本文主要是介绍主流AI Agent框架对比，让你轻松构建企业专属大模型！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
大模型的出现为AI Agent提供了足够聪明的“大脑”，并重新定义了AI Agent。各大科技公司正在投入巨额资金来创建AI Agent，包括Open AI的Sam Altman在内的许多专家都表示，AI Agent已成为下一个大热门方向。
AI Agent是感知环境并采取行动以实现特定目标或目的的软件或系统。可以是简单的算法，也可以是能够进行复杂操作的庞大系统。以下是它的一些特点：
- 感知：AI Agent使用传感器或输入机制来感知环境。这可能涉及从摄像头、麦克风或其他传感器等各种来源收集数据。
- 推理：AI Agent接收信息并使用算法和模型来处理和解释数据。这一步包括理解模式、做出预测或产生反应。
- 决策：AI Agent会根据自己的感知和推理来决定行动或产出。这些决策旨在实现其程序或学习过程中确定的特定目标或目的。此外，AI Agent将更多地充当助手，而不是取代人类。
- 行动：AI Agent根据自己的决定执行行动。这可能涉及现实世界中的物理行动（如移动机械臂）或数字环境中的虚拟行动（如在应用程序中进行推荐）。
AI Agent的架构设计可以有多种方式，不同的研究者和开发者可能会根据特定的应用场景和需求，设计出不同的架构。
完整AI Agent架构：
包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。
AI Agent框架在推动人工智能发展方面的重要作用：
- 加速开发：AI Agent框架通过提供预设组件和最佳实践，大大减少了创建复杂AI Agent所需的时间和精力。
- 标准化：AI Agent框架促进开发人员以一致的方法应对共同的挑战，促进人工智能领域的合作和知识共享。
- 可扩展性：AI Agent框架旨在支持从简单的single-Agent应用到复杂的multi-Agent环境的系统开发。
- 可访问性：通过抽象出人工智能开发中的复杂问题，AI Agent框架使更多的开发人员和研究人员更容易获得先进的人工智能技术。
市面上有多种AI Agent框架可供使用，每个框架都提供了自己独特的方法来应对AI Agent开发中的核心挑战，以下介绍4种主流的AI Agent框架。
LangChain
LangChain是一个功能强大、适应性强的框架，开发人员可以利用LangChain设计出具有复杂推理、任务执行以及与外部数据源和应用程序接口交互功能的强大AI Agent。
使用LLM时会面临在冗长的对话中保留上下文、整合外部信息以及协调多步骤项目的困难，LangChain解决了这些问题。
LangChain的优势：
灵活设计复杂的Agent行为；
轻松集成数据源和外部工具；
社区活跃，更新频繁；
大量文件和示例；
与语言无关的设计原则；
从原型到可投产应用的可扩展性。
LangChain的适用场景：
对话式AI助手；
自主任务完成系统；
文件分析和问题解答Agent；
代码生成和分析工具；
个性化推荐系统；
内容摘要和生成。Github资源：
https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/libs/langchain/langchain/agents文档资源：
https://python.langchain.com/v0.2/docs/introduction/LangGraph
LangGraph是LangChain的扩展，可以使用LLM创建有状态的多角色应用，特别适用于构建复杂的交互式AI系统，包括规划、反思和多角色协调。
LangGraph的优势：
可创建更复杂、有状态的AI应用；
与LangChain生态系统无缝集成；
支持构建复杂的multi-Agent系统；
提供Agent互动的可视化表示；
允许动态、自适应的工作流程；
促进开发自我完善的人工智能系统；
提高人工智能决策的可追溯性和可解释性；
实现反射型AI行为。
LangChain的适用场景：
交互式叙事引擎；
复杂的决策系统；
多步骤、有状态的聊天机器人；
协作解决问题的环境；
模拟multi-Agent生态系统；
自动工作流程协调；
能够提高自身性能的自我反思型AI系统。
GitHub资源：
https://github.com/langchain-ai/langgrap文档资源：
https://langchain-ai.github.io/langgraph/AutoGen
AutoGen是一个开源框架，旨在构建高级AI Agent和multi-Agent系统。AutoGen由微软研究院开发，为创建会话和完成任务的AI应用提供了一个灵活而强大的工具包，强调模块化、可扩展性和易用性，使开发人员能够高效地构建复杂的人工智能系统。
AutoGen的优势：
简化复杂Multi-Agent系统的开发；
可为不同任务创建专门的Agent；
促进不同人工智能模型和服务的无缝集成；
提高人工智能对话的稳健性和可靠性；
支持自主运行和人工监督；
通过预置组件缩短开发时间；
实现快速原型设计和实验；
为高级人工智能应用奠定基础；
鼓励社区驱动的发展和创新；
提供从简单到复杂Agent系统扩展的灵活性。
AutoGen的适用场景：
高级AI对话系统；
自动编码助手和软件开发工具；
复杂的问题解决和决策系统；
自动化客户支持和服务Agent；
创意写作和内容生成系统；
数据分析和可视化助理；
任务规划和执行Agent；
协作式头脑风暴和构思工具。
GitHub资源：
https://github.com/microsoft/autogen文档资源：
https://microsoft.github.io/autogen/docs/Getting-Started/CrewAI
CrewAI是一个用于协调角色扮演型AI Agent的框架，允许开发人员创建由AI Agent组成的“Crew”，每个Agent都有特定的角色和职责，共同完成复杂的任务。该框架尤其适用于构建协作式人工智能系统，以解决需要不同专业知识和协调工作的问题。
CrewAI的优势：
通过角色专业化促进复杂任务的完成；
可根据不同团队规模和任务复杂程度进行扩展；
促进模块化和可重复使用的Agent设计；
通过Agent协作实现突发问题的解决；
通过集体智慧加强决策；
创建更逼真的人类团队动态模拟；
允许随着时间的推移进行适应性学习和改进；
根据任务优先级优化资源分配；
通过可追溯的决策过程提供可解释的人工智能；
支持可定制的Agent行为道德框架。
CrewAI的适用场景：
高级项目管理模拟；
协作式创意写作系统；
在城市规划或减缓气候变化等领域解决复杂问题；
业务战略制定和市场分析；
跨学科的科研协助；
应急响应规划和优化；
金融市场分析和预测；
供应链优化**；
环境影响评估。
GitHub资源：
https://github.com/crewAIInc/crewAI文档资源：
https://docs.crewai.com/虽然每个框架都有自己的特点，但在功能上会有重叠，最佳选择往往取决于项目的具体需求。在实际场景，将多个框架结合起来或互补使用，将带来更强大、更灵活的解决方案。
英智「智能宝」是一款结合LangChain+LangGraph框架技术的企业级AI智能体，通过私有化部署和分级权限管控确保信息安全边界、实时关联企业内部数据提供精准信息服务、面向企业业务场景深度定制办公助理智能体，助力企业打造AI时代的新质生产力！
优势一：数据安全边界
私有化部署，企业内部数据不出组织边界，有效防止企业隐私泄漏的风险。
优势二：分级权限管理高度定制化的访问控制，分角色、分权限、分部门授权，企业内部员工之间也可做到数据隔离，确保内部敏感信息的安全。
优势三：内容关联性在大模型的通用智能能力之上，结合经过授权的企业内部知识和实时数据，为企业员工提供更精准、更有针对性的信息。
优势四：场景化数字助理深挖行业属性和应用场景，集成为AI智能体的能力，与企业员工协同工作，无缝衔接企业现有工作模式，提高工作效率和质量。
优势五：与ChatGPT同等智能水平
支持Llama3、Gemma、Qwen、Baichuan、GLM等业内主流大模型，采用领先的vLLM推理引擎，可插拔式更换大模型，确保智能水平和最前沿的AI技术保持同步。
英智AI智能体通过内置的高质量行业大模型，能够为企业结合自身数据快速创建定制化模型，满足企业特定商业场景需求，为教育、金融、法律、医疗等各行各业提供了大模型解决方案。比如：
在教育行业：英智AI智能体可以辅助教师制作教学物料、协助教师优化教学方法、为学生定制个性化的学习路径、提供学生实时反馈与互动等；
在金融行业：英智AI智能体可以为金融客户提供专业咨询服务、帮助投资人员分析投资决策、帮助金融机构提供风险评估预测、自动化生成分析报告等；
在法律行业：英智AI智能体可以协助撰写各类专业的文书、帮助理解和分析案件等；
在医疗行业：英智AI智能体可以帮助医生实现智能线上问诊和智能辅助门诊，自动生成电子医疗报告。
免费使用，请访问： bonsai.baystoneai.com
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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这篇关于主流AI Agent框架对比，让你轻松构建企业专属大模型！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
