Хотите создавать автономные системы на основе ИИ? Вот несколько фреймворков, которые помогут вам эффективно управлять агентами.
Изображение предоставлено автором.
# Введение
Агенты искусственного интеллекта помогают создавать автономные системы, способные планировать, использовать инструменты и сотрудничать для решения сложных задач. Но для построения надежных многоагентных систем необходима соответствующая структура управления.
Как инженеру в области искусственного интеллекта, работающему с агентами, вам необходимы фреймворки, которые справляются со сложностью координации агентов, использования инструментов и делегирования задач. В этой статье мы рассмотрим фреймворки, которые хорошо подходят для:
- Координирование действий множества специализированных агентов
- Управление сложными рабочими процессами и делегирование задач.
- Интеграция инструментов и внешних сервисов
- Организация взаимодействия и сотрудничества между агентами.
- Создание готовых к производству агентных систем
Давайте рассмотрим каждый из этих фреймворков.
# 1. LangGraph
LangGraph , разработанный командой LangChain , предлагает графовый подход к созданию многоагентных приложений с сохранением состояния. В отличие от традиционных рабочих процессов на основе цепочек, LangGraph позволяет определять агентов как узлы в графе с явным управлением состоянием и потоком управления.
Вот почему LangGraph хорошо подходит для оркестрации агентов:
- Обеспечивает явное управление состоянием на протяжении всего взаимодействия агентов, что позволяет легко отслеживать и изменять состояние разговора в любой момент.
- Поддерживает циклические рабочие процессы, позволяя агентам зацикливаться, повторять попытки и адаптироваться на основе предыдущих результатов, а не следовать линейным цепочкам.
- Включает встроенные функции сохранения состояния и создания контрольных точек, позволяющие приостанавливать, возобновлять и отлаживать рабочие процессы агентов.
- Предоставляет возможности участия человека, позволяя прерывать выполнение действий агентом для получения одобрения или указаний.
Разделы «AI Agents in LangGraph» от DeepLearning.AI и «LangGraph Overview — Docs» от LangChain содержат исчерпывающую информацию об основных концепциях.
# 2. CrewAI
CrewAI использует ролевой подход к управлению агентами, моделируя их как членов экипажа с определенными ролями, целями и компетенциями. Эта платформа делает акцент на простоте и готовности к внедрению, что делает ее доступной для разработчиков, впервые работающих с агентным ИИ.
Что делает CrewAI превосходным решением для командных систем с агентами:
- Используется интуитивно понятный подход, при котором каждый агент имеет определенную роль, предысторию и цель, что делает поведение агентов предсказуемым и управляемым.
- Поддерживает последовательное и иерархическое выполнение задач, обеспечивая гибкие схемы рабочих процессов — от простых конвейеров до сложных делегирований.
- Включает в себя постоянно пополняющуюся коллекцию готовых инструментов для решения распространенных задач, таких как веб-поиск, операции с файлами и взаимодействие с API.
- Обеспечивает взаимодействие агентов, включая делегирование задач, обмен информацией и синтез результатов.
Для практического обучения на основе проектов вы можете пройти курс «Проектирование, разработка и развертывание многоагентных систем с CrewAI от DeepLearning.AI» .
# 3. Пидантический ИИ
Pydantic AI — это фреймворк для создания агентов на Python, разработанный командой Pydantic. Он изначально создан с упором на типобезопасность и валидацию, что делает его одним из самых надежных фреймворков для производственных систем агентов.
Вот особенности, которые делают Pydantic AI хорошим выбором для разработки агентов:
- Обеспечивает полную типобезопасность на протяжении всего жизненного цикла агента, выявляя ошибки во время записи, а не во время выполнения.
- Данная платформа не зависит от модели данных и поддерживает широкий спектр поставщиков услуг «из коробки».
- Встроенная поддержка протоколов Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) и потоковой передачи событий пользовательского интерфейса позволяет агентам подключаться к внешним инструментам, взаимодействовать с другими агентами и многое другое.
- Встроенная функция отказоустойчивого выполнения позволяет агентам выдерживать сбои API и перезапуски приложений, что делает их хорошо подходящими для длительных рабочих процессов с участием человека.
- Корабли со специальной системой оценки для систематического тестирования и мониторинга производительности агентов во времени, интегрированной с Pydantic Logfire для обеспечения наблюдаемости.
Создавайте готовые к внедрению ИИ-агенты на Python с помощью Pydantic AI и Multi-Agent Patterns — Pydantic AI является полезным ресурсом.
# 4. Комплект разработки агентов Google (ADK)
Комплект разработки агентов Google (Genten Development Kit) предоставляет комплексную платформу для создания агентов, работающих в производственной среде и имеющих глубокую интеграцию с сервисами Google Cloud . Он ориентирован на масштабируемость, наблюдаемость и развертывание корпоративного уровня.
Почему Google ADK отлично подходит для корпоративных агентских приложений:
- Предлагает встроенную интеграцию с Vertex AI, позволяющую использовать Gemini и другие модели Google с корпоративными функциями.
- Обеспечивает встроенные возможности наблюдения и мониторинга с помощью пакета инструментов Google Cloud для отладки в производственной среде.
- Включает в себя сложную систему управления состоянием и оркестровки рабочих процессов, разработанную для крупномасштабных развертываний.
- Поддерживает многомодальное взаимодействие с инструментами для агентов, способных обрабатывать текст, изображения, аудио и видеосигналы.
Чтобы научиться создавать ИИ-агентов с помощью Google ADK, отлично подойдет 5-дневный интенсивный курс Google по созданию ИИ-агентов на Kaggle . Также можно посмотреть курс «Создание интеллектуальных агентов с помощью Agent Development Kit (ADK)» на Google Skills .
# 5. Автогенерация
Разработанная исследовательским подразделением Microsoft, технология AutoGen ориентирована на фреймворки для диалоговых агентов, где несколько агентов взаимодействуют для решения задач. Она хорошо подходит для приложений, требующих диалога между агентами с различными возможностями.
Вот почему AutoGen полезен для систем диалоговых агентов:
- Позволяет создавать агентов с различными моделями общения.
- Поддерживает различные режимы общения, включая чат с двумя агентами, групповой чат и вложенные диалоги с различными условиями завершения.
- Включает в себя возможности выполнения кода, позволяющие агентам совместно писать, выполнять и отлаживать код.
- Предоставляет гибкие режимы взаимодействия с человеком, от полной автоматизации до необходимости подтверждения каждого действия.
Для начала вы можете ознакомиться с руководством по AutoGen . Курс «AI Agentic Design Patterns with AutoGen» от DeepLearning.AI также отлично подойдет для отработки навыков работы с этим фреймворком.
# 6. Семантическое ядро
Семантическое ядро Microsoft использует корпоративный подход к оркестрации агентов, интегрируясь со службами Azure и оставаясь при этом облачно-независимым. Оно делает акцент на планировании, управлении памятью и расширяемости на основе плагинов.
Следующие особенности делают семантическое ядро полезным для корпоративных приложений искусственного интеллекта:
- Предоставляет сложные возможности планирования, позволяющие агентам разбивать сложные цели на пошаговые планы.
- Включает в себя надежные системы памяти, поддерживающие семантическую, эпизодическую и рабочую память для контекстно-зависимых агентов.
- Использует плагинную архитектуру, которая упрощает интеграцию существующих API, сервисов и инструментов в качестве возможностей агента.
- Предлагает мощные функции ввода текста и корпоративные возможности, такие как мониторинг, безопасность и соответствие нормативным требованиям.
Статья «Как быстро начать работу с семантическим ядром» — хорошее начало. Чтобы научиться создавать приложения для искусственного интеллекта с помощью семантического ядра, ознакомьтесь со статьей «Как бизнес-аналитики могут начать создавать плагины ИИ с помощью семантического ядра» от DeepLearning.AI .
# 7. Рабочий процесс агента LlamaIndex
Хотя LlamaIndex в первую очередь известен благодаря RAG, его функция Agent Workflow предоставляет мощную событийно-ориентированную структуру для организации сложных агентских систем. Она особенно эффективна, когда агентам необходимо взаимодействовать с базами знаний и внешними данными.
Вот почему рабочие процессы LlamaIndex превосходно подходят для агентских систем, ориентированных на данные:
- Использует событийно-ориентированную архитектуру, в которой агенты реагируют на события и генерируют их, что обеспечивает гибкие асинхронные рабочие процессы.
- Интегрируется с коннекторами данных и механизмами запросов LlamaIndex, идеально подходит для агентов, которым необходимо извлекать документы и анализировать их.
- Поддерживает как последовательное, так и параллельное выполнение с расширенной обработкой повторных попыток и ошибок.
- Обеспечивает детальную наблюдаемость процессов принятия решений агентами и извлечения данных.
Начните с книги «Знакомство с AgentWorkflow: мощная система для создания систем ИИ-агентов» . Книга Джеймса Бриггса «Рабочие процессы LlamaIndex | Создание асинхронных ИИ-агентов» — хорошее практическое введение. В разделе «Многоагентные шаблоны в LlamaIndex» есть примеры и блокноты, которые вы можете использовать.
# Завершение
Эти фреймворки — хороший выбор для оркестрации агентов, каждый из них имеет свои преимущества. Ваш выбор зависит от конкретного сценария использования, опыта вашей команды, производственных требований и предпочтений в экосистеме.
В качестве дополнительного упоминания стоит отметить Swarm от OpenAI — легковесную экспериментальную платформу для создания многоагентных систем, ориентированную на простоту и образовательную ценность. Хотя она не предназначена для использования в производственных условиях, она предоставляет полезные шаблоны для координации действий агентов.
Для получения практического опыта рассмотрите возможность создания проектов, исследующих различные модели оркестровки. Вот несколько идей:
- Создайте с помощью LangGraph помощника исследователя, способного планировать многоэтапные исследовательские задачи и обобщать полученные результаты.
- Создайте проект CrewAI, в котором агенты совместно анализируют рынки, оценивают конкурентов и генерируют стратегические бизнес-идеи.
- Разработайте типобезопасного агента службы поддержки клиентов с помощью Pydantic AI, который обеспечит согласованные и проверенные ответы.
- Разработайте многомодального голосового помощника с использованием Google ADK, который обрабатывает документы, изображения и голосовой ввод.
- Создайте помощника по программированию с помощью AutoGen, в котором агенты будут совместно писать, тестировать и отлаживать код.
- Создайте корпоративный чат-бот с использованием семантического ядра, который будет взаимодействовать с несколькими внутренними системами.
- Создайте конвейер анализа документов с помощью рабочих процессов агента LlamaIndex, который обрабатывает большие коллекции документов.
Удачного строительства!
Бала Прия С. — разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на стыке математики, программирования, анализа данных и создания контента. В сферу её интересов и компетенции входят DevOps, анализ данных и обработка естественного языка. Она любит читать, писать, программировать и пить кофе! В настоящее время она работает над изучением и распространением своих знаний среди сообщества разработчиков, создавая учебные пособия, руководства, аналитические статьи и многое другое. Бала также создает увлекательные обзоры ресурсов и обучающие материалы по программированию.
Источник: www.kdnuggets.com
