やあ、ノマデフだよ！あなたも私と同じなら、AI エージェント が世界を席巻していることに気づいているでしょう。真剣に言うと、AI エージェントは単なる誇大広告ではなく、すでにスマート システムを強化し、タスクを自動化し、企業に代わって意思決定を行っています。私はこの分野に深く関わってきましたが、信じてください、未来はエージェント主導です。

この革命に参加して独自の AI エージェントを構築したい場合は、始めるために適切なフレームワークが必要です。そこで、2024 年に最先端の AI エージェントを作成するのに役立つ 上位 5 つのフレームワーク を厳選しました。スマート アシスタントやマルチエージェント システムを構築している場合でも、これらのツールが役に立ちます。

1.クルーAI

CrewAI が私の頼りになるフレームワークです。それぞれが特定の役割を持つエージェントの「乗組員」が複雑な問題を解決するために協力していると想像してください。タスクの調整、プロジェクトの処理、複数の可動部分の管理など、CrewAI を使用すると、AI 環境で現実世界のチームワークをシームレスにシミュレートできます。人間のチームのように複数のエージェントが協力する必要があるプロジェクトに最適です。

なぜCrewAIなのか?

CrewAI は、協力的な問題解決が必要なシナリオで威力を発揮します。 動的なタスク委任が可能になります。エージェントは、新しい情報に基づいて必要に応じて調整しながら、タスクをリアルタイムで計画、割り当て、管理できます。 エージェント間コミュニケーションは堅牢であり、エージェントが取り組みを調整し、より迅速かつ効率的に結果を提供できるようになります。 CrewAI は、ロールベースのアーキテクチャにより、複雑なプロジェクトに不可欠な人間のようなチームワークを簡単にシミュレートできます。

2.ラングチェーン

LangChain は、LLM に依存するアプリケーションを構築する人にとって強力なフレームワークです。 GPT-4、Anthropic、または Hugging Face モデルのいずれを使用している場合でも、LangChain は統合インターフェイスとモジュラー アーキテクチャを提供することでプロセスを簡素化します。プロンプト、パーサー、メモリ管理などの事前に構築されたコンポーネントがロードされており、複雑な AI アプリケーションの構築が簡単になります。

なぜラングチェーンなのか?

LLM を利用したエージェントを使用している場合は、LangChain をリストの先頭に置く必要があります。 モジュール式で拡張可能なアーキテクチャを提供しており、ニーズに応じてさまざまな LLM、プロンプト、またはツールを交換できます。 LangChain の メモリ管理 は、チャットボットや質問応答システムにとって重要な、長い会話や複数ステップのワークフローの処理に最適です。統合されたインターフェイスを使用すると、OpenAI や Hugging Face などの複数の LLM プロバイダーを簡単に統合できます。

3. Vertex AI エージェント ビルダー

Vertex AI Agent Builder は、機械学習の深い専門知識を必要とせずにエンタープライズ グレードの AI エージェントを作成したい開発者にとって強力なプラットフォームです。 Google の基盤モデル、会話型 AI、検索機能を 1 つの環境に統合し、生成型 AI アプリケーションを簡単に構築できるようにします。ノーコード コンソールを使用している場合でも、LangChain などのより高度なフレームワークを使用している場合でも、Vertex AI は単純なユースケースと複雑なユースケースの両方に柔軟性を提供します。

Vertex AI Agent Builder を選ぶ理由?

Vertex AI は、AI を活用した検索、エージェント関数呼び出し、エンタープライズ グレードなどの機能を備えた エンタープライズ レベルの AI エージェントの構築に優れています。安全。これにより、エージェントはエンタープライズ データ ソースと統合できるようになり、応答が正確かつ状況に応じたものになることが保証されます。さらに、企業データに基づいているということは、AI の出力を信頼できることを意味します。 Vertex AI はマルチエージェント ワークフローの作成もサポートしているため、複雑なアプリケーションに最適です。

4. Microsoft セマンティック カーネル

Microsoft Semantic Kernel は、AI モデルを既存のコードベースに簡単に統合できる軽量のオープンソース開発キットです。 エンタープライズ グレードのアプリケーション向けに設計されており、すでにマイクロソフトやフォーチュン 500 企業によってビジネス プロセスを自動化するために使用されています。 C#、Python、Java のサポートにより、セマンティック カーネルは柔軟、モジュール式、安全であり、責任ある AI ソリューション用のテレメトリ、フック、フィルターを提供します。

なぜ Microsoft セマンティック カーネルなのか?

セマンティック カーネルは、AI をエンタープライズ アプリケーションに統合するための究極の ミドルウェアです。 将来性もあり、テクノロジーの進歩に合わせてコードベース全体を書き換えることなく AI モデルを交換できます。このフレームワークを使用すると、AI モデルがプラグイン経由で既存のコードを呼び出すことができるため、タスクの自動化が容易になります。セマンティック カーネルの モジュール式で拡張可能なアーキテクチャにより、ニーズの増大に合わせて AI エージェントを構築し続けることができます。

5. Microsoft AutoGen

Microsoft AutoGen は、マルチエージェント会話システムを構築および調整するために設計されたオープンソース プログラミング フレームワークです。 AutoGen は、エージェント ベースの AI 開発用の PyTorch と考えてください。複数のエージェントが関与する 複雑なワークフロー のオーケストレーションを簡素化します。 AutoGen を使用すると、エージェントは会話したり、ツールを使用したり、人間と共同作業したりすることができ、次世代の LLM を利用したアプリケーションを構築するための理想的なフレームワークになります。

Microsoft AutoGen を選ぶ理由

AutoGen は、複数エージェントの会話およびワークフロー向けに構築されており、エージェントが相互に通信する必要がある複雑なタスクを簡単に自動化できます。 LLM とツール統合のサポートにより、AutoGen は 自律 または 人間参加型システム を柔軟に設計できます。チャットボット、アシスタント、タスク自動化システムのいずれに取り組んでいる場合でも、AutoGen のカスタマイズ可能なエージェントは、スケーラブルで堅牢なアプリケーションの構築に役立ちます。

比較表

AI の未来は AI エージェント にあり、これらのフレームワークがその先頭に立っています。 CrewAI は、複数のエージェントが協力して作業する必要がある共同システムに最適です。 LangChain と Vertex AI Agent Builder は、LLM を利用したエンタープライズ グレードの AI アプリケーションに優れており、Microsoft Semantic Kernel と AutoGen はエンタープライズ向けのソリューションを提供します-レベルとマルチエージェントの会話ソリューション。

これらのフレームワークにはそれぞれ長所があるため、ニーズに合ったものを選択し、明日の AI エージェントを構築する準備を整えてください。コーディングを楽しんでください!

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