በ2025 ሊሞከሩ የሚገባቸው 11 የአAgentKit አማራጮች
የAgentKit አማራጮችን እየገመገሙ ከሆነ፣ ምናልባት ሶስት ነገሮችን እያመጣጠኑ ይሆናል፡ ወደ ምርት ለመግባት የሚፈጀው ፍጥነት፣ ለተወሳሰቡ የስራ ሂደቶች ያለው ተለዋዋጭነት፣ እና አጠቃቀም ሲጨምር የወጪ ቁጥጥር። መልካም ዜና? 2025 ለ AI agent frameworks እና platforms ትልቅ ዓመት ነው—ክፍት ምንጭ የሆኑ የመሳሪያ ስብስቦችን፣ በደመና ላይ የሚስተናገዱ የቅንብር ንብርብሮችን እና በተግባር የዳበሩ ብዙ-አጀንት frameworksን ያካትታል።
ከዚህ በታች፣ ምርጥ የAgentKit አማራጮችን፣ እያንዳንዳቸውን መቼ እንደሚመርጡ እና እንደ ብዙ-አጀንት ድጋፍ፣ የመሳሪያ አጠቃቀም፣ የማስታወስ/የእውቀት ውህደት፣ ማረም፣ ክትትል እና የዋጋ አወጣጥ ባሉ ባህሪያት ላይ እንዴት እንደሚነጻጸሩ እንገልጻለን። በራስ መተማመን እንዲወስኑ እንዲችሉ በተግባራዊ ምሳሌዎች እና በገዢዎች ምክር እንረጭበታለን።
በነገራችን ላይ፡ የGoogle AgentKit በፍጥነት በሚንቀሳቀስ ቦታ ላይ ይገኛል። ገንቢዎች ብዙ ጊዜ ከLangGraph፣ OpenAI’s Agents API/SDK፣ CrewAI፣ AutoGen እና ብቅ ካሉ የቅንብር ቁልሎች ጋር ያወዳድሩታል። በርካታ platforms፣ በእርስዎ ቁልል እና ገደቦች ላይ በመመስረት የበለጸጉ ብዙ-አጀንት ቅጦችን ወይም የተሻለ የልማት ምቾትን ይሰጣሉ።
በAgentKit አማራጭ ውስጥ ምን መፈለግ እንዳለቦት
አጭር ዝርዝርዎን ለማጥበብ ይህንን ፈጣን የማረጋገጫ ዝርዝር ይጠቀሙ:
- የማስተባበሪያ ሞዴል: በግራፍ ላይ የተመሰረተ (የግዛት ማሽኖች/የሚመራ አሲክሊክ ግራፍ)፣ በስራ ፍሰት ላይ የተመሰረተ ወይም ምላሽ ሰጪ አጀንት ዑደቶች።
- ብዙ-አጀንት ቅጦች: ሚናዎችን፣ ውክልናን፣ ድርድርን እና በመሳሪያ የታገዘ ቅንጅትን ይደግፋል።
- የመሳሪያ አጠቃቀም እና ውህደቶች: ድርጊቶች፣ የ function መደወል እና አብሮገነብ መሳሪያዎች (የድር ፍለጋ፣ RAG፣ የውሂብ ጎታዎች፣ APIs)።
- ማህደረ ትውስታ እና እውቀት: ተወላጅ የቬክተር ማከማቻዎች፣ ተከታታይ ማህደረ ትውስታ፣ የእውቀት ግራፎች ወይም ተሰኪ እና አጫውት RAG።
- ክትትል እና ማረም: ፍንጮች፣ የደረጃ ምስላዊ እይታዎች፣ ድጋሚ አጫውቶች፣ የወጪ ክትትል እና መከላከያዎች።
- የማሰማሪያ ሞዴል: በራስ የሚስተናገድ OSS vs. በአስተዳደር የሚተዳደር ደመና ከ SLAs እና ከድርጅት ቁጥጥሮች ጋር።
- ስነ-ምህዳር እና ማህበረሰብ: ሰነዶች፣ ምሳሌዎች፣ የ plugin የገበያ ቦታዎች እና የዝማኔዎች ምት።
- ዋጋ እና ስራዎች: ማስተናገድ፣ የቶከን ወጪ፣ የማጠቃለያ አቅራቢ ተለዋዋጭነት እና የፍጥነት ገደቦች።
በ2025 ምርጥ የAgentKit አማራጮች
ትክክለኛውን የገዢነት መንገዶችን ለማንፀባረቅ አማራጮችን በሶስት ምድቦች ከፍለናል—ክፍት ምንጭ frameworks፣ የሚተዳደሩ platforms እና የስነ-ምህዳር የመሳሪያ ስብስቦች።
ክፍት ምንጭ Frameworks (ከፍተኛ ተለዋዋጭነት)
- LangGraph (የLangChain ስነ-ምህዳር አካል)
- ለሚከተሉት ተስማሚ: በግራፍ ላይ የተመሰረቱ የቁጥጥር ፍሰቶች፣ የመሳሪያ አጠቃቀም እና እንደ ግዛት ማሽኖች ተመሳሳይ የሆነ የምርት ደረጃ አጀንት orchestration።
- ለምን የAgentKit አማራጭ የሆነው: ብዙ ገንቢዎች በዓላማ ላይ መደራረብን ያያሉ; ሁለቱም ጠንካራ አጀንት የስራ ፍሰቶችን እና ባለብዙ-ደረጃ ምክንያትን ያነጣጠሩ ናቸው። አንድ የተለመደ ገንቢ አስተያየት የGoogle’s AgentKit ከ OpenAI’s Agents SDK ጋር የቀረበ ስሜት አለው፣ LangGraph ግን ከ “አጀንቶች” የበለጠ ሰፊ ሆኖ ይቆያል፣ ይህም ውስብስብ የኤልኤልኤም መተግበሪያዎችን በመገንባት የላቀ ነው።
- ጥንካሬዎች፡ ጠንካራ ማህበረሰብ፣ የበለጸጉ ውህደቶች፣ ጠንካራ ሰነዶች እና ለአስተማማኝነት የጎለመሰ “ግራፎች በሉፕስ ላይ” አብስትራክት።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ በጣም ትልቅ በሆኑ ግራፎች ውስብስብነት ሊጨምር ይችላል፤ ጥሩ ክትትል እና ሙከራዎች ይፈልጋሉ።
- ለሚከተሉት ተስማሚ: ብዙ-አጀንት የትብብር ቅጦች፣ የሮል ልዩነት እና በመሳሪያ የታገዘ ችግር መፍታት።
- ጥንካሬዎች፡ ግልጽ የአጀንት ሮል ትርጓሜዎች፣ የውይይት orchestration፣ ለመሳሪያ አጠቃቀም እና በሰው-በሉፕ ግምገማ ድጋፍ።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ በዙሪያው ያሉትን ክፍሎች (ክትትል፣ ማሰማራት) እራስዎ መሰብሰብ ያስፈልግዎታል።
- ለሚከተሉት ተስማሚ: ተግባሮችን ወደ ሚናዎች (ተመራማሪ፣ እቅድ አውጪ፣ አስፈፃሚ) በሚሰባብሩ እና ሊደገሙ በሚችሉ የስራ ሂደቶች የቡድን-አጀንቶች አቀራረቦች።
- ጥንካሬዎች፡ ለብዙ-አጀንት “ቡድኖች” ቀላል የአእምሮ ሞዴል፣ እያደገ ያለ የናሙና ቤተ-መጽሐፍት፣ በምርታማነት ላይ ጠንካራ ትኩረት።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ ትክክለኛ የክልል ሽግግሮች በሚፈልጉበት ጊዜ ከመጀመሪያው ግራፍ frameworks ያነሰ ጥራጥሬ ቁጥጥር።
- ለሚከተሉት ተስማሚ: የመሳሪያ መደወል፣ RAG pipelines እና ብዙ የአጀንት ንድፎችን የሚያጠናክር ትልቅ የውህደቶች ካታሎግ።
- ጥንካሬዎች፡ ግዙፍ ስነ-ምህዳር፣ ማገናኛዎች እና ቅጦች; ለ orchestration ከLangGraph ጋር በጥሩ ሁኔታ ይሰራል።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ የመሳሪያ ስብስብ ነው—ባትሪዎችን ያካተተ አጀንት runtime አይደለም—ስለዚህ የንድፍ ምርጫዎች በእርስዎ ላይ ናቸው።
- ብዙ-አጀንት መተግበሪያዎች እና በመሳሪያ ላይ ያተኮረ አስተሳሰብ ላይ ያተኮረ ጤናማ የ OSS ስብስብ አለ። ማጠቃለያዎች ብዙ ጊዜ ብዙ-አጀንት frameworksን ያጎላሉ እና በማስታወስ፣ በእውቀት መሰረቶች፣ በመሳሪያ አጠቃቀም እና በ CLI ልምዶች እንዴት እንደሚነፃፀሩ ያሳያሉ።
የሚተዳደሩ እና የሚስተናገዱ Platforms (ወደ ምርት ለመግባት ፈጣንነት)
- ለሚከተሉት ተስማሚ: ከOpenAI ስነ-ምህዳር ጋር ቁርጠኛ ከሆኑ፣ የሚተዳደር የመሳሪያ አጠቃቀም፣ የ function መደወል እና የፋይል/የፍለጋ ውህደት ያለው ከሆነ ለገበያ ፈጣን ጊዜ።
- ጥንካሬዎች፡ ከOpenAI ሞዴሎች ጋር ጥብቅ ውህደት፣ የሚስተናገድ ማህደረ ትውስታ እና መሳሪያዎች፣ የድርጅት ቁጥጥሮች እና ጠንካራ ሰነዶች።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ የሻጭ መቆለፊያ፣ የሞዴል ምርጫ ገደቦች እና ጥንቃቄ የተሞላበት ክትትል ከሌለ የወጪ ግልጽነት ማጣት።
- Anthropic የመሳሪያ አጠቃቀም + Orchestration ቅጦች
- ለሚከተሉት ተስማሚ: በአስተማማኝ የ function መደወል እና በተዋቀሩ ውጤቶች የሚፈልጉ በClaude ሞዴሎች ላይ ደረጃቸውን የሚያስተካክሉ ቡድኖች።
- ጥንካሬዎች፡ በመሳሪያ ጥሪዎች እና በምክንያታዊነት ጥራት ከፍተኛ አስተማማኝነት; በነባሪ የደህንነት ንድፍ።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ ጥቂት turnkey orchestration ባህሪያት; ብዙ ጊዜ LangGraph ወይም የስራ ፍሰት ሞተር ያመጣሉ።
- LlamaStack + Inference አቅራቢዎች (በ frameworks በኩል)
- ለሚከተሉት ተስማሚ: ክፍት የሞዴል ስትራቴጂ (ለምሳሌ፣ Llama 3.x፣ Mistral) OSS frameworks በመጠቀም አጀንቶችን የሚፈጥሩበት እና ወደሚተዳደር inference የሚሰማሩበት።
- ጥንካሬዎች፡ የወጪ ቁጥጥር እና ተለዋዋጭነት; ከዳታ ቋሚነት ጋር ቀላል ተገዢነት።
- ጥንቃቄ የሚገባቸው ነገሮች፡ orchestration፣ መከላከያዎች እና ክትትል የእርስዎ ናቸው።
- Orchestration Platforms (ገለልተኛ)
- በርካታ platforms ለአጀንቶችዎ አስተዳደር፣ ግምገማ እና አቅራቢ-ገለልተኛ ንድፍ ይሰጣሉ—ይህም አስተዳደር፣ ግምገማዎች እና የወጪ ክትትል በአጀንቶችዎ ላይ ከፈለጉ ጠቃሚ ነው። ለሚከተሉት ይገምግሙ፡ የፍንጭ ምስላዊ እይታዎች፣ ድጋሚ አጫውት፣ የ prompt/version ቁጥጥር እና የፖሊሲ ማስፈጸም።
ስነ-ምህዳር እና ልዩ የመሳሪያ ስብስቦች
- የአጀንት ልማት ኪት አማራጮች (ሰፋ ያለ አውድ)
- የገበያ መመሪያዎች ከGoogle’s AgentKit ጋር የሚወዳደሩ እና ለ AI-የተደገፉ መተግበሪያዎች ተለዋዋጭ፣ ለምርት ዝግጁ የሆኑ አቅሞችን የሚያጎሉትን “የአጀንት ልማት ኪት አማራጮችን” ይዘረዝራሉ።
- Domain-Specific አጀንት ጀማሪዎች
- በብዙ frameworks (LangChain, CrewAI, AutoGen) ውስጥ የተካተቱ ለደንበኛ ድጋፍ triage፣ የእድገት ስራዎች፣ የውሂብ QA እና የምርምር ኮፓይለቶች አብነቶችን ያገኛሉ። የአጠቃቀም ጉዳይዎ በደንብ ከተረገጠ ይህ የፕሮቶታይፕ ጊዜን ሊቀንስ ይችላል።
ጎን ለጎን፡ እንዴት እንደሚነፃፀሩ
- LangGraph/AutoGen: ከፍተኛ ቁጥጥር፣ ከፍ ያለ የመማሪያ ከርቭ; ትክክለኛ የግዛት አያያዝ እና አስተማማኝ የመሳሪያ ቅደም ተከተል ለማስያዝ ምርጥ።
- CrewAI: አነስተኛ የግራፍ ወጪ ጋር ፈጣን ምርታማ ብዙ-አጀንት ቅጦች።
- OpenAI Agents: አነስተኛ የማጣበቂያ ኮድ; የ platform ገደቦችን ከተቀበሉ ለሚስተናገዱ የስራ ሂደቶች ጠንካራ።
- AutoGen/CrewAI: ዓላማ ያለው-የተሰራ ብዙ-አጀንት ትብብር።
- LangGraph: ብዙ-አጀንት ግራፎችን ግልጽ በሆኑ ሽግግሮች እና የማስታወሻ ኖዶች ያዘጋጁ።
- AgentKit: የGoogle’s ቁልል ያላቸውን አጀንቶች በመገንባት ላይ ያተኮረ; ገንቢዎች ብዙ ጊዜ ከLangGraph ይልቅ ከ OpenAI’s SDK ጋር ያወዳድሩታል።
- LangChain ስነ-ምህዳር: እጅግ ሰፊ የመሳሪያዎች እና የቬክተር ማከማቻ ውህደቶች ካታሎግ።
- OpenAI/Anthropic: ጠንካራ የ function መደወል; በOpenAI Agents ውስጥ የሚስተናገዱ መሳሪያዎች።
- OSS ቁልሎች: ተለዋዋጭ ነገር ግን የራስዎን የመሳሪያ መዝገብ እና ማረጋገጫ ይሰበስባሉ።
- በእርስዎ ምርጫ የቬክተር DB (FAISS, Pinecone, Weaviate, ወዘተ) በ LangChain/CrewAI/AutoGen በኩል የመጀመሪያው RAG።
- በOpenAI Agents ውስጥ የሚስተናገድ ማህደረ ትውስታ; ለ OSS የራስዎን ይዘው ይምጡ።
- ይፈልጉ፡ የደረጃ-ደረጃ ፍንጮች፣ የወጪ ምርመራ፣ የግምገማ ማሰሪያዎች እና የፖሊሲ ማስፈጸም።
- ብዙ ቡድኖች frameworksን ከሌሎች የክትትል መሳሪያዎች ጋር ያጣምራሉ; የሚስተናገዱ platforms መሰረታዊ ነገሮችን ያካትታሉ።
በአጠቃቀም ጉዳይ ትክክለኛውን የAgentKit አማራጭ መምረጥ
- ከውሂብ የከበደ RAG እና ቋሚ ፍሰቶች፡ ለግራፍ አስተማማኝነት እና ለጎለመሱ RAG ቅጦች LangGraph + LangChain።
- ብዙ-አጀንት ምርምር፣ እቅድ ማውጣት እና አፈጻጸም፡ ለሮል-ተኮር ትብብር AutoGen ወይም CrewAI።
- በሚስተናገዱ መሳሪያዎች ወደ ማሳያ/ምርት ፈጣኑ መንገድ፡ OpenAI Agents SDK።
- ክፍት ሞዴሎች እና ለወጪ ሚስጥራዊነት ያላቸው የስራ ጫናዎች፡ የ OSS framework + የሚተዳደር inference (ለምሳሌ፣ Llama ተለዋጮች) በእርስዎ ቬክተር ማከማቻ።
- የድርጅት አስተዳደር እና ኦዲትዎች፡ በሁሉም አቅራቢዎች ላይ የመከታተያ እና የፖሊሲ ፍተሻዎች ያላቸው Orchestration platforms።
ተግባራዊ ምሳሌዎች (ከ POC እስከ ምርት)
- ቁልል: CrewAI (ተመራማሪ + ጠቅለል አድርጎ የሚያቀርብ + prospector), LangChain መሳሪያዎች (የድር ፍለጋ, CRM API), የቬክተር ማከማቻ ማህደረ ትውስታ.
- ለምን፡ የቡድን-አጀንቶች ሞዴል ምርምር እና ተደራሽነት ጋር ይጣጣማል; በሰው-በሉፕ ማረጋገጫ ደረጃን ለመጨመር ቀላል።
- ቁልል: የዓላማ ማወቅ → የፖሊሲ ፍተሻዎች → የመሳሪያ ጥሪዎች (ትኬት መስጠት፣ ክፍያ መጠየቅ፣ የእውቀት መሠረት መልሶ ማግኘት) → ወደ ላይ መጨመር ያለው የLangGraph ግዛት ማሽን።
- ለምን፡ የግራፍ ሽግግሮች በጭነት ውስጥ የደህንነት ፍተሻዎችን እና ወጥ የሆኑ ውጤቶችን ያስገድዳሉ።
- ቁልል: AutoGen agents (ተንታኝ + አረጋጋጭ), ወደ ዳታ መጋዘን የ function መደወል, ውጤቶችን ለማነፃፀር የግምገማ ማሰሪያ, ለኦዲት ክትትል።
- ለምን፡ የሮል መለያየት በተጨማሪ የአረጋጋጭ አጀንት አስተማማኝነትን ይጨምራል።
የወጪ እና የመጠን ምክሮች
- በሞዴል የዋጋ አወጣጥ ላይ ተጽእኖን ለመጠበቅ inferenceን ከ orchestration ይለዩ።
- ለ RAG እና ለተደጋጋሚ ጥያቄዎች በከፍተኛ ሁኔታ መሸጎጫ ያድርጉ; ድብልቅ መልሶ ማግኘትን ያስቡ (የተበታተነ + ጥቅጥቅ ያለ)።
- የ prompt መንሸራተትን ለመከላከል ቀድመው ግምገማዎችን ይጠቀሙ; የመሳሪያ-ጥሪ ስኬትን እና “hallucination” መጠኖችን ይለኩ።
- በነጠላ-አጀንት MVP ይጀምሩ፣ ከዚያ የውድቀት ሁነታዎች ሲታዩ ሮሎችን ወይም የግራፍ ቅርንጫፎችን ያስተዋውቁ።
ልብ ሊባል የሚገባው: ፕሮቶታይፕ እና የድግግሞሽ ፍጥነት
- በፍጥነት ማሰብ ከፈለጉ፣ ያለ ስነስርአት መሳሪያዎችን እንዲያነሳሱ፣ እንዲያስሩ እና እንዲሞክሩ የሚያስችል በይነገጽ ሊመርጡ ይችላሉ። ልብ ሊባል የሚገባው፣ Sider.AI prompts ለመቅረጽ፣ ልዩነቶችን ለመሞከር እና በመጀመሪያዎቹ የንድፍ ዑደቶች ከቡድን ጓደኞች ጋር ለመተባበር የሚረዳ ሁሉን-በአንድ ላይ የ AI የስራ ቦታን ያቀርባል። ሙሉ አጀንት runtime ባይሆንም፣ frameworkን ከመቆለፍዎ በፊት በንድፍ-እና-ድግግሞሽ ምዕራፍ ውስጥ ጠቃሚ ነው። እዚህ ማየት ይችላሉ፡ Sider.ai (https://sider.ai/).
መልክአ ምድሩ እንዴት እየተሻሻለ ነው
- መቀራረብ፡ አጀንት SDKs ከ orchestration frameworks (ግራፎች፣ መሳሪያዎች፣ ማህደረ ትውስታ) ባህሪያትን እየወሰዱ ነው፣ እና በተቃራኒው።
- አስተማማኝነት በመጀመሪያ፡ ቡድኖች ከ “ራስ ገዝ” loops ይልቅ ቋሚ ፍሰቶችን፣ የተተየበ ሁኔታን እና የማረጋገጫ አጀንቶችን እየቀደሙ ነው።
- ክፍት ሞዴሎች እየበሰሉ ነው፡ የተሻለ የመሳሪያ አጠቃቀም እና የ function-መደወል ድጋፍ OSS + የሚተዳደር inference የሚቻል የድርጅት መንገድ ያደርገዋል።
- ክትትል እንደ ግዴታ፡ ፍንጮች፣ ግምገማዎች እና የፖሊሲ ንብርብሮች ለምርት ቡድኖች የማይደራደሩ እየሆኑ መጥተዋል።
ቁልፍ መውሰጃዎች
- በ orchestration ዘይቤ፣ በብዙ-አጀንት ፍላጎቶች እና በማሰማሪያ ሞዴል ላይ በመመስረት የAgentKit አማራጮችን ይምረጡ።
- LangGraph, AutoGen, CrewAI እና OpenAI Agents ከአስተዳደር ቁጥጥር እስከ አስተናጋጅ ፍጥነት ድረስ አብዛኛዎቹን ፍላጎቶች ይሸፍናሉ።
- ከመጀመሪያው ቀን ጀምሮ ለክትትል፣ ለግምገማዎች እና ለወጪ ክትትል ያቅዱ።
- ቀላል ይጀምሩ; የውድቀት ጉዳዮችዎ በሚፈልጉት ጊዜ ውስብስብነትን (ብዙ-አጀንት፣ ቅርንጫፍ ግራፎች) ያስፋፉ።
ማጣቀሻዎች እና ተጨማሪ ንባብ
- በAgentKit vs. LangGraph ላይ የተደረገ ውይይት እና ከ OpenAI Agents SDK ጋር መደራረብ።
- የገበያ መመሪያ፡ ለGoogle’s Agent Development Kit ከፍተኛ አማራጮች።
- የብዙ-አጀንት AI frameworks እና ባህሪያት አጠቃላይ እይታ።
FAQ
Q1: ለብዙ-አጀንት AI ምርጥ የAgentKit አማራጮች ምንድናቸው?
ከፍተኛ ምርጫዎች ለሮል-ተኮር አጀንቶች AutoGen እና CrewAI፣ እና ለግራፍ-ተኮር orchestration LangGraph ያካትታሉ። አብሮ በተሰሩ መሳሪያዎች የሚስተናገድ SDK ከመረጡ OpenAI Agents ጠንካራ ነው።
Q2: LangGraph ለAgentKit ጥሩ ምትክ ነው?
አዎ—በተለይም በመሳሪያዎች እና በስራ ሂደቶች ላይ ግልጽ የሆነ፣ የመንግስት ቁጥጥር ከፈለጉ። ገንቢዎች AgentKitን ከ OpenAI’s Agents SDK ጋር በቀጥታ ያወዳድራሉ፣ LangGraph ግን ለተወሳሰቡ የኤልኤልኤም መተግበሪያዎች ሰፋ ያለ ነው።
Q3: የትኛው AgentKit አማራጭ ወደ ምርት ለማስገባት በጣም ቀላል ነው?
የሚተዳደር መንገድ ከፈለጉ OpenAI Agents ፈጣኑ ነው። በቁጥጥር OSS ለማግኘት፣ LangGraph plus LangChain በበሰሉ ውህደቶች ጠንካራ የምርት መነሻ መስመር ነው።
Q4: ለAgentKit ምን ክፍት ምንጭ አማራጮች ማህደረ ትውስታን እና መሳሪያዎችን ይደግፋሉ?
LangChain፣ LangGraph፣ AutoGen እና CrewAI ሁሉም የመሳሪያ አጠቃቀምን ይደግፋሉ እና ለማህደረ ትውስታ የቬክተር ዳታቤዞችን ማዋሃድ ይችላሉ። ለ RAG ከ FAISS፣ Pinecone ወይም Weaviate ጋር መቀላቀል ይችላሉ።
Q5: በ CrewAI እና AutoGen መካከል እንዴት መምረጥ እችላለሁ?
CrewAI ቀላል ለሮል-ተኮር 'የአጀንቶች ቡድን' የስራ ሂደቶች በጣም ጥሩ ነው፣ AutoGen ግን ተለዋዋጭ ብዙ-አጀንት ውይይቶችን እና የማረጋገጫ አጀንቶችን ያቀርባል። ምን ያህል ቁጥጥር እና ብጁ ቅንጅት እንደሚያስፈልግዎ ላይ በመመስረት ይምረጡ።
