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# Einführung
KI-Agenten helfen beim Aufbau autonomer Systeme, die planen, Instruments verwenden und zusammenarbeiten können, um komplexe Probleme zu lösen. Der Aufbau zuverlässiger Multi-Agenten-Systeme erfordert jedoch das richtige Orchestrierungs-Framework.
Als KI-Ingenieur, der mit Agenten arbeitet, benötigen Sie Frameworks, die die Komplexität der Agentenkoordination, der Software-Nutzung und der Aufgabendelegierung bewältigen. In diesem Artikel untersuchen wir Frameworks, die intestine funktionieren für:
- Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten
- Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe und Aufgabendelegierung
- Integration von Instruments und externen Diensten
- Abwicklung der Agentenkommunikation und -zusammenarbeit
- Erstellen produktionsbereiter Agentensysteme
Lassen Sie uns jedes Framework untersuchen.
# 1. LangGraph
LangGraphgebaut von der LangChain Das Crew bietet einen graphbasierten Ansatz zum Erstellen zustandsbehafteter Multi-Agent-Anwendungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen kettenbasierten Workflows können Sie mit LangGraph Agenten als Knoten in einem Diagramm mit expliziter Statusverwaltung und Kontrollfluss definieren.
Aus folgenden Gründen eignet sich LangGraph intestine für die Agenten-Orchestrierung:
- Bietet eine explizite Statusverwaltung für alle Agenteninteraktionen, sodass der Gesprächsstatus jederzeit einfach verfolgt und geändert werden kann
- Unterstützt zyklische Arbeitsabläufe, sodass Agenten Schleifen, Wiederholungsversuche und Anpassungen basierend auf vorherigen Ergebnissen durchführen können, anstatt linearen Ketten zu folgen
- Enthält integrierte Persistenz und Prüfpunkte, sodass Sie Agent-Workflows anhalten, fortsetzen und debuggen können
- Bietet Human-in-the-Loop-Funktionen, sodass Sie die Agentenausführung zur Genehmigung oder Anleitung unterbrechen können
KI-Agenten in LangGraph von DeepLearning.AI Und LangGraph-Übersicht – Dokumente von LangChain bieten eine umfassende Abdeckung der Kernkonzepte.
# 2. CrewAI
CrewAI verfolgt einen rollenbasierten Ansatz zur Agenten-Orchestrierung und modelliert Agenten als Besatzungsmitglieder mit spezifischen Rollen, Zielen und Fachkenntnissen. Dieses Framework legt Wert auf Einfachheit und Produktionsbereitschaft und macht es für Entwickler zugänglich, die neu in der Agenten-KI sind.
Was CrewAI hervorragend für teambasierte Agentensysteme macht:
- Verwendet einen intuitiven Ansatz, bei dem jeder Agent eine definierte Rolle, Hintergrundgeschichte und ein Ziel hat, wodurch das Verhalten des Agenten vorhersehbar und wartbar wird
- Unterstützt die sequentielle und hierarchische Aufgabenausführung und ermöglicht versatile Workflow-Muster von einfachen Pipelines bis hin zu komplexen Delegationen
- Enthält eine wachsende Sammlung vorgefertigter Instruments für häufige Aufgaben wie Websuche, Dateivorgänge und API-Interaktionen
- Verwaltet die Zusammenarbeit der Agenten, einschließlich Aufgabendelegierung, Informationsaustausch und Ausgabesynthese
Für praktisches, projektbasiertes Lernen können Sie es durcharbeiten Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie Multi-Agent-Systeme mit CrewAI von DeepLearning.AI.
# 3. Pydantische KI
Pydantische KI ist ein Python-Agent-Framework, das vom Pydantic-Crew entwickelt wurde. Es ist von Grund auf auf Typsicherheit und Validierung ausgelegt und ist damit eines der zuverlässigsten Frameworks für Produktionsagentensysteme.
Hier sind die Funktionen, die Pydantic AI zu einer guten Wahl für die Agentenentwicklung machen:
- Erzwingt vollständige Typsicherheit über den gesamten Agentenlebenszyklus und erkennt Fehler beim Schreiben und nicht zur Laufzeit
- Das Framework ist modellunabhängig und unterstützt sofort eine Vielzahl von Anbietern
- Unterstützt nativ Mannequin Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) und UI-Occasion-Streaming-Requirements, wodurch Agenten eine Verbindung zu externen Instruments herstellen, mit anderen Agenten zusammenarbeiten und vieles mehr können
- Eingebaut langlebige Ausführung Ermöglicht es Agenten, API-Ausfälle und App-Neustarts zu überstehen, und eignet sich daher intestine für lang andauernde Arbeitsabläufe, bei denen der Mensch in der Schleife arbeitet
- Wird mit einem speziellen Bewertungssystem zum systematischen Testen und Überwachen der Agentenleistung im Laufe der Zeit geliefert, integriert in Pydantisches Holzfeuer für die Beobachtbarkeit
Erstellen Sie mit Pydantic AI produktionsbereite KI-Agenten in Python Und Multi-Agent-Muster – Pydantic AI sind beides nützliche Ressourcen.
# 4. Googles Agent Growth Package (ADK)
Das Agent Growth Package von Google bietet ein umfassendes Framework für die Erstellung von Produktionsagenten mit tiefer Integration in Google Cloud Dienstleistungen. Der Schwerpunkt liegt auf Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und Bereitstellung auf Unternehmensniveau.
Was macht Google ADK großartig für Enterprise-Agent-Anwendungen:
- Angebote native Integration mit Vertex AIwas die Verwendung von Gemini und anderen Google-Modellen mit Unternehmensfunktionen ermöglicht
- Bietet integrierte Beobachtbarkeit und Überwachung über die Operations-Suite von Google Cloud für das Produktions-Debugging
- Beinhaltet eine ausgefeilte Statusverwaltung und Workflow-Orchestrierung, die für groß angelegte Bereitstellungen konzipiert ist
- Unterstützt multimodale Werkzeuginteraktion für Agenten, die Textual content-, Bild-, Audio- und Videoeingaben verarbeiten können
Um zu lernen, KI-Agenten mit dem ADK von Google zu erstellen, müssen Sie Folgendes tun: 5-tägiger KI-Agenten-Intensivkurs mit Google auf Kaggle ist ein ausgezeichneter Kurs. Sie können es auch überprüfen Erstellen Sie intelligente Agenten mit dem Agent Growth Package (ADK) auf Google Expertise.
# 5. AutoGen
Entwickelt von Microsoft Analysis, AutoGen konzentriert sich auf Konversations-Agenten-Frameworks, bei denen mehrere Agenten kommunizieren, um Probleme zu lösen. Es eignet sich intestine für Anwendungen, die einen Hin- und Her-Dialog zwischen Agenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten erfordern.
Hier erfahren Sie, warum AutoGen für Conversational Agent-Systeme nützlich ist:
- Ermöglicht das Erstellen von Agenten mit unterschiedlichen Gesprächsmustern
- Unterstützt verschiedene Konversationsmodi Dazu gehören Zwei-Agenten-Chat, Gruppenchat und verschachtelte Gespräche mit unterschiedlichen Beendigungsbedingungen
- Enthält Funktionen zur Codeausführung, die es Agenten ermöglichen, gemeinsam Code zu schreiben, auszuführen und zu debuggen
- Bietet versatile menschliche Interaktionsmodi, von der vollständigen Automatisierung bis hin zur Genehmigungspflicht für jede Aktion
Sie können sich das ansehen AutoGen-Tutorial um loszulegen. AI Agentic Design Patterns mit AutoGen von DeepLearning.AI ist auch ein großartiger Kurs, um den Umgang mit dem Framework zu üben.
# 6. Semantischer Kernel
Der semantische Kernel von Microsoft verfolgt einen unternehmensorientierten Ansatz für die Agenten-Orchestrierung, integriert sich in Azure-Dienste und bleibt dabei cloudunabhängig. Der Schwerpunkt liegt auf Planung, Speicherverwaltung und Plugin-basierter Erweiterbarkeit.
Die folgenden Funktionen machen Semantic Kernel für KI-Anwendungen in Unternehmen nützlich:
- Bietet ausgefeilte Planungsfunktionen, mit denen Agenten komplexe Ziele in Schritt-für-Schritt-Pläne zerlegen können
- Inklusive strong Speichersysteme Unterstützung des semantischen, episodischen und Arbeitsgedächtnisses für kontextbewusste Agenten
- Verwendet eine Plugin-Architektur, die die Integration vorhandener APIs, Dienste und Instruments als Agentenfunktionen erleichtert
- Bietet starke Tipp- und Unternehmensfunktionen wie BeobachtbarkeitSicherheit und Compliance integriert
So starten Sie schnell mit Semantic Kernel ist ein guter Ausgangspunkt. Weitere Informationen zum Erstellen von Agenten-KI-Apps mit Semantic Kernel finden Sie hier Wie Enterprise-Denker mit der Entwicklung von KI-Plugins mit Semantic Kernel beginnen können von DeepLearning.AI.
# 7. LlamaIndex-Agent-Workflow
Während LamaIndex ist vor allem für RAG bekannt Agenten-Workflow Die Funktion bietet ein leistungsstarkes ereignisgesteuertes Framework für die Orchestrierung komplexer Agentensysteme. Dies ist besonders wirkungsvoll, wenn Agenten mit Wissensdatenbanken und externen Daten interagieren müssen.
Deshalb zeichnen sich LlamaIndex-Workflows für datenzentrierte Agentensysteme aus:
- Verwendet eine ereignisgesteuerte Architektur, in der Agenten auf Ereignisse reagieren und diese aussenden, was versatile asynchrone Arbeitsabläufe ermöglicht
- Integriert sich in die Datenkonnektoren und Abfrage-Engines von LlamaIndex und eignet sich perfekt für Agenten, die Dokumente abrufen und überdenken müssen
- Unterstützt sowohl sequentielle als auch parallele Ausführungsmuster mit erweiterter Wiederholungs- und Fehlerbehandlung
- Bietet detaillierte Beobachtbarkeit der Entscheidungsfindungs- und Datenabrufprozesse von Agenten
Beginnen Sie mit Wir stellen AgentWorkflow vor: Ein leistungsstarkes System zum Aufbau von KI-Agentensystemen. LlamaIndex-Workflows | Erstellen asynchroner KI-Agenten von James Briggs ist eine gute praktische Einführung. Multi-Agent-Muster in LlamaIndex enthält Beispiele und Notizbücher, denen Sie folgen können.
# Zusammenfassung
Diese Frameworks sind eine gute Wahl für die Agenten-Orchestrierung, jedes mit unterschiedlichen Vorteilen. Ihre Wahl hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall, der Teamkompetenz, den Produktionsanforderungen und den Ökosystempräferenzen ab.
Als lobende Erwähnung, Der Schwarm von OpenAI ist ein leichtes, experimentelles Framework zum Aufbau von Multiagentensystemen mit Schwerpunkt auf Einfachheit und pädagogischem Wert. Obwohl es nicht für die Produktion gedacht ist, bietet es nützliche Muster für die Agentenkoordination.
Um praktische Erfahrungen zu sammeln, sollten Sie Projekte in Betracht ziehen, bei denen verschiedene Orchestrierungsmuster untersucht werden. Hier ein paar Ideen:
- Erstellen Sie mit LangGraph einen Forschungsassistenten, der mehrstufige Forschungsaufgaben planen und Ergebnisse synthetisieren kann
- Erstellen Sie ein CrewAI-Projekt, bei dem Agenten zusammenarbeiten, um Märkte zu analysieren, Wettbewerber zu bewerten und strategische Geschäftserkenntnisse zu generieren
- Entwickeln Sie mit Pydantic AI einen typsicheren Kundendienstagenten, der konsistente, validierte Antworten gewährleistet
- Implementieren Sie mit Google ADK einen multimodalen Assistenten, der Dokumente, Bilder und Spracheingaben verarbeitet
- Entwerfen Sie mit AutoGen einen Codierungsassistenten, bei dem Agenten zusammenarbeiten, um Code zu schreiben, zu testen und zu debuggen
- Erstellen Sie mit Semantic Kernel einen Unternehmens-Chatbot, der auf mehrere interne Systeme zugreift
- Erstellen Sie mit LlamaIndex Agent Workflows eine Dokumentenanalyse-Pipeline, die große Dokumentensammlungen verarbeitet
Viel Spaß beim Bauen!
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.