Привет, это Номадев! Если вы похожи на меня, вы, вероятно, заметили, что агенты ИИ покоряют мир. Серьезно, агенты ИИ — это больше, чем просто реклама, они уже обеспечивают работу интеллектуальных систем, автоматизируют задачи и принимают решения от имени бизнеса. Я глубоко погрузился в это пространство, и поверьте мне, будущее зависит от агентов.

Теперь, если вы хотите стать частью этой революции и создать собственных агентов искусственного интеллекта, для начала вам понадобятся подходящие платформы. Итак, я отобрал пять лучших платформ, которые помогут вам создавать передовые ИИ-агенты в 2024 году. Создаете ли вы умных помощников или многоагентные системы, эти инструменты вам подойдут.

1. Экипаж ИИ

CrewAI — моя идеальная среда, если вы хотите создавать агентов ИИ, которые работают как команда. Представьте себе «команду» агентов, каждый из которых выполняет определенную роль, сотрудничающих для решения сложных проблем. Будь то координация задач, реализация проектов или управление несколькими движущимися частями, CrewAI позволяет легко имитировать реальную командную работу в среде искусственного интеллекта. Он идеально подходит для проектов, в которых требуется взаимодействие нескольких агентов, как человеческих команд.

Почему CrewAI?

CrewAI отлично подходит для ситуаций, когда вам необходимо совместное решение проблем. Он позволяет динамическое делегирование задач — агенты могут планировать, назначать задачи и управлять ими в режиме реального времени, при необходимости корректируя их на основе новой информации. Межагентское общение является надежным, что позволяет агентам координировать свои усилия и быстрее и эффективнее достигать результатов. Благодаря ролевой архитектуре CrewAI позволяет легко имитировать командную работу человека, что крайне важно для сложных проектов.

2. Лангчейн

LangChain — это мощный фреймворк для всех, кто создает приложения, использующие LLM. Независимо от того, используете ли вы модели GPT-4, Anthropic или Hugging Face, LangChain упрощает процесс, предлагая унифицированный интерфейс и модульную архитектуру. Он поставляется с готовыми компонентами, такими как подсказки, анализаторы и управление памятью, что упрощает создание сложных приложений искусственного интеллекта.

Почему Лангчейн?

Если вы работаете с агентами на базе LLM, LangChain должен быть в верхней части вашего списка. Он предлагает модульную и расширяемую архитектуру, в которой вы можете заменять различные LLM, подсказки или инструменты в зависимости от ваших потребностей. управление памятью LangChain делает его идеальным для обработки длинных разговоров или многоэтапных рабочих процессов, что крайне важно для чат-ботов и систем вопросов-ответов. Благодаря унифицированному интерфейсу вы можете легко интегрировать несколько поставщиков LLM, таких как OpenAI и Hugging Face.

3. Конструктор агентов Vertex AI

Vertex AI Agent Builder от Google Cloud — это мощная платформа для разработчиков, желающих создавать ИИ-агенты корпоративного уровня без необходимости глубоких знаний в области машинного обучения. Он объединяет базовые модели Google, диалоговый искусственный интеллект и возможности поиска в одной среде, что упрощает создание генеративных приложений искусственного интеллекта. Независимо от того, используете ли вы консоль без кода или более продвинутые платформы, такие как LangChain, Vertex AI предлагает гибкость как для простых, так и для сложных случаев использования.

Почему Vertex AI Agent Builder?

Vertex AI превосходно справляется с созданием агентов ИИ корпоративного уровня с такими функциями, как поиск на базе ИИ, вызовы функций агента и корпоративного уровня безопасность. Это позволяет агентам интегрироваться с корпоративными источниками данных, обеспечивая точность и контекстуальность ответов. Кроме того, его основание на корпоративных данных означает, что вы можете доверять результатам ИИ. Vertex AI также поддерживает создание многоагентных рабочих процессов, что делает его идеальным для сложных приложений.

4. Семантическое ядро ​​Microsoft

Microsoft Semantic Kernel — это легкий комплект разработки с открытым исходным кодом, который позволяет легко интегрировать модели искусственного интеллекта в существующую базу кода. Он разработан для приложений корпоративного уровня и уже используется компаниями Microsoft и Fortune 500 для автоматизации бизнес-процессов. Благодаря поддержке C#, Python и Java Semantic Kernel является гибким, модульным и безопасным, предлагая телеметрию, перехватчики и фильтры для ответственных решений ИИ.

Почему семантическое ядро ​​Microsoft?

Семантическое ядро ​​— это идеальное промежуточное ПО для интеграции искусственного интеллекта в корпоративные приложения. Это ориентировано на будущее: вы можете менять модели ИИ, не переписывая всю кодовую базу по мере развития технологий. Платформа позволяет моделям ИИ вызывать существующий код через плагины, что упрощает автоматизацию задач. модульная и расширяемая архитектура Semantic Kernel гарантирует, что вы сможете продолжать использовать свои агенты ИИ по мере роста ваших потребностей.

5. Microsoft AutoGen

Microsoft AutoGen — это среда программирования с открытым исходным кодом, предназначенная для создания и координации многоагентных диалоговых систем. Думайте об AutoGen как о PyTorch для разработки ИИ на основе агентов — он упрощает оркестровку сложных рабочих процессов с участием нескольких агентов. AutoGen позволяет агентам общаться, использовать инструменты и даже сотрудничать с людьми, что делает его идеальной средой для создания приложений нового поколения на основе LLM.

Почему Microsoft AutoGen?

AutoGen создан для мультиагентных диалогов и рабочих процессов, что позволяет легко автоматизировать сложные задачи, в которых агентам необходимо взаимодействовать друг с другом. Благодаря поддержке LLM и интеграции инструментов AutoGen обеспечивает гибкость при проектировании автономных или систем, управляемых человеком. Независимо от того, работаете ли вы над чат-ботами, помощниками или системами автоматизации задач, настраиваемые агенты AutoGen помогут вам создавать масштабируемые и надежные приложения.

Сравнительная таблица

Будущее искусственного интеллекта за агентами искусственного интеллекта, и именно эти платформы возглавляют его. CrewAI идеально подходит для систем совместной работы, в которых нескольким агентам необходимо работать вместе. LangChain и Vertex AI Agent Builder превосходно работают в приложениях искусственного интеллекта корпоративного уровня на базе LLM, а Microsoft Semantic Kernel и AutoGen предлагают предприятиям -уровневые и многоагентные диалоговые решения соответственно.

Каждая из этих платформ имеет свои сильные стороны, поэтому выберите ту, которая соответствует вашим потребностям, и приготовьтесь создавать агентов ИИ завтрашнего дня. Приятного кодирования!

Итак, если вы хотите узнать больше и быть в курсе каждой части руководства, обязательно подпишитесь на меня в Твиттере и включите эти уведомления. Таким образом, вы не пропустите ни одного действия. и дайте мне знать, что вам больше всего нравится в комментариях ниже?

Передайте привет Nomadev в Твиттере!

Спасибо, что присоединились ко мне в этом исследовании. До новых встреч, сохраняйте любопытство и продолжайте вводить новшества!