Ievads: Aģenti pāriet no demonstrācijas uz ieviešanu
Ja 2023. gads bija čatbotu gads, tad 2024.–2025. gads ir aģentu gads. Izstrādātāji ne tikai prasa, bet arī savieno AI, lai spriestu par uzdevumiem, izsauktu rīkus, sadarbotos ar citiem aģentiem un noslēgtu loku ar novērtēšanu. Jautājums nav “vai es varu izveidot aģentu?”, bet gan “kurš agentu AI ietvars ļauj man izveidot kaut ko uzticamu, novērojamu un ražošanai gatavu?”
Šajā rokasgrāmatā mēs izpētīsim labākos agentu AI ietvarus izstrādātājiem, ar konkrētiem lietošanas gadījumiem, kompromisiem un padomiem, kā pāriet no prototipa uz ražošanu. Mēs arī izcelsim reālās pasaules modeļus: vairāku aģentu organizāciju, ilgstošas darbplūsmas, rīku izsaukšanu un novērtēšanas mehānismus, lai novērstu aģentu novirzīšanos kļūdu kaskādēs. Ceļā mēs izmantosim noderīgus resursus un pašreizējo nozares kontekstu, lai jūs būtu informēti par mūsdienu strauji mainīgo ainavu.
Rakstīšanas stila piezīme: Šajā rakstā tiek izmantota praktiska un uz risinājumiem orientēta pieeja — sagaidiet skaidrus ieteikumus, plusus/mīnusus un ieviešanas padomus.
Kam tas ir paredzēts
- Izstrādātāji un arhitekti, kuri izvērtē ietvarus agentu lietojumprogrammām
- Komandas, kas pāriet no piezīmjdatoriem uz strukturētām aģentu cauruļvadiem
- Būvētājiem, kuriem nepieciešama rīku izmantošana, vairāku aģentu koordinācija un novērojamība
Agentu AI: Īss mentālais modelis izstrādātājiem
- Plānotājs: Sadala mērķi posmos.
- Rīku izsaucējs: Izpilda, izmantojot API, datubāzes, kodu vai pārlūkprogrammas.
- Atmiņa: Iegūst kontekstu no vektoru krātuvēm vai zināšanu grafikiem.
- Kritiķis/vērtētājs: Pārbauda izvadi un atgriežas pie kļūdām.
- Organizators: Koordinē vienu vai vairākus aģentus, bieži vien kā stāvokļu automātu vai grafiku.
10 labākie agentu AI ietvari izstrādātājiem 2025. gadā
- LangGraph (LangChain)
Vislabāk piemērots: Uz grafikiem balstīta aģentu organizācija ar spēcīgu ekosistēmas atbalstu.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Uz grafikiem balstīta pieeja daudzpakāpju, vairāku aģentu darbplūsmām.
- Cieša integrācija ar LangChain rīku, izguves un modeļu abstrakcijām.
- Nobriedusi ekosistēma, veidnes un kopiena.
Apsvērumi
- Var šķist smags, ja nepieciešams tikai vienkāršs cikls.
- Nepieciešams rūpīgs dizains, lai grafiki būtu saprotami mērogā.
Lietošanas gadījuma momentuzņēmums
- Klientu atbalsta triāža: Plānotāja aģents kategorizē; Izguves aģents iegūst politiku; Rīka aģents darbojas (biļešu API); Kritiķa aģents pārbauda rezultātus; Grafiks koordinē stāvokļu pārejas.
- OpenHands
Vislabāk piemērots: Agentu kodēšana, koda izpilde, failu operācijas un izstrādes rīku automatizācija.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Īpaši izveidots programmatūras inženierijas aģentiem, kas darbojas IDE līdzīgos kontekstos.
- Spēcīgi modeļi failu manipulācijai, koda izpildei un iteratīvai labošanai.
Apsvērumi
- Specializēts kodēšanas darbplūsmām; vispārējām biznesa darbplūsmām var būt nepieciešami citi slāņi.
Resurss
- Apmācības un labākās prakses agentu kodēšanai OpenHands.
- Microsoft AutoGen
Vislabāk piemērots: Vairāku aģentu sadarbības modeļi ar uz dialogu balstītu koordināciju.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Veicina skaidras aģentu lomas (plānotājs, darbinieks, kritiķis) un aģentu savstarpējo ziņojumapmaiņu.
- Elastīga topoloģija: aģentu pāri, komitejas vai ligzdotas komandas.
Apsvērumi
- Uz dialogu balstīta organizācija var kļūt sarežģīta; jums būs nepieciešama reģistrēšana/novērojamība.
Lietošanas gadījuma momentuzņēmums
- Datu zinātnes asistents: Pētnieka aģents piedāvā pieeju; Koda aģents raksta kodu; Kritiķa aģents apstiprina rezultātus; Rīka aģents apstrādā datu IO.
- CrewAI
Vislabāk piemērots: Aģentu komandas metaforas ar uzdevumu piešķiršanu un lomu skaidrību.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Draudzīgs mentālais modelis “komandas” dinamikai: lomas, pienākumi, nodošana.
- Labi piemērots produktu prototipēšanai un koordinētu aģentu demonstrācijām.
Apsvērumi
- Nepieciešama disciplīna, lai pārvaldītu jaunizveidoto uzvedību, komandām palielinoties.
Kopienas konteksts
- Bieži salīdzina ar LangChain/LangGraph un AutoGen kopienas diskusijās.
- DSPy
Vislabāk piemērots: Programmatiska pamudināšana un pašoptimizējoši cauruļvadi.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Izskata pamudinājumus un ķēdes kā programmas, kuras var optimizēt ar datiem.
- Iebūvēti novērtēšanas un regulēšanas cikli, lai uzlabotu uzticamību.
Apsvērumi
- Spēcīgs kvalitātes optimizācijai; savienojiet ar organizācijas slāni sarežģītām darbplūsmām.
- Guidance
Vislabāk piemērots: Žetonu līmeņa kontrole un veidņu izveide ļoti strukturētai ģenerēšanai.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Sīka kontrole pār modeļu izvadi, gramatikām un struktūru.
- Lieliski piemērots aģentiem, kuriem jārada specifikācijai atbilstoša vai rīkiem draudzīga izvade.
Apsvērumi
- Zemāka līmeņa; savienojiet ar organizāciju vai mini-grafiku daudzpakāpju uzdevumiem.
- Semantic Kernel
Vislabāk piemērots: .NET un uzņēmumu izstrādātājiem, kas integrē aģentus lietotnēs.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- “Prasmju” un “plānotāju” abstrakcija labi darbojas uzņēmumu darbplūsmās.
- Laba sadarbspēja ar Microsoft ekosistēmu un Azure pakalpojumiem.
Apsvērumi
- Vislabāk piemērots, ja jau strādājat C#/.NET vai Azure.
- Haystack Agents
Vislabāk piemērots: RAG-first aģentu darbplūsmām un uz meklēšanu orientētiem uzdevumiem.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Spēcīgi dokumentu apstrādes un izguves pamati.
- Aģenti, kas spriež par korpusiem ar uz rīkiem balstītu iegūšanu.
Apsvērumi
- Ideāli piemērots, ja izguve ir centrālā; pievienojiet grafiku organizāciju sarežģītiem vairāku aģentu gadījumiem.
- LlamaIndex (ar Agent rīkiem)
Vislabāk piemērots: Datu ietvars RAG + aģenta maršrutēšanai.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Indeksēšanas, maršrutēšanas un izguves primitīvi, kas savienojas ar aģentu cikliem.
- Noderīgi aģentiem, kas orientēti uz zināšanām, un rīku maršrutēšanai.
Apsvērumi
- Izmantojiet kopā ar īpašu organizācijas slāni, ja nepieciešama sarežģīta komandas uzvedība.
- Swarm/AgentScope un jaunie ietvari
Vislabāk piemērots: Eksperimentālai vai uz pētniecību balstītai vairāku aģentu videi.
Kāpēc izstrādātājiem tas patīk
- Vienkārši modeļi vairāku aģentu izveidei (Swarm) vai aģentu pētniecības mērogošanai (AgentScope).
- Noderīgi koordinācijas modeļu un jaunizveidotas uzvedības izpētei.
Apsvērumi
- Nobriešana atšķiras; pirms apņemšanās novērtējiet dokumentāciju un ražošanas stāstus.
Papildu ainavas skati
- Kārtotas ainavas un taksonomijas var palīdzēt orientēt jūsu izvēles dažādos domēnos un aģentu veidos. Plašāks nozares pārskats par aģentu ietvariem un to lietošanas gadījumiem ir noderīgs arī, plānojot arhitektūru un prasības.
Kā izvēlēties: Lēmumu pieņemšanas ietvars izstrādātājiem
Uzdodiet šos jautājumus pirms steka izvēles:
- Primārais darbs: Vai jūs veidojat agentu kodētāju, datu pētniecības asistentu, atbalsta triāžas botu vai automatizācijas palaidēju?
- Organizācijas sarežģītība: Viens aģents ar rīkiem vai vairāki aģenti ar lomām, balsošanu un kritiķiem?
- Valodas/izpildlaika ierobežojumi: Python-first, TypeScript vai .NET uzņēmumu steks?
- Novērtēšana un uzticamība: Vai jums ir nepieciešami automātiski atkārtoti mēģinājumi, testa mehānismi un sarkano komandu veidošana?
- Rīku ainava: Ar kurām API, datubāzēm un pārlūkprogrammām jādarbojas jūsu aģentam?
- Pārvaldība un novērojamība: Kā jūs reģistrēsiet, izsekosiet un nodrošināsiet darbības?
- Izmaksas un latentums: Cik jutīgi jūs esat pret modeļu izsaukumiem pret vietējo secinājumu?
Ātrās izvēles pēc scenārija
- Agentu kodēšana: OpenHands, AutoGen; savienojiet ar GitHub Actions CI.
- Vairāku aģentu produktu pētniecība: AutoGen vai CrewAI, ar LangGraph organizācijai.
- Uz RAG balstīti zināšanu asistenti: Haystack Agents vai LlamaIndex, ar Guidance strukturētai izvadē.
- Uzņēmumu integrācijas (.NET/Azure): Semantic Kernel.
- Programmatiska pamudinājumu optimizācija: DSPy.
- Žetonu precīza izvade rīkiem: Guidance.
Arhitektūras modeļi, kas patiešām darbojas
- Plānotāja–Izpildītāja–Kritiķa cikls
- Plānotājs sadala uzdevumus.
- Izpildītājs izsauc rīkus/kodu.
- Kritiķis pārbauda izvadi; atkārtoti plāno kļūmes gadījumā.
- Grafiku organizācija ar kontrolpunktiem
- Attēlojiet posmus kā grafiku mezglus.
- Saglabājiet starpposma stāvokli; atļaujiet atkārtotus mēģinājumus mezgla līmenī.
- Izmantojiet tipveida ziņojumus/līgumus starp mezgliem.
- Ar izguvi papildināti aģenti ar drošības barjerām
- RAG iegūst autoritatīvu kontekstu.
- Guidance vai JSON shēma nodrošina strukturētu izvadi.
- Sekundārais validatora aģents vai noteikumu dzinējs nodrošina atbilstību.
- Vairāku aģentu komitejas augstāka līmeņa izvadēm
- Divi aģenti ģenerē atbildes; tiesneša aģents atlasa vai sintezē.
- Lieliski piemērots kopsavilkumam, koda labojumiem un riska jutīgām atbildēm.
Ražošanas līmeņa apsvērumi
- Novērojamība: Reģistrējiet pamudinājumus, rīku izsaukumus, starpposma domas un rezultātus.
- Drošība un darbības joma: Ieļaujiet rīkus baltajā sarakstā, ierobežojiet budžetu un atdaliet koda izpildi.
- SLAs un atkāpšanās: Definējiet kļūmju režīmus; pēc vajadzības maršrutējiet uz determinētām plūsmām.
- Novērtēšana: Izveidojiet testa kopas; palaidiet AB testus ar DSPy stila optimizāciju.
- Izmaksu kontrole: Kešatmiņas izguves, pakešu rīku izsaukumi un izvēlieties mazākus modeļus, kur tas ir pieņemami.
Praktiski piemēri: No nulles līdz noderīgiem aģentiem
1. piemērs: Pārdošanas pētniecības aģents
- Steks: LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- Plūsma: Plānotājs identificē mērķa kontus; Izguves rīks iegūst jaunākās ziņas; Rīka izsaucējs vaicā CRM; Guidance nodrošina JSON lejupējas automatizācijas vajadzībām; Kritiķis apstiprina avotus.
2. piemērs: Agentu koda labošanas bots
- Steks: OpenHands + AutoGen
- Plūsma: Tests neizdodas; Plānotājs piedāvā labojumu; Izpildītājs rediģē failu; Palaidējs izpilda testus; Kritiķis novērtē neveiksmīgus testus; Cikls turpinās, līdz ir zaļš.
3. piemērs: Atbalsta biļešu novirzīšana
- Steks: Haystack Agents + CrewAI
- Plūsma: Klasifikators maršrutē nolūkus; Izguves rīks ievada politiku; Rīka izsaucējs iesaka risinājumu; Kritiķis pārbauda atbilstību politikai; Cilvēks iesaistās, ja ir liela nenoteiktība.
Izstrādātāju pretestība, kam jāpievērš uzmanība
- Pamudinājumu novirze: Izmantojiet versijas pamudinājumus un strukturētas veidnes.
- Rīku haoss: Definējiet shēmas, apstipriniet argumentus un ierobežojiet ārējos izsaukumus.
- Bezgalīgi cikli: Pievienojiet soļu ierobežojumus, izmaksu aizsardzības un konverģences kritērijus.
- Necaurredzamas kļūmes: Instrumentējiet visu — izsekošanu, laidumus un korelācijas ID.
Vērts atzīmēt: Izmantojot Sider.AI kopā ar aģentu ietvariem
Ja jūs izvērtējat ietvarus, jums būs nepieciešama arī ātra darbplūsma pamudinājumu prototipēšanai, rīku ķēžu testēšanai un rezultātu dokumentēšanai. Ir vērts atzīmēt, ka Sider.AI regulāri publicē padziļinātus pētījumus un praktiskus pamudinājumu kopumus agentu rīkiem, ieskaitot praktiskus materiālus OpenHands un starpdomēnu aģentu pamudinājumus, kurus izstrādātāji var pielāgot savam stekam. Izmantojot atlasītus pamudinājumus, testa mehānismus un atkārtojamas darbplūsmas, varat paātrināt novērtēšanas fāzi un samazināt laiku līdz pierādījumam. Etaloni un realitātes pārbaudes
- Viens izmērs neder visiem: Lielākā daļa komandu apvieno izguves slāni (Haystack/LlamaIndex), organizācijas slāni (LangGraph/AutoGen/CrewAI) un struktūras slāni (Guidance). Pievienojiet DSPy kvalitātes optimizācijai.
- Vietējie vs viesotie modeļi: Ja jums jāpalaiž lokāli, pārliecinieties, vai rīku latentums un atmiņas ierobežojumi nesamazinās aģenta veiktspēju.
- Pārvaldība: Regulētām vidēm izmantojiet caurspīdīgus grafikus, skaidrus rīku baltos sarakstus un auditējamus žurnālus.
Jaunas tendences, kam jāpievērš uzmanība 2025. gadā
- Modeļa konteksta protokols (MCP) un standartizēti rīku reģistri: Vienkāršāka, drošāka rīku koplietošana starp aģentiem.
- Vērtētāji kā pirmās klases pilsoņi: Iebūvēti kritiķi, testa komplekti un atlīdzības modeļi.
- Uz notikumiem balstīti aģenti: Ilgstoši, stāvoklī esoši aģenti, ko aktivizē biznesa notikumi.
- Aģentu tirgi un vertikālie aģenti: Iepriekš apmācīti, domēnam specifiski aģenti, kurus varat kopēt un pārvaldīt, ar atlasītām ainavām, kas kartē ekosistēmu.
Rīcībai gatavi nākamie soļi
- Sāciet vienkārši: Viens aģents ar 2–3 rīkiem un skaidru panākumu metriku.
- Pievienojiet novērtēšanu agri: A/B testa pamudinājumi; reģistrējiet visu.
- Augiet līdz grafikiem: Ieviesiet kritiķi vai pievienojiet plānotāju, kad uzticamība stabilizējas.
- Ražošanas stiprināšana: Ievērojiet shēmas, ātruma ierobežojumus un drošības barjeras; integrējiet novērojamību.
- Iterējiet: Savienojiet DSPy līdzīgu optimizāciju ar lietotāju atsauksmēm, lai laika gaitā palielinātu uzvaru skaitu.
Galvenās atziņas
- Izvēlieties ietvarus pēc darba, kas jāpaveic, nevis pēc ažiotāžas.
- Apvienojiet slāņus: izguvi, organizāciju, struktūru un novērtēšanu.
- Izstrādājiet novērojamību un drošību jau no pirmās dienas.
- Sagaidiet hibrīdu stekus; ļaujiet katram rīkam darīt to, ko tas dara vislabāk.
Papildu lasīšana un resursi
- Praktiskas OpenHands apmācības agentu kodēšanai.
- Pamudinājumu kopumi aģentu rīkiem dažādās funkcijās (lieliski piemērots prototipēšanai).
- Padziļināts skaidrojums par agentu ietvariem un to, kā izveidot pielāgotus aģentus mērogā.
- Ainavas pārskats, lai redzētu aģentu plašumu pēc domēna.
- Kopienas salīdzinājumi un atklātas izstrādātāju piezīmes.
BUJ
Q1:Kādi ir labākie agentu AI ietvari vairāku aģentu darbplūsmām?
LangGraph un AutoGen ir spēcīgi noklusējuma iestatījumi vairāku aģentu organizācijai, un CrewAI piedāvā draudzīgu uz komandu balstītu modeli. Savienojiet tos ar izguves slāņiem, piemēram, Haystack vai LlamaIndex, uz zināšanām balstītiem uzdevumiem un Guidance strukturētai izvadē.
Q2:Kurš agentu AI ietvars ir vislabākais kodēšanas aģentiem?
OpenHands izceļas ar agentu kodēšanas uzdevumiem, failu operācijām un iteratīvu koda labošanu. Daudzas komandas to apvieno ar AutoGen vairāku aģentu sadarbībai un kritiķi, lai apstiprinātu testa rezultātus.
Q3:Kā es varu novērtēt uzticamību agentu AI ietvaros?
Instrumentējiet savu aģentu ar reģistrēšanu, pievienojiet kritiķi vai vērtētāja aģentu un izveidojiet testa kopas. Ietvari, piemēram, DSPy, palīdz programmatiski optimizēt pamudinājumus un cauruļvadus laika gaitā.
Q4:Vai man vajadzētu izmantot LangChain/LangGraph vai CrewAI savam pirmajam aģentam?
Ja vēlaties spēcīgu ekosistēmu un grafika modeli, sāciet ar LangGraph. Ja vēlaties komandas metaforu un ātru prototipēšanu, CrewAI ir pieejams. Sarežģītām komitejām AutoGen ir stabila alternatīva.
Q5:Kā es varu novērst bezgalīgus ciklus un rīku ļaunprātīgu izmantošanu aģentos?
Iestatiet soļu ierobežojumus, budžeta ierobežojumus un shēmu apstiprināšanu rīku izsaukumiem. Ieļaujiet rīkus baltajā sarakstā, atdaliet izpildi un pievienojiet konverģences kritēriju ar kritiķa aģentu, kas var izbeigt vai atkārtoti plānot.
