, önemli bir kabul görmüş ve 100 milyondan fazla indirme sayısı ve 60,000'den fazla Gemma varyantı oluşturan canlı bir toplulukla sonuçlanmıştır. Gemma 3'nin yetenekleri, tek bir GPU veya TPU ev sahibini destekleyebilecek çekici kullanıcı deneyimleri oluşturmak için geliştiricilere uygun kılar.
Kriterlerin ayrıştırılması
- çoklu giriş AI desteği
- konusma odaklı geliştirme
- daha geniş parametre ajustmanları
- 140 dil desteği
- performansın artırılması
MiniMax‑M1
Açık kaynaklı büyük ölçekli mantıksal akıl yürütme modeli 1 milyon token bağlam ile hybrid Mixture-of-Experts mimarisi ile.
MiniMax-M1, bir açık-ağırlık, büyük ölçekli karma-dikkat-işlem modelidir. Bir hybrid Mixture-of-Experts (MoE) mimarisine ve bir ışık hızında dikkat mekanizmasına dayanır, test-zamanı hesaplamalarının verimli ölçeklenmesiyle birlikte. Model 1 milyonluk bir metin uzunluğunu destekler ve çeşitli problemlere yönelik geniş ölçekli temelli öğrenme (RL) kullanılarak eğitilir. Karmaşık yazılım mühendisliği, araç kullanımları ve uzun metin görevlerinde diğer güçlü açık-ağırlık modellerinden daha iyidir. Standart benchmarklerde yapılan deneyler, MiniMax-M1'in matematik, kodlama, yazılım mühendisliği, ajanlık araç kullanma ve uzun-altlık anlamayı içeren kategori görevlerinde diğer modelleri geride bıraktığını göstermektedir. Model, kompleks görevler için uzun girdiler işleme ihtiyacı ve geniş çapta düşünmeyi gerektiren görevler için özellikle uygun bir seçenektir. MiniMax-M1, gelecek nesil dil model.Agentleri gerçek dünya sorunlarıyla başa çıkabilmemiz için düşünmelerine ve neden-sonuçlara ulaşmalarına izin veren güçlü bir temel sunuyor. Önde gelen ticari ve açık ağırlıklı modellerin farklı kategorideki görevlerdeki performans karşılaştırmalı benchmark analizi, modelin performansını vurguluyor. Teknik rapor, modelin mimarisinin açıklaması, eğitim protokolü ve değerlendirme sonuçları hakkında daha fazla bilgi içerir.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi
- Yıldırım dikkat mekanizması
- Dönüşüm öğrenme (RL) ölçekli çerçeve
- 1 milyon token uzunluğunda bağlam
- Test zamanı hesaplama için verimli Ölçeklendirme
ScreenAgent
Tütsülenmiş VLM aracı, fare/klavye planlama ve yürütmeyle bilgisayarın GUI'sini kontrol etmek içindir.
ScreenAgent, bir Visual Dil Modeli (VLM) ajanıdır ve fare ve klavye operasyonlarıyla bilgisayarın kullanıcı arayüzünü kontrol etmesini sağlar. İmajları gözlemleyerek eylemleri gerçekleştirerek gerçek bilgisayar ekranlarıyla etkileşime geçilmesi sağlar. Proje, multi-step görevleri tamamlamayı sağlayacak bir planlama-gerçekleştirmeye-geri bildirim süreçlerinden oluşur. Ajanların bilgisayarları kullanmayı öğretme zorluğu ile karşılaşıldığı için bu proje, görev planlama, imaj anlaşma ve visüel konumlanma gibi yetenekleri ihtiva etmektedir. EkranAgent veri kümesi, günlük bilgisayar görevlerini kapsar, ancak veri kümesi manuel bir annotasyon ile ajanın öğrenmesine yardımcı olmaktadır. Uygulamaya dahil edilen bir istemci, bilgisayarın ekranını kontrol eden kod; modeller için altyapı işçiler, modelin testi ve eğitim kodları, proje bileşenleri arasındadır. Desteklediği temel fare ve klavye operasyonları var; farklı bir masaüstü işletim sistemleri için aynı anda uygulanabilir. EkranAgent yaklaşımı evrensel olup belirli API'lerin kullanımı ile bağlı değildir; bu durum onu esnek bir uygulamaya dönüştürüyor.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Fare ve klavye işlemleri yürütme
- Gözlemsel-eylemsel-gerileme süreci görevi tamamlamak için
- Çeşitli masaüstü işletim sistemleri ve uygulamaları için destek
- Daha geniş görev kapanlığını sağlayacak ScreenAgent veriseti için el ile vurgulama
- GUI etkileşimi için bir VLM aracı
BabyBeeAGI
Son derece geliştirilmiş úkol yönetim ve işlevsellik ile birlikte gelen bir BabyAGI sürümü.
BabyAGI, otomatik olarak kendine inşa edebilen agajler oluşturması için bir deneyimsel ön ortam olarak bir dizi işlev sağlar. Bu temelinde Mart 2023'de oluşturulan orijinal BabyAGI'den evrimleşmiştir. Bu framework, işlevleri depolamak, yönetmek ve işleştirmek için kullanılan yeni bir fonksiyon çerçevesi olarak 'functionz' üzerine kuruludur. Ayrıca, bu çerçeve importları, bağlı işlevleri ve kimlikbilgisi gizliliklerini takip etmek için bir grafik tabanlı yapısı, otomatik yükleme ve kapsamlı günlüğe kaydetme kabiliyetleri sunar. Ön ortam; fonksiyonları yönetmek, güncellemeleri çalıştırmak ve günlüğe kaydetmek için bir panel de sağlar. Öneri, basitliği geliştirmeyi ve geliştiriciler arasında tartışmaları tetiklemeyi amaçlamak, yoksa gerçek-world kullanımı içermemektedir. Merkezde bulunan temel amaç, yalnızca kendisi oluşturabilen en basit şeyi inşa etmektir, bu da otomatik agajler geliştirmeye yönelik ilginç bir yaklaşım sağlar.
Kriterlerin ayrıştırılması
- İşlev kaydı ve meta veri yönetimi
- Bağımlılık takibi ve ana bağımlılıklar
- Otomatik yükleme ve güncelleme
- İşlev yönetimi ve log görüntülenmesi için bir ekran paneli
MCP‑Use
Açık kaynak platformu, LLM'ler ile MCP sunucularına bağlanma ve özel AI ajansları oluşturma için araç erişimi sunar.
mcp-use, açık kaynaklı bir platformdur ve Büyük Dil Modamları (LLM) ile MCP sunucularının birleşimini kolaylaştırır ve bunların iletişime geçebilmesi için özelleştirilmiş AI ajansları geliştirmek için imkan sağlar. Platform, mcp-use SDK ile tam sürüm bir MCP çerçevesi (mcp-use SDK) sunar ve bu şekilde ChatGPT Uygulamaları, Claude Bağlayıcıları ve MCP Sunucuları geliştirmeleri için imkan sağlar. mcp-use ile geliştiriciler, kullanıcılara ve agentlere hizmet veren çeşitli yüzeylerde uygulamalarını dağıtabilmelerine olanak tanıyan tek bir kodlama tabanını kullanabilir. Platform,(ChatGPT, Claude, Gemini dahil) ChatGPT, Claude ve Gemini gibi uygulamaları scaffoldlemesi, otomatik distribüasyonu Manufact Cloud'a ve entegre analiz ve gözlemselliği sunan bir dizi araç ve özellik sunar. Geliştiriciler MCP sunucuları ve uygulamaları inşa ve dağıtmak için gerek duyulan ek araçlar gerektirmeden mcp-use SDK'sını kullanabilirler. Platform ayrıca Geliştirici İzleyici (Visual Inspector) ve Deneyim Alanı (Sandbox) test özellikleri sunarak, geliştiricilerin canlı bir LLM'ye ihtiyaç duymadan uygulamalarını test etmelerine olanak tanır. mcp-use, MCP temelli uygulamalar geliştirme ve dağıtımını basitleştirmeyi hedeflemektedir. Bu nedenle, özelleştirilmiş AI agent ve uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak isteyen geliştiricilerin dikkatini çekmektedir.
Kriterlerin ayrıştırılması
- MCP sunucu yönetimi
- LLM bağlama ve entegrasyonu
- Özel AI ajansı geliştirme
- Otomatik dağıtım ve ölçeklenebilirlik
- Visual Inspector ve Sandbox testi
- Binalı analiz ve Gözlemlemelik
Rasa
Üretimde kalite standardına uygun konSOLE ve ses yardımcı programlarını oluşturan açık kaynaklı bir framework
Rasa, geliştiricileri veri, model ve dağıtımda tam kontrol sahibi olarak anlamlı dil anlayışını ve対話 yönetimi için açık kaynak kodlu çekirdek ile konuşma ve sesli asistanlar build etmesini sağlayan bir konuşma AI platformudur. Açık kaynak kodlu çekirdek, doğal dil anlaşmayı ve diyalog yönetimi için işlenirken, Rasa Pro, şirketlere analiz, güvenlik kontrolleri ve ölçeklenebilir altyapı gibi işlemsel özellikler ekler. Rasa Studio, tasarımcılar ve konuşma takımıyla eğitim verilerini, akışları ve testleri code yazma gerektirmeksizin işbirliği yapmalarına olanak tanır. Tools birlikte, hybrid ekipleri destekleyerek mesajlaşma kanalları, IVR sistemleri ve custom istemcilerin shipping asistanları göndermesine yardımcı olur. Bancacılık, telkominikasyon, sağlık ve gobierno sektöründeki şirketler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sektörlerde bulundurma, uyumluluk ve özelleştirme gerekmekte olan on-premise dağıtım için özellikle tercih edilmektedir.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Doğal dil anlayışı motoru
- İlkipli eylem desteği ile diyalog yönetimi
- Rasa Studio düşük code arayüzü
- Ses ve multi-channel entegrasyonlar
- Söyleşme analizi ve test araçları
- İşletmeler için güvenlik ve dağıtım kontrolleri