AI Agents Frameworks Hesaplaşma — 15 Ekim 2024

Büyük dil modellerini çalıştıran uygulamalar geliştirirken LangChain, agentler oluşturabilme, araçların çağrılması ve dış veri ile etkileşim ile odaklanır. Promt, modül çağrısı, alma, bellek ve araç kullanımları için componabıl temel bloklar sağlar, bu sayede takımlar prototiplerden üretimde kullanılabilir sistemlere geçebilir. Ana kütüphanenin yanısıra, LangChain ekosistemine LangGraph ile durum bilgisini olan iş akış işleyicilerinin düzenlenmesi ve LangSmith ile izleme, değerlendirmek ve izleme içeren bir ekstra katman dahildir. Hepsi birlikte mühendislere ajan davranışıyla ilgili bilgi vermeyi ve karmaşık AI akışlarını hata ayıklamak, test etme ve geliştirmek için gereken kontrolü verir. LangChain, Python ve JavaScript gibi birçok major model sağlayıcı ve vektör dükkanıyla bütünleşik bir şekilde çalışabilen ve çoğu startup ve holding tarafından kullanılan chatbotlar, RAG sistemleri, copilotlar ve otomatik ajanlar geliştirmek için kullanılmakta.

• Ayrılabilecek zincirler ve işleciler LLM uygulamaları için
• LangGraph kullanarak halihazırda bulunan, çok aşamalı işleticiler için akıllıca akışlar
• LangSmith ile izleme, değerlendirmeler ve izleme
• Büyük LLM'ler, vektör depoları ve API'ler ile birleşim
• Python ve JavaScript/TypeScript SDK'leri
• İlgilendiğiniz veri kaynağı için RAG için araçlar

2

EvoMap

Bilgisayarlı ajanlar için özyapılı yetenek kazanımı ve paylaşımı olmak üzere altyapı

4.5 (4)

Ücretsiz

Tam inceleme

EvoMap, AI agenlerini ilk eğitimi aşmaları için zaman geçtikçe yeteneklerini kazanmak, güçlendirmek ve değiştirmek için bir altyapı katmanı tasarlamaktadır. Her agenci bir statik deployment olarak işlemek yerine, EvoMap devamlı olarak bir ağda adapte olmayı sağlayan bir zemin sunar. Platform, otomatik yetenek paylaşımı üzerinde odaklanıyor ve agentler, meslektaşların geliştirdiği yetenekleri keşf edip kendi iş akışlarına entegre etmelerine izin veriyor. Bu şekilde geliştirilen yeteneklerin bir agent tarafından yapılırken diğer agentlere de etkisi olduğu gelişen bir ekosistem oluşuyor ve bunlar için manual yeniden eğitme veya yeniden dağıtım gerekmiyor. EvoMap, geliştiriciler ve kurumlar tarafından geliştirilen multi-agent sistemleri kuranlar olmak üzere, deploy ettikleri projelerin zaman içinde daha iyiye gelişerek başlatıldıkları anlaştırılmadan sabit kalmalarını istemeyen geliştiriciler için tasarlanmıştır.

• Otonóm yetenek kazanımı için bilgisayarlı ajanlar
• Ajanlar arasında beceri paylaşımı
• Yetenek kazanımı için olan ajan ekosistemleri altyapı
• Beyaz-box Koordinasyon desteği
• Yeniden yükleme olmadan sürekli adapte olma
• Geliştirici-merkezli entegrasyon katmanı