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长沙网站拓谋网络,广告推广,新网虚拟主机,继续好商会网站建设目录 一、说明 二、 AutoGen-自动生成(微软) 2.1 特征 2.2 局限性 三、 CrewAI 3.1 特征 3.2 限制: 四、LangGraph 4.1 特征: 4.2 限制: 五、OpenAI Swarm 5.1 特征 5.2 限制 六、Magentic-One 6.1 特征 6.2 限制 七、…

目录

一、说明

二、 AutoGen-自动生成(微软)

2.1 特征

2.2 局限性

三、 CrewAI

3.1 特征 

3.2 限制:

四、LangGraph

4.1 特征:

4.2 限制:

五、OpenAI Swarm

5.1 特征

5.2 限制

六、Magentic-One

6.1 特征

6.2 限制

七、那么,最好的多人工智能代理框架是什么?


一、说明

生成式人工智能中的多人工智能代理主题正在升温,各大科技巨头都围绕它发布了一些框架。但是该选择哪种多人工智能代理框架呢?他们实在太多了!!随着 OpenAI 发布 Swarm 和微软的 Magentic-One,这个领域变得非常混乱。因此,为了消除任何疑问,我将尝试解释每个框架的主要功能、优缺点,让您决定哪个最适合您。我们将讨论

AutoGen(微软)

LangGraph (LangChain)

CrewAI 船员人工智能

OpenAI Swarm(OpenAI)

Magentic-One(微软)

二、 AutoGen-自动生成(微软)

AutoGen 是微软在该领域最流行和最早的框架,更适合软件开发任务

2.1 特征

  • 它主要涉及两个代理,即用户和助手。
  • 用户代理和助手代理交互:在 Autogen 的用户助手代理模型中,用户代理可以提供提示或要求,而助手代理生成并执行代码。
  • 助理代理不仅处理代码生成,还处理执行,并将结果返回给用户或设置中的其他代理。
  • 专门负责代码任务的多代理编排,但也可以处理其他任务。
  • 在交互过程中可以提供人工指导。
  • 来自微软的强大社区支持。

2.2 局限性

  • 不够直观,不适合非程序员。
  • 设置复杂,尤其是本地 LLM;需要代理服务器。
  • 如果不是软件开发任务,可能会很平庸

三、 CrewAI

由于 CrewAI 非常直观且易于设置,因此通常是人们为任何多 AI 代理任务构建快速演示的首选。

3.1 特征 

  • 非常直观,主要依赖于提示写作。
  • 创建新代理并加入生态系统非常容易。您可以在几分钟内创建数百个代理
  • 非技术用户也易于操作。
  • 由于 LangChain 集成,可以与大多数 LLM 提供商和本地 LLM 很好地合作。

3.2 限制

  • 灵活性和定制化有限。
  • 适用于基本用例,并不适合复杂的编程任务。
  • 代理与代理之间交互时存在一些bug。
  • 社区支持有限

四、LangGraph

我个人最喜欢的是 LangGraph,它可以用于任何多 AI 代理任务,并提供很大的灵活性。

4.1 特征

  • 建立在 LangChain 之上;基于有向循环图的思想。
  • 它不仅仅是一个多 AI 代理框架,还具有更多功能。
  • 非常灵活且可定制,支持几乎任何多代理编排应用程序。
  • 它是 LangChain 的扩展,因此得到了社区的大力支持。
  • 与开源 LLM 和任何 API 配合良好

4.2 限制

  • 缺乏详尽的文档。
  • 对于非程序员或者初级程序员来说不够友好。
  • 需要良好的编程技能,特别是理解图表和逻辑流程。

五、OpenAI Swarm

OpenAI 最近发布了 Swarm,我必须说,如果你想入门的话,它是最简单的多 AI 代理框架

5.1 特征

  • 适合多 AI Agent 新手
  • 主要重点是简化“代理创建”和代理之间的上下文切换(称为 Handoffs)。
  • 创建一个简短的演示非常简单

5.2 限制

  • 不支持除 OpenAI API 之外的 LLM
  • 不适合生产部署
  • 不够灵活。
  • 社区支持很差。你甚至无法在 Git Hub 上提出问题!

六、Magentic-One

该列表的最新成员是微软的 Magentic-One(他们的第二个框架),这也是为了简化他们现有的 AutoGen 框架

6.1 特征

  • 与 Swarm 类似,适合非程序员且易于运行
  • 默认包中有 5 个代理,一个管理代理和其他 4 个代理:WebSurfer通过浏览器导航和与网页交互,FileSurfer管理和导航本地文件,Coder专注于编写和分析代码,ComputerTerminal提供用于运行程序和安装库的控制台访问。
  • 建立在 AutoGen 之上,更像是一个通用框架。
  • 包括 AutoGenBench,一种专门用于分析代理性能的工具。

6.2 限制

  • 对开源 LLM 的支持很复杂
  • 不够灵活;对我来说更像是一个应用程序而不是一个框架
  • 目前尚无文档和社区支持

七、那么,最好的多人工智能代理框架是什么?

根据我的观点(我已经使用了所有这些包),

  • 对于软件开发:AutoGen(微软)——最适合涉及代码生成和复杂的多代理编码工作流程的任务。
  • 最适合新手:OpenAI Swarm 和 CrewAI——用户友好,非常适合那些对多智能体 AI 不熟悉且没有复杂设置要求的人。
  • 最适合复杂任务:LangGraph——提供高度灵活性,专为高级用户构建,允许自定义逻辑和编排。
  • 开源 LLM:LangGraph — 与其他一些框架不同,它与开源 LLM 集成良好,并支持各种 API。甚至 CrewAI 也很好。
  • 最佳社区支持: AutoGen 拥有良好的社区支持,可帮助您解决棘手的问题
  • 随时可用:CrewAI — 设置快速且直观,适合需要快速创建代理的演示或任务。即使 Swarm 和 Magentic-One 也相当不错,但没有足够的社区支持
  • 经济高效:Magentic-One — 配备预打包设置和通用方法,可节省初始成本。甚至可以考虑使用 Swarm 和 CrewAI。
http://www.hkea.cn/news/263022/

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