Топ-5 платформ для створення АІ-агентів

Агенти штучного інтелекту Агенти штучного інтелекту - це автономні програмні об'єкти, призначені для виконання складних завдань і прийняття рішень з мінімальним втручанням людини. Оскільки підприємства все більше визнають потенціал цих інтелектуальних систем, попит на надійні платформи, здатні створювати ШІ-агентів, зростає.

Поява агентів штучного інтелекту в корпоративних рішеннях була просто вражаючою. Ці автономні агенти використовують обробку природної мови (NLP), машинне навчання та інші передові технології штучного інтелекту для вирішення широкого спектру складних завдань. Від чат-ботів для обслуговування клієнтів до складних інструментів аналізу даних - агенти штучного інтелекту змінюють способи взаємодії бізнесу з клієнтами, обробки інформації та оптимізації операцій.

Зі зростанням складності та масштабу застосунків агентів штучного інтелекту зростає і важливість потужних, гнучких платформ, які полегшують їхню розробку. Ці платформи надають розробникам і компаніям інструменти, фреймворки та ресурси, необхідні для створення, розгортання та ефективного управління агентами ШІ. Спрощуючи процес розробки та пропонуючи готові компоненти, ці платформи дозволяють організаціям використовувати можливості штучного інтелекту, не вимагаючи глибоких знань у галузі машинного навчання або архітектури нейронних мереж.

Розуміння агентів штучного інтелекту

Перш ніж зануритися в особливості кожної платформи, важливо зрозуміти, що таке агенти штучного інтелекту і як вони функціонують у корпоративному середовищі.

Агент ШІ - це програмний об'єкт, призначений для сприйняття навколишнього середовища, прийняття рішень і виконання дій для досягнення певних цілей. Ці агенти характеризуються автономністю, реактивністю, проактивністю та соціальними здібностями. Вони можуть діяти незалежно, реагувати на зміни в навколишньому середовищі в режимі реального часу, проявляти ініціативу для досягнення цілей і взаємодіяти з іншими агентами або людьми.

Агенти ШІ бувають різних типів, кожен з яких має різні можливості та сфери застосування. До них відносяться прості рефлекторні агенти, рефлекторні агенти на основі моделей, агенти на основі цілей, агенти на основі корисності та агенти, що навчаються. Найдосконалішими є агенти, що навчаються, які можуть покращувати свою роботу з часом завдяки досвіду та зворотному зв'язку.

Інтеграція агентів штучного інтелекту в корпоративні рішення має безліч переваг:

1. Підвищення ефективності завдяки автоматизації завдань

2. Покращене прийняття рішень завдяки обробці даних та виявленню закономірностей

3. 24/7 доступність для цілодобового обслуговування та підтримки

4. Масштабованість для збільшення робочих навантажень

5. Послідовність у виконанні завдань, зменшення кількості помилок

Просунуті агенти ШІ можуть навіть адаптувати взаємодію та рекомендації на основі індивідуальних уподобань та поведінки користувача, пропонуючи рівень персоналізації, який раніше був недосяжним.

Вивчаючи 5 найкращих платформ для створення ШІ-агентів, ми побачимо, як кожна з них враховує ці переваги і дозволяє підприємствам створювати потужні, індивідуальні рішення для ШІ, які сприяють інноваціям і конкурентним перевагам.

Топ-5 платформ для створення АІ-агентів

1. AutoGen

AutoGen це фреймворк з відкритим вихідним кодом, розроблений корпорацією Майкрософт, який дозволяє розробникам створювати передові додатки зі штучним інтелектом, використовуючи мультиагентний підхід. Він забезпечує високорівневу абстракцію для створення та керування кількома агентами ШІ, які можуть співпрацювати для вирішення складних завдань. Фреймворк AutoGen дозволяє агентам спілкуватися, обмінюватися інформацією та працювати разом, імітуючи командну роботу людей.

Використовуючи можливості великих мовних моделей (LLM) і дозволяючи створювати кастомізованих агентів, AutoGen відкриває нові можливості для розробки ШІ. Агенти можуть бути адаптовані до конкретних завдань, вести природні розмови з людьми та іншими агентами, генерувати і виконувати код, а також враховувати людський зворотний зв'язок. Така гнучкість дозволяє AutoGen підтримувати широкий спектр додатків у різних галузях.

Ключові особливості AutoGen:

• Мультиагентна архітектура: Дозволяє створювати та керувати кількома спеціалізованими агентами, які можуть співпрацювати для вирішення складних завдань.

• Налаштовувані та конвертовані агенти: Дозволяє розробникам адаптувати агентів до конкретних завдань і визначати шаблони їхньої взаємодії, забезпечуючи діалоги природною мовою.

• Інтеграція з магістрами права: Легко інтегрується з потужними LLM, дозволяючи агентам використовувати розширені можливості обробки природної мови.

• Можливості виконання коду: Агенти можуть генерувати, виконувати та налагоджувати код в процесі вирішення проблем, що робить AutoGen цінним інструментом для розробки програмного забезпечення.

• Гнучке залучення людей: Підтримує різні рівні функціональності "людина в циклі", від повністю автономної роботи до систем, які активно потребують людського втручання та зворотного зв'язку.

2. crewAI

crewAI - це фреймворк з відкритим вихідним кодом, який дозволяє розробникам створювати складні мультиагентні системи штучного інтелекту. Він надає високорівневу абстракцію для створення та управління кількома спеціалізованими агентами ШІ, які можуть співпрацювати для вирішення складних завдань. Використовуючи можливості LLM і дозволяючи налаштовувати агентів, crewAI відкриває нові можливості для інтелектуальної автоматизації процесів.

Фреймворк crewAI дозволяє розробникам визначати окремі ролі, цілі та передісторії для кожного агента, розбиваючи складні робочі процеси на модульні завдання. Агенти можуть бути оснащені короткостроковою, довгостроковою та спільною пам'яттю, щоб підтримувати контекст і вчитися на попередніх взаємодіях. Вони також можуть бути оснащені вбудованими та кастомними інструментами для розширення своїх можливостей. Мультиагентна архітектура crewAI дозволяє агентам співпрацювати та виконувати завдання послідовно, паралельно або ієрархічно, імітуючи те, як люди співпрацюють в командах.

Ключові особливості crewAI:

• Рольовий дизайн агентів: Дозволяє налаштовувати агентів з певними ролями, цілями, передісторіями та інструментами для створення спеціалізованих працівників.

• Гнучка система пам'яті: Надає агентам короткострокову, довгострокову та спільну пам'ять для підтримки контексту та навчання.

• Розширювана система інструментів: Підтримує інтеграцію готових інструментів та розробку власних інструментів для розширення можливостей агента.

• Мультиагентна співпраця: Дозволяє агентам співпрацювати, делегувати завдання та працювати разом послідовно, паралельно або ієрархічно.

• Захисні екрани та обробка помилок: Надає механізми для обробки помилок, галюцинацій та нескінченних циклів, щоб забезпечити безперебійну роботу команд агентів.

3. LangChain

LangChain це фреймворк з відкритим вихідним кодом, розроблений для спрощення створення додатків на основі LLM. Він надає стандартний інтерфейс для ланцюжків, агентів та інших компонентів, що дозволяє розробникам легко комбінувати ці будівельні блоки для створення більш складних додатків. LangChain підтримує безліч постачальників LLM, включаючи OpenAI, Anthropic, Hugging Face та інші.

Пропонуючи набір готових до використання компонентів, таких як підказки, парсери та сховища векторів, LangChain дозволяє розробникам швидко створювати прототипи та ітерації для додатків на основі LLM. Модульна архітектура дозволяє легко налаштовувати та розширювати систему відповідно до вимог конкретного випадку використання. Гнучкий фреймворк LangChain дозволяє розробникам створювати додатки для аналізу документів, чат-боти, системи відповідей на запитання тощо.

Ключові особливості LangChain:

• Модульна та розширювана архітектура: Модульна конструкція LangChain дозволяє розробникам легко замінювати компоненти та інтегрувати з різними провайдерами програм магістерської освіти та зовнішніми інструментами.

• Уніфікований інтерфейс для LLM: Незважаючи на підтримку декількох провайдерів LLM, LangChain пропонує послідовний та уніфікований інтерфейс, абстрагуючись від складнощів взаємодії з різними моделями.

• Готові до використання компоненти: LangChain надає багату колекцію готових компонентів, таких як підказки, парсери та векторні сховища, що прискорює розробку додатків.

• Функціональність агента: LangChain вводить поняття "агентів" - автономних сутностей, здатних виконувати складні завдання, об'єднуючи кілька LLM-запитів і етапів обробки.

• Управління пам'яттю: LangChain спрощує управління розмовною пам'яттю, дозволяючи додаткам підтримувати контекст при взаємодії, що має вирішальне значення для створення чат-ботів і систем відповідей на запитання.

4. Vertex AI Agent Builder

Vertex AI Agent Builder - це потужна платформа з Google Cloud, яка дозволяє розробникам створювати генеруючі AI-додатки корпоративного рівня, не вимагаючи глибоких знань у галузі машинного навчання. Вона поєднує базові моделі Google, пошукові можливості та технології розмовного ШІ в єдиному середовищі розробки.

За допомогою Vertex AI Agent Builder розробники можуть створювати ШІ-агентів за допомогою консолі без коду або більш просунутих фреймворків, таких як LangChain. Консоль без коду дозволяє швидко створювати агентів, визначаючи цілі, надаючи інструкції та пропонуючи діалогові приклади. Для складних сценаріїв використання можна об'єднати декілька агентів, щоб створити складні робочі процеси. Агенти можуть виконувати функції, отримувати доступ до корпоративних даних для надання фактичних відповідей та інтегруватися із зовнішніми додатками для виконання дій від імені користувачів.

Основні можливості Vertex AI Agent Builder:

• Агенти штучного інтелекту Vertex: Платформа для розуміння природної мови, яка спрощує побудову діалогових інтерфейсів. Агенти можуть бути налаштовані під конкретні завдання та легко інтегровані в додатки.

• Vertex AI Search: Дозволяє створювати пошук і рекомендації на основі штучного інтелекту. Пропонує нестандартні можливості, такі як синоніми, виправлення орфографії, автопідказки та генеративне підбиття підсумків за допомогою ШІ.

• Заземлення в корпоративних даних: Агенти можуть бути підключені до довірених джерела даних підприємства через API для надання точної та контекстно-релевантної інформації. Це включає інтеграцію з Пошуком Google для отримання інформації в режимі реального часу.

• Виклики функцій та розширення: Дозволяє агентам інтелектуально викликати потрібні API на основі запитів користувачів. Для поширених інтеграцій доступні готові модулі. Також можна розробити власні розширення.

• Безпека та відповідність вимогам корпоративного рівня: Підтримує галузеві стандарти, такі як HIPAA та ISO серії 27000. Надає засоби контролю доступу, управління та суверенітету даних для забезпечення безпечної та надійної роботи.

5. Cogniflow

Cogniflow - це безкодова платформа штучного інтелекту, яка дозволяє користувачам швидко створювати та розгортати моделі штучного інтелекту для широкого спектру застосувань, не вимагаючи жодних навичок кодування чи машинного навчання. Надаючи інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування та готові компоненти, Cogniflow демократизує ШІ, роблячи його доступним для експертів у галузі, бізнес-користувачів та розробників-аматорів.

За допомогою Cogniflow користувачі можуть створювати власні моделі штучного інтелекту для автоматизації ручних завдань, вилучення інформації з неструктурованих даних та покращення процесу прийняття рішень. Платформа підтримує різні типи даних, включаючи текст, зображення, аудіо та відео, і пропонує ринок попередньо навчених моделей для поширених випадків використання. Cogniflow також забезпечує безперешкодну інтеграцію з популярними бізнес-додатками, що дозволяє користувачам вбудовувати можливості штучного інтелекту в існуючі робочі процеси.

Ключові особливості Cogniflow:

• Побудова моделей ШІ без коду: Візуальний інтерфейс Cogniflow дозволяє користувачам створювати, навчати і розгортати моделі ШІ без написання жодного рядка коду, що робить ШІ доступним для широкої аудиторії.

• Різноманітна підтримка даних: Платформа може обробляти різні типи даних, включаючи текст, зображення, аудіо та відео, що дає змогу застосовувати ШІ в різних галузях.

• Готові моделі та компоненти: Cogniflow пропонує колекцію попередньо навчених моделей і багаторазових компонентів, що прискорює розробку ШІ та скорочує час на створення продукту.

• Безшовна інтеграція: Платформа надає API та можливості інтеграції без коду, що дозволяє користувачам легко підключати моделі штучного інтелекту до існуючих додатків і робочих процесів.

• Співпраця та обмін досвідом: Cogniflow підтримує підхід, орієнтований на спільноту, дозволяючи користувачам ділитися та повторно використовувати моделі штучного інтелекту, сприяючи співпраці та обміну знаннями між користувачами.

Вибір правильної платформи для вашого підприємства

Обираючи платформу AI-агентів для свого підприємства, слід врахувати кілька ключових факторів. По-перше, оцініть складність запланованої роботи ШІ-агента і порівняйте її з можливостями платформи. AutoGen і crewAI відмінно справляються зі створенням складних багатоагентних систем, тоді як Cogniflow пропонує рішення без коду для простіших завдань. Оцініть можливості інтеграції платформи з існуючою інфраструктурою та її масштабованість для задоволення поточних і майбутніх потреб.

Визначте рівень кастомізації, необхідний для ваших конкретних завдань. Модульна архітектура LangChain дозволяє широко кастомізувати систему, а Vertex AI Agent Builder надає рішення корпоративного рівня з готовими компонентами. Крива навчання та доступна підтримка також є важливими факторами, особливо якщо ваша команда не має великого досвіду в розробці ШІ.

Забігаючи наперед, можна сказати, що майбутні тенденції розвитку ШІ-агентів вказують на створення більш автономних агентів, здатних вирішувати дедалі складніші завдання. Ми можемо очікувати прогресу в обробці природної мови, що дозволить ШІ-агентам краще розуміти і реагувати на людські інструкції. Інтеграція ШІ-агентів на різних платформах і пристроях, ймовірно, стане більш плавною, що дозволить створювати більш комплексні та взаємопов'язані ШІ-рішення.

Створення агентів штучного інтелекту для вашого підприємства

Кожна з цих платформ має унікальні переваги у створенні ШІ-агентів для різних потреб підприємств. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, ці платформи відіграватимуть вирішальну роль у формуванні майбутнього корпоративних рішень. Ми заохочуємо компанії досліджувати ці технології агентів ШІ, використовуючи їхній потенціал для підвищення ефективності, прийняття рішень та покращення клієнтського досвіду. Використовуючи ці потужні інструменти для створення ШІ-агентів, підприємства можуть залишатися в авангарді інновацій і отримати конкурентну перевагу в бізнес-середовищі, де все більше переважає штучний інтелект.