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在 LLM 代理框架之间进行选择
构建定制的基于代码的代理和主要代理框架之间的权衡。作者提供的图片感谢 John Gilhuly 对本文的贡献。代理正处于发展阶段。随着多个新框架和该领域的新投资，现代 AI 代理正在克服不稳定的起源，迅速取代 RAG 成为实施优先事项。那么 2024 年最终会成为自主 AI 系统接管编写电子邮件、预订航班、与我们的数据对话或任何其他任务的一年吗？也许，但要达到这一点还有很多工作要做。任何构建代理的开发人员不仅必须选择基础——使用哪种模型、用例和架构——还必须选择要利用哪个框架。您会选择长期存在的 LangGraph 还是新进入的 LlamaIndex Workflows？或者你走传统路线，自己编写整个代码？这篇文章旨在让这个选择变得更容易一些。在过去的几周里，我在主要框架中构建了相同的代理，以在技术层面上检查每个代理的一些优点和缺点。每个代理的所有代码都可以在这个 repo 中找到。用于测试的代理的背景用于测试的代理包括函数调用、多种工具或技能、与外部资源的连接以及共享状态或内存。代理具有以下功能：回答知识库中的问题与数据对话：回答有关 LLM 应用程序遥测数据的问题分析数据：分析
来源:None在LLM代理框架之间选择
建立定制代码代理商和主要代理框架之间的权衡。
感谢John Gilhuly对此作品的贡献。
代理人有片刻。有了多个新的框架和在该领域的新鲜投资，现代的AI代理商正在克服摇摇欲坠的起源，以迅速取代抹布作为实施优先级。那么，2024年最终将是可以接管我们的电子邮件，预订航班，与我们的数据交谈或看似其他任务的自主AI系统的一年？
投资 摇摇欲坠的起源也许，但是还有很多工作要达到这一点。任何开发人员建造代理商不仅必须选择基础（要使用的模型，用例和架构），还必须选择哪种框架来利用。您是否会选择长期存在的langgraph或更新的参赛者Llamaindex工作流？还是您自己走传统的路线并自己编写整个过程？
这篇文章旨在使该选择更加容易。在过去的几周中，我在主要框架中建立了相同的代理商，以在技术层面上检查每个代理商的一些优势和劣势。每个代理的所有代码都可以在此存储库中获得。
此回购用于测试代理的背景
用于测试的代理包括功能调用，多个工具或技能，与外部资源的连接以及共享状态或内存。
代理具有以下功能：
- 回答来自知识的基于数据的问题：回答有关LLM ApplicationAnalyaging数据的遥测数据的问题：分析检索到的遥测数据中的高级趋势和模式