AI Agents Frameworks Протистояння — 15 жовтня 2024 р.

"LangChain є розробницьким фреймворком для побудови застосунків, які використовують великі мовні моделі, з особливим акцентом на агенти, які можуть робити висновки, викликати інструменти та взаємодіяти зі змінюваною зовнішньою інформацією. Вони надають складові модульні блоки для створення промтів, звернення до моделі, об'єднання даних, зберігання у пам'яті та виконання інструментів, що допомагає командам швидко переходити від Прототипів до високорівневих систем. Паралельно з основною бібліотекою LangChain середовище LangChain включає LangGraph для координації розпорядників працевлашту workflow та LangSmith для трейсингу, оцінювання та мониторингу. Разом вони надають інженерам візуалізацію поведінки розпорядників та необхідне управління для відлагодження, перевірки та перебудови складних трубопроводів AI. LangChain підтримує Python та JavaScript, інтегрується з більшістю провайдерів головних моделей та векторних зберігачів, а також широко використовується компаніями-стартапами та підприємствами для створення чатботів, систем зі збірки інформації за запитом, копілотов та автономних агентів.

• Складові мережі та агенти для застосунків з LLM.
• LangGraph для керування потіками роботи агента зі станом.
• LangSmith для відслідковування, оцінки та моніторинґу.
• Інтеграції з найбільші мовні моделі, бази даних вектору та інтерфейсами API.
• Підтримка Python та JavaScript/TypeScript SDK.
• Інструменти для використання отримання документів для генерації (RAG)

2

EvoMap

Інфраструктура для розвитку та взаємодію AI-агентів, які можуть самостійно підтримувати свої можливості

4.5 (4)

Безкоштовно

Повний огляд

EvoMap — це інфраструктурний шар, призначений для того, щоби АІ-агенти зростали далі за межами свого початкового навчання шляхом отримання, удосконалення та обміну можливостями на ходу. Натомість ніж розглянути кожного агента як статичну деплоєменту, EvoMap забезпечує підмогу безперервної адаптації серед мережі агентів. Платформа ставить акцент на спільному використанні автономної здатності, дозволяючи агентам відкривати здатності, розроблені колегами, і інтегрувати їх у свої власні потоки роботи. Це створює динамічну екосистему, в якій вдосконалення, зроблені одним агентом, можуть відбуватися в інших без необхідності ручної повторної тренувки чи перереєстрації. Evomap спрямований на розробників та організації, які створюють багатобажетникові системи, і яким бажано, щоб їхні розгортання покращувалися з часом, а не залишалися зав'язаними за час виходу.

• Автономне отримання можливостей для AI-агентів
• Міжпроцесна публікація компетенції між агентами
• Інфраструктура для подальшого розвитку агентських екосистем
• Підтримка координації багатоцільових агентів
• Неперервна адаптація без перепідготовки
• Інтеграційний рівень, орієнтований на розробників