Įvadas: Agentai pereina nuo demonstracijos prie diegimo
Jei 2023-ieji buvo pokalbių robotų metai, tai 2024–2025-ieji yra agentų metai. Kūrėjai ne tik teikia raginimus; jie jungia AI, kad šis argumentuotų užduotis, iškviestų įrankius, bendradarbiautų su kitais agentais ir užbaigtų ciklą įvertinimu. Klausimas nėra „ar galiu sukurti agentą?“, bet „kuris agentinis AI karkasas leidžia man sukurti ką nors patikimo, stebimo ir paruošto gamybai?“
Šiame vadove išnagrinėsime geriausius agentinius AI karkasus, skirtus kūrėjams, pateikdami konkrečius naudojimo atvejus, kompromisus ir patarimus, kaip pereiti nuo prototipo prie gamybos. Taip pat pabrėšime realaus pasaulio modelius: kelių agentų orkestravimą, ilgalaikius darbo srautus, įrankių iškvietimą ir įvertinimo priemones, kad agentai nenukryptų į klaidų kaskadas. Be to, pateiksime nuorodas į naudingus išteklius ir dabartinį pramonės kontekstą, kad neatsiliktumėte nuo šiandienos sparčiai besikeičiančios aplinkos.
Rašymo stiliaus pastaba: Šiame straipsnyje naudojamas praktinis ir į sprendimus orientuotas požiūris – tikėkitės aiškių rekomendacijų, privalumų/trūkumų ir diegimo patarimų.
Kam tai skirta
- Kūrėjams ir architektams, vertinantiems agentinių programų karkasus
- Komandoms, pereinančioms nuo bloknotų prie struktūruotų agentų srautų
- Kūrėjams, kuriems reikia įrankių naudojimo, kelių agentų koordinavimo ir stebėjimo
Agentinis AI: Greitas mentalinis modelis kūrėjams
- Planuotojas: Suskaido tikslą į žingsnius.
- Įrankių iškvietėjas: Vykdo per API, duomenų bazes, kodą arba naršykles.
- Atmintis: Atgauna kontekstą iš vektorinių saugyklų arba žinių grafikų.
- Kritikas/Vertintojas: Tikrina rezultatus ir grįžta prie nesėkmių.
- Orkestratorius: Koordinuoja vieną ar daugiau agentų, dažnai kaip būsenų mašina arba grafikas.
10 geriausių agentinių AI karkasų kūrėjams 2025 m.
- LangGraph (LangChain)
Geriausiai tinka: Grafiku pagrįstas agentų orkestravimas su stipriu ekosistemos palaikymu.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Grafiku pagrįstas požiūris į kelių žingsnių, kelių agentų darbo srautus.
- Glaudi integracija su LangChain įrankių, paieškos ir modelių abstrakcijomis.
- Subrendusi ekosistema, šablonai ir bendruomenė.
Apsvarstymai
- Gali atrodyti sunkus, jei reikia tik paprasto ciklo.
- Reikia kruopštaus dizaino, kad grafikai būtų suprantami dideliu mastu.
Naudojimo atvejo momentinė nuotrauka
- Klientų aptarnavimo triažas: Planuotojo agentas kategorizuoja; Paieškos agentas gauna politiką; Įrankio agentas veikia (bilietų API); Kritiko agentas patikrina rezultatus; Grafikas koordinuoja būsenos perėjimus.
- OpenHands
Geriausiai tinka: Agentinis kodavimas, kodo vykdymas, failų operacijos ir kūrimo įrankių automatizavimas.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Specialiai sukurtas programinės įrangos inžinerijos agentams, veikiantiems IDE tipo kontekstuose.
- Stiprūs failų manipuliavimo, kodo vykdymo ir iteracinio taisymo modeliai.
Apsvarstymai
- Specializuotas kodavimo darbo srautams; bendriems verslo darbo srautams gali prireikti kitų sluoksnių.
Išteklius
- Mokymo programos ir geriausia agentinio kodavimo praktika OpenHands.
- Microsoft AutoGen
Geriausiai tinka: Kelių agentų bendradarbiavimo modeliai su dialogu pagrįstu koordinavimu.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Skatina aiškius agentų vaidmenis (planuotojas, darbuotojas, kritikas) ir agentų tarpusavio pranešimus.
- Lanksti topologija: agentų poros, komitetai arba įdėtinės komandos.
Apsvarstymai
- Dialogu pagrįstas orkestravimas gali tapti sudėtingas; jums reikės registravimo/stebėjimo.
Naudojimo atvejo momentinė nuotrauka
- Duomenų mokslo asistentas: Tyrėjo agentas siūlo metodą; Koduotojo agentas rašo kodą; Kritiko agentas patvirtina rezultatus; Įrankio agentas tvarko duomenų IO.
- CrewAI
Geriausiai tinka: Komandos agentų metaforos su užduočių priskyrimu ir vaidmenų aiškumu.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Draugiškas mentalinis modelis „įgulos“ dinamikai: vaidmenys, atsakomybė, perdavimai.
- Geras produktų prototipų kūrimui ir koordinuotų agentų demonstracijoms.
Apsvarstymai
- Reikia disciplinos, kad būtų galima valdyti atsirandantį elgesį didėjant įguloms.
Bendruomenės kontekstas
- Dažnai lyginamas su LangChain/LangGraph ir AutoGen bendruomenės diskusijose.
- DSPy
Geriausiai tinka: Programinis raginimas ir savaime optimizuojantys srautai.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Traktuoja raginimus ir grandines kaip programas, kurias galite optimizuoti naudodami duomenis.
- Integruoti įvertinimo ir derinimo ciklai, siekiant pagerinti patikimumą.
Apsvarstymai
- Stiprus kokybės optimizavimui; suporuokite su orkestravimo sluoksniu sudėtingiems darbo srautams.
- Guidance
Geriausiai tinka: Žetonų lygio valdymas ir šablonų kūrimas labai struktūruotam generavimui.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Smulkus modelio rezultatų, gramatikų ir struktūros valdymas.
- Puikiai tinka agentams, kurie turi pateikti specifikacijas atitinkančius arba įrankiams pritaikytus rezultatus.
Apsvarstymai
- Žemesnio lygio; suporuokite su orkestravimu arba mini grafiku kelių žingsnių užduotims.
- Semantic Kernel
Geriausiai tinka: .NET ir įmonių kūrėjams, integruojantiems agentus į programas.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- „Įgūdžių“ ir „planuotojų“ abstrakcija gerai veikia įmonių darbo srautuose.
- Geras sąveikumas su Microsoft ekosistema ir Azure paslaugomis.
Apsvarstymai
- Geriausiai tinka, jei jau gyvenate C#/.NET arba Azure.
- Haystack Agents
Geriausiai tinka: RAG pirmumo agentų darbo srautai ir daug paieškos reikalaujančios užduotys.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Stiprūs dokumentų apdorojimo ir paieškos pagrindai.
- Agentai, kurie argumentuoja korpusus su įrankiais pagrįstu gavimu.
Apsvarstymai
- Idealiai tinka, kai paieška yra pagrindinė; pridėkite grafiko orkestravimą sudėtingiems kelių agentų atvejams.
- LlamaIndex (su Agent įrankiais)
Geriausiai tinka: Duomenų karkasas RAG + agentų maršrutizavimui.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Indeksavimo, maršrutizavimo ir paieškos primityvai, kurie jungiasi prie agentų ciklų.
- Naudinga žiniomis pagrįstiems agentams ir įrankių maršrutizavimui.
Apsvarstymai
- Naudokite kartu su specialiu orkestravimo sluoksniu, jei jums reikia sudėtingo komandos elgesio.
- Swarm/AgentScope ir besiformuojantys karkasai
Geriausiai tinka: Eksperimentinės arba moksliniais tyrimais pagrįstos kelių agentų aplinkos.
Kodėl kūrėjams tai patinka
- Lengvi modeliai kelių agentų sukūrimui (Swarm) arba agentų tyrimų mastelio keitimui (AgentScope).
- Naudinga tiriant koordinavimo modelius ir atsirandantį elgesį.
Apsvarstymai
- Brandumas skiriasi; prieš įsipareigodami įvertinkite dokumentaciją ir gamybos istorijas.
Papildomi kraštovaizdžio vaizdai
- Kuratoriniai kraštovaizdžiai ir taksonomijos gali padėti orientuotis renkantis tarp sričių ir agentų tipų. Platesnė pramonės apžvalga apie agentų karkasus ir jų naudojimo atvejus taip pat naudinga nustatant architektūrą ir reikalavimus.
Kaip pasirinkti: Sprendimų priėmimo karkasas kūrėjams
Prieš pasirinkdami rinkinį, užduokite šiuos klausimus:
- Pagrindinis darbas: Ar kuriate agentinį koduotoją, duomenų tyrimų asistentą, palaikymo triažo robotą ar automatizavimo vykdytoją?
- Orkestravimo sudėtingumas: Vienas agentas su įrankiais arba kelių agentų su vaidmenimis, balsavimu ir kritikais?
- Kalbos/vykdymo apribojimai: Pirmiausia Python, TypeScript ar .NET įmonės rinkinys?
- Įvertinimas ir patikimumas: Ar jums reikia automatinių bandymų, bandymų priemonių ir raudonųjų komandų?
- Įrankių kraštovaizdis: Kurios API, duomenų bazės ir naršyklės turi veikti jūsų agentui?
- Valdymas ir stebėjimas: Kaip registruosite, seksite ir apsaugosite veiksmus?
- Kaina ir delsa: Kiek jautrūs esate modelio iškvietimams, palyginti su vietine išvada?
Greiti pasirinkimai pagal scenarijų
- Agentinis kodavimas: OpenHands, AutoGen; suporuokite su GitHub Actions CI.
- Kelių agentų produktų tyrimai: AutoGen arba CrewAI, su LangGraph orkestravimui.
- RAG daug žinių turintys asistentai: Haystack Agents arba LlamaIndex, su Guidance struktūruotiems rezultatams.
- Įmonės integracijos (.NET/Azure): Semantic Kernel.
- Programinis raginimo optimizavimas: DSPy.
- Žetonų tikslumo rezultatai įrankiams: Guidance.
Architektūros modeliai, kurie iš tikrųjų veikia
- Planuotojo–Vykdytojo–Kritiko ciklas
- Planuotojas suskaido užduotis.
- Vykdytojas iškviečia įrankius/kodą.
- Kritikas tikrina rezultatus; iš naujo planuoja nesėkmės atveju.
- Grafikų orkestravimas su kontroliniais punktais
- Pavaizduokite etapus kaip grafiko mazgus.
- Išsaugokite tarpinę būseną; leiskite bandyti iš naujo mazgo lygiu.
- Naudokite įvestus pranešimus/sutartis tarp mazgų.
- Paieškos papildyti agentai su apsaugos priemonėmis
- RAG gauna autoritetingą kontekstą.
- Guidance arba JSON schema užtikrina struktūruotus rezultatus.
- Antrinis patvirtintojo agentas arba taisyklių variklis užtikrina atitikimą.
- Kelių agentų komitetai didesnės rizikos rezultatams
- Du agentai pateikia atsakymus; teisėjo agentas pasirenka arba susintetina.
- Puikiai tinka apibendrinimui, kodavimo pataisoms ir rizikai jautriems atsakymams.
Gamybai paruošti aspektai
- Stebėjimas: Registruokite raginimus, įrankių iškvietimus, tarpines mintis ir rezultatus.
- Sauga ir apimtis: Baltasis sąrašas įrankių, biudžetų apribojimas ir smėlio dėžės kodo vykdymas.
- SLA ir atsarginis planas: Apibrėžkite gedimo režimus; nukreipkite į deterministinius srautus, kai reikia.
- Įvertinimas: Sukurkite bandymų rinkinius; paleiskite AB testus su DSPy stiliaus optimizavimu.
- Išlaidų kontrolė: Talpinkite paieškas, partijos įrankių iškvietimus ir pasirinkite mažesnius modelius, kur tai priimtina.
Praktiniai pavyzdžiai: Nuo nulio iki naudingų agentų
1 pavyzdys: Pardavimų tyrimų agentas
- Rinkinys: LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- Srautas: Planuotojas nustato tikslines paskyras; Paieškos agentas gauna naujausias naujienas; Įrankio iškvietėjas užklauso CRM; Guidance užtikrina JSON, skirtą tolesnei automatizacijai; Kritikas patvirtina šaltinius.
2 pavyzdys: Agentinis kodo taisymo robotas
- Rinkinys: OpenHands + AutoGen
- Srautas: Testas nepavyksta; Planuotojas siūlo pataisymą; Vykdytojas redaguoja failą; Paleidiklis vykdo testus; Kritikas įvertina nepavykusius testus; Ciklas tęsiasi tol, kol pasidaro žalia.
3 pavyzdys: Palaikymo bilietų nukreipimas
- Rinkinys: Haystack Agents + CrewAI
- Srautas: Klasifikatorius nukreipia ketinimus; Paieškos agentas ištraukia politiką; Įrankio iškvietėjas siūlo sprendimą; Kritikas patikrina politiką; Žmogus įtraukiamas į ciklą, kai yra didelis netikrumas.
Kūrėjų trintis, kurios reikia saugotis
- Ragininis dreifas: Naudokite versijuotus raginimus ir struktūruotus šablonus.
- Įrankių chaosas: Apibrėžkite schemas, patvirtinkite argumentus ir apribokite išorinius iškvietimus.
- Begalinis ciklas: Pridėkite žingsnių apribojimus, išlaidų apsaugas ir konvergencijos kriterijus.
- Neskaidrūs gedimai: Instrumentuokite viską – pėdsakus, aprėptis ir koreliacijos ID.
Verta paminėti: Sider.AI naudojimas kartu su agentų karkasais
Jei vertinate karkasus, jums taip pat reikės greito darbo srauto prototipų kūrimo raginimams, įrankių grandinių testavimui ir rezultatų dokumentavimui. Verta paminėti, kad Sider.AI reguliariai skelbia išsamius tyrimus ir praktinius raginimų rinkinius agentiniams įrankiams, įskaitant praktinę medžiagą OpenHands ir įvairių sričių agentų raginimus, kuriuos kūrėjai gali pritaikyti savo rinkiniui. Kuratorinių raginimų, bandymų priemonių ir pakartojamų darbo srautų naudojimas gali paspartinti jūsų įvertinimo etapą ir sumažinti laiką iki įrodymo. Lyginamieji testai ir tikrovės patikrinimai
- Vieno dydžio visiems nėra: Dauguma komandų derina paieškos sluoksnį (Haystack/LlamaIndex), orkestravimo sluoksnį (LangGraph/AutoGen/CrewAI) ir struktūros sluoksnį (Guidance). Pridėkite DSPy kokybės optimizavimui.
- Vietiniai ir talpinami modeliai: Jei turite paleisti vietinį, įsitikinkite, kad įrankio delsa ir atminties apribojimai nepakenks agento našumui.
- Valdymas: Reguliuojamoms aplinkoms pirmenybę teikite skaidriems grafikams, aiškiems įrankių baltiesiems sąrašams ir audituojamiems žurnalams.
Besiformuojančios tendencijos, kurių reikia saugotis 2025 m.
- Modelio konteksto protokolas (MCP) ir standartizuoti įrankių registrai: Lengvesnis, saugesnis įrankių bendrinimas tarp agentų.
- Įvertintojai kaip aukščiausios klasės piliečiai: Integruoti kritikai, bandymų rinkiniai ir atlygio modeliai.
- Įvykių pagrįsti agentai: Ilgalaikiai, būsenos agentai, suaktyvinami verslo įvykių.
- Agentų prekyvietės ir vertikalūs agentai: Iš anksto apmokyti, konkrečios srities agentai, kuriuos galite atšakoti ir valdyti, su kuruojamais kraštovaizdžiais, atvaizduojančiais ekosistemą.
Veiksmingi tolesni veiksmai
- Pradėkite paprastai: Vienas agentas su 2–3 įrankiais ir aiški sėkmės metrika.
- Pridėkite įvertinimą anksti: A/B testavimo raginimai; registruokite viską.
- Augkite iki grafikų: Pristatykite kritiką arba pridėkite planuotoją, kai patikimumas stabilizuojasi.
- Gamybos grūdinimas: Įgyvendinkite schemas, apribojimus ir apsaugos priemones; integruokite stebėjimą.
- Iteruokite: Suporuokite DSPy tipo optimizavimą su vartotojų atsiliepimais, kad laikui bėgant padidintumėte laimėjimo rodiklius.
Pagrindiniai dalykai
- Pasirinkite karkasus pagal atliekamą darbą, o ne pagal triukšmą.
- Derinkite sluoksnius: paieška, orkestravimas, struktūra ir įvertinimas.
- Nuo pat pirmos dienos kurkite stebėjimo ir saugos sistemas.
- Tikėkitės hibridinių rinkinių; leiskite kiekvienam įrankiui daryti tai, ką jis daro geriausiai.
Tolesnis skaitymas ir ištekliai
- Praktinės OpenHands mokymo programos agentiniam kodavimui.
- Ragininų rinkiniai agentų įrankiams įvairiose funkcijose (puikiai tinka prototipų kūrimui).
- Išsamus paaiškinimas apie agentų karkasus ir kaip sukurti pasirinktinius agentus dideliu mastu.
- Kraštovaizdžio apžvalga, norint pamatyti agentų platumą pagal sritį.
- Bendruomenės palyginimai ir atviros kūrėjų pastabos.
DUK
1 klausimas: Kokie yra geriausi agentiniai AI karkasai kelių agentų darbo srautams?
LangGraph ir AutoGen yra stiprūs numatytieji kelių agentų orkestravimui, o CrewAI siūlo draugišką komandos pagrindu sukurtą modelį. Suporuokite juos su paieškos sluoksniais, tokiais kaip Haystack arba LlamaIndex, skirtiems žiniomis turtingoms užduotims, ir Guidance, skirtiems struktūruotiems rezultatams.
2 klausimas: Kuris agentinis AI karkasas geriausiai tinka kodavimo agentams?
OpenHands puikiai tinka agentinio kodavimo užduotims, failų operacijoms ir iteraciniam kodo taisymui. Daugelis komandų derina jį su AutoGen, kad galėtų bendradarbiauti keli agentai, ir kritiką, kad patvirtintų testų rezultatus.
3 klausimas: Kaip įvertinti patikimumą agentų AI karkasuose?
Instrumentuokite savo agentą registravimu, pridėkite kritiko arba įvertintojo agentą ir sukurkite bandymų rinkinius. Tokie karkasai kaip DSPy padeda programiškai optimizuoti raginimus ir srautus laikui bėgant.
4 klausimas: Ar turėčiau naudoti LangChain/LangGraph arba CrewAI savo pirmam agentui?
Jei norite tvirtos ekosistemos ir grafiko modelio, pradėkite nuo LangGraph. Jei pageidaujate komandos metaforos ir greito prototipų kūrimo, CrewAI yra prieinamas. Sudėtingiems komitetams AutoGen yra tvirta alternatyva.
5 klausimas: Kaip išvengti begalinių ciklų ir netinkamo įrankių naudojimo agentuose?
Nustatykite žingsnių apribojimus, biudžeto apribojimus ir schemos patvirtinimą įrankių iškvietimams. Baltasis sąrašas įrankių, smėlio dėžės vykdymas ir pridėkite konvergencijos kriterijų su kritiko agentu, kuris gali nutraukti arba iš naujo planuoti.
