Is AgentKit built on LangChain or a separate framework?

At least one public release of AgentKit was built on top of LangChain, using its agent and tool abstractions. That makes AgentKit more of an opinionated, production starter built on a flexible base rather than a complete alternative.

When should I pick LangChain over AgentKit?

Choose LangChain if you need maximum flexibility, a large integration ecosystem, and custom agent behavior. It’s great for research, prototyping, and building unique orchestration logic.

When should I pick AgentKit over LangChain?

Pick AgentKit when you want constrained, production‑grade agents quickly, with opinionated guardrails and enterprise patterns for deployment, logging, and evaluation.

Can I use AgentKit and LangChain together?

Yes. Since AgentKit can leverage LangChain under the hood, you can start with AgentKit’s scaffolding and drop down to LangChain primitives for custom logic or integrations.

Does LangChain have toolkits for specialized domains like blockchain?

Yes. For example, the CDP Agentkit Toolkit lets LangChain agents perform on‑chain operations via a wrapped SDK, demonstrating LangChain’s role as an integration substrate.

AgentKit vs LangChain: നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുമാരെ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ ഏത് ചട്ടക്കൂടാണ് (Framework) വേണ്ടത്?

പെട്ടെന്നുള്ള വിലയിരുത്തൽ

നിങ്ങൾ AI ഏജന്റുമാരെ നിർമ്മിക്കാൻ AgentKit-നും LangChain-നും ഇടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇങ്ങനെ ചിന്തിക്കുക: LangChain എന്നത് LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വിവിധ ഡൊമൈനുകളിലെ ഏജന്റുമാരെയും ഒരുമിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വിശാലവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ചട്ടക്കൂടാണ്; AgentKit എന്നത് കൃത്യമായ ടൂൾചെയിനുകളോടുള്ള ചായ്‌വോടെ, പരിമിതവും, ഉൽപ്പാദനത്തിന് അനുയോജ്യമായതുമായ ഏജന്റുകൾക്കായുള്ള ഒരു ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് സ്റ്റാർട്ടർ കിറ്റാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, AgentKit-ന്റെ ഭാഗങ്ങൾ LangChain-ന്റെ മുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിനാൽ തീരുമാനം പലപ്പോഴും വ്യാപ്തി, വേഗത, ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ളതാണ്, അല്ലാതെ കർശനമായ ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതോ അല്ല.

ഞങ്ങൾ അവയെ എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യും

ഓരോന്നും എന്താണ് (അല്ലാത്തത് എന്താണ്)

Core architecture-ഉം building blocks-ഉം

Tools, integrations, ecosystem- കൾ

വിശ്വാസ്യത, സുരക്ഷ, പരിമിതികൾ

പ്രകടനവും പ്രവർത്തനപരമായ പരിഗണനകളും

വിലനിർണ്ണയവും ലൈസൻസിംഗ് സാഹചര്യവും

ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഉപയോഗ കേസുകളും തീരുമാന ഗൈഡും

ഞാനിത് പ്രായോഗികവും പ്രശ്‌നപരിഹാരത്തിന് ഉതകുന്നതുമായി നിലനിർത്തും. അതിനായി ചില ഉദാഹരണങ്ങളും ലളിതമായ ഒരു തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള വഴിയും ഇതിൽ നൽകാം.

എന്താണ് LangChain?

LangChain എന്നത് LLM ആപ്പുകളും ഏജന്റുകളും നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള പൊതുവായ ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ള ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇത് പ്രോംപ്റ്റുകൾ, മോഡലുകൾ, മെമ്മറി, ടൂളുകൾ, എക്സിക്യൂഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ReAct, tool‑calling) എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള സംഗ്രഹങ്ങളും (abstractions), സമ്പന്നമായ ഒരു സംയോജന കാറ്റലോഗും നൽകുന്നു. ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾ മുതൽ സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന മൾട്ടി-ടൂൾ ഏജന്റുകൾ വരെ, LLM-കൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ, വെക്റ്റർ സ്റ്റോറുകൾ, ഫംഗ്‌ഷൻ-കോളിംഗ്, ടൂൾ ഉപയോഗം എന്നിവയെ ശക്തമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാക്കി മാറ്റാൻ ഡെവലപ്പർമാർ LangChain ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വിശാലത: മോഡൽ-അജ്ഞേയവാദി, ക്ലൗഡ്/വെണ്ടർ-അജ്ഞേയവാദി ഡിസൈൻ

കോമ്പോസിബിലിറ്റി: ചെയിനുകൾ, ഏജന്റുകൾ, ടൂളുകൾ, മെമ്മറി മൊഡ്യൂളുകൾ

ഇക്കോസിസ്റ്റം: വിപുലമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ഉദാഹരണങ്ങൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി, സംയോജനങ്ങൾ

ശ്രദ്ധിക്കുക: LangChain ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ നിരവധി പ്രത്യേക "കിറ്റുകളും" ടൂൾ റാപ്പറുകളും നിലവിലുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഓൺ-ചെയിൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായുള്ള CDP Agentkit ടൂൾകിറ്റ്), ഇത് മറ്റുള്ളവർക്ക് നിർമ്മിക്കാനുള്ള ഒരു അടിത്തറയായി വർത്തിക്കുന്നു.

എന്താണ് AgentKit?

AgentKit എന്നത് പരിമിതവും, ഉൽപ്പാദനത്തിന് തയ്യാറായതുമായ ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് സ്റ്റാർട്ടർ കിറ്റായി സ്ഥാനപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു—പ്രത്യേകിച്ച് അഭിപ്രായങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പാറ്റേണുകൾ, ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ, വേഗത്തിലുള്ള സമയം എന്നിവ ആവശ്യമുള്ള സംരംഭങ്ങൾക്കായി. AgentKit കുറഞ്ഞത് ഒരു പബ്ലിക് റിലീസിലെങ്കിലും LangChain-ന്റെ മുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് രണ്ടിന്റെയും പൂരക സ്വഭാവത്തെ അടിവരയിടുന്നു.

അഭിപ്രായപരമായ സ്റ്റാക്ക്: ഏജന്റുകൾക്കായുള്ള ബാറ്ററികൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയ സ്കഫോൾഡിംഗ്

പരിമിതികൾ ആദ്യം: സുരക്ഷിതവും നിയന്ത്രിതവുമായ ടൂൾ ഉപയോഗത്തിനും വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കുമുള്ള ഊന്നൽ

എന്റർപ്രൈസ് ഫോക്കസ്: വിന്യാസ പാറ്റേണുകൾ, ഭരണനിർവ്വഹണം, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

LangChain അല്ലെങ്കിൽ LangGraph ഉപയോഗിച്ച് നേരിട്ട് ഏജന്റുകളെ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒരു ബദലായി AgentKit-നെ ഇൻഡസ്ട്രി സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിങ്ങൾ കാണും, പലപ്പോഴും കുറഞ്ഞ നിലവാരത്തിലുള്ള കോമ്പോസിഷൻ ഒഴിവാക്കി പ്രൊഡക്ഷൻ പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക് ഇത് സഹായകമാകും.

ആർക്കിടെക്ചർ: അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ vs. സ്റ്റാർട്ടർ സ്കഫോൾഡിംഗ്

LangChain

അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ: പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ടൂളുകൾ, റിട്രീവറുകൾ, മെമ്മറി, ഏജന്റുകൾ, ചെയിനുകൾ

എക്സിക്യൂഷൻ: ReAct, ടൂൾ കോളിംഗ്, ഫംഗ്‌ഷൻ കോളിംഗ്, കസ്റ്റം പ്ലാനർമാർ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു

മോഡുലാരിറ്റി: അടിസ്ഥാന LLM-കൾ, വെക്റ്റർ DB-കൾ, ടൂൾകിറ്റുകൾ എന്നിവ മാറ്റുക

LangGraph ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രാഫ്-സ്റ്റൈൽ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ (സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഏജന്റുകൾക്കായി)

AgentKit

സ്കഫോൾഡിംഗ്: നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോജക്റ്റ് ഘടന, ഉദാഹരണ ഏജന്റുകൾ, ഓപ്‌സ് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ

പരിമിതികൾ: ബിൽറ്റ്-ഇൻ പോളിസികൾ, പരിമിതമായ ആക്ഷൻ സ്പേസുകൾ, സുരക്ഷിതമായ ഡിഫോൾട്ടുകൾ

LangChain-ൽ നിർമ്മിച്ചത് (പൊതു ഉദാഹരണങ്ങളിൽ), അതിന്റെ ഏജന്റ്/ടൂൾ അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു

വിവർത്തനം: LangChain നിങ്ങൾക്ക് ലെഗോ ഇഷ്ടികകളും വലിയൊരു പാർട്‌സ് ബിന്നും നൽകുന്നു; AgentKit നിങ്ങൾക്ക് ഗാർഡ്‌റെയിലുകളും നിർദ്ദേശങ്ങളുമുള്ള പൂർത്തിയാക്കിയ ഒരു മോഡൽ നൽകുന്നു, ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.

ടൂളുകളും സംയോജനങ്ങളും

LangChain-ന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ശക്തികളിലൊന്നാണ് അതിന്റെ ഇക്കോസിസ്റ്റം, LLM-കൾ, വെക്റ്റർ സ്റ്റോറുകൾ, ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ, ടൂളുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം നൂറുകണക്കിന് സംയോജനങ്ങളുണ്ട്. ഉദാഹരണം: ഓൺ-ചെയിൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ ഏജന്റുകളെ അനുവദിക്കുന്ന CDP SDK-യെ പൊതിയുന്ന ഒരു സമർപ്പിത "CDP Agentkit Toolkit" — LangChain പ്രത്യേക ഡൊമൈനുകൾക്കായി എങ്ങനെ ഒരു സംയോജന അടിത്തറയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് ഇത് ചിത്രീകരിക്കുന്നു.

AgentKit സാധാരണയായി പൊതുവായ എന്റർപ്രൈസ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്‌ത ടൂളുകളുടെ ഒരു കൂട്ടവും മികച്ച രീതിയിലുള്ള നടപ്പാക്കലും നൽകുന്നു. ചില റിലീസുകളിൽ ഇത് LangChain-നെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും സുരക്ഷിതമായ ഡിഫോൾട്ടുകളുള്ള LangChain-ന്റെ ടൂൾ അമൂർത്തീകരണങ്ങളിലേക്ക് ആക്‌സസ് ലഭിക്കും.

നിങ്ങൾക്ക് എക്സോട്ടിക് അല്ലെങ്കിൽ ബ്ലീഡിംഗ്-എഡ്ജ് സംയോജനങ്ങൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, LangChain-ന്റെ കാറ്റലോഗും കമ്മ്യൂണിറ്റി വേഗതയും മറികടക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. പ്രൊഡക്ഷനായി നിങ്ങൾക്ക് സുസ്ഥിരവും, നന്നായി പരിശോധിച്ചതുമായ ഒരു ഉപവിഭാഗം ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, AgentKit-ന്റെ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത സമീപനം അപകടസാധ്യതയും സങ്കീർണ്ണതയും കുറയ്ക്കും.

വിശ്വാസ്യത, സുരക്ഷ, പരിമിതികൾ

AgentKit: പരിമിതമായ ഏജന്റുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു—കൃത്യമായ ആക്ഷൻ സ്പേസുകൾ, പോളിസി പരിശോധനകൾ, പ്രവചിക്കാവുന്ന സ്വഭാവങ്ങൾ. ഇത് മിഥ്യാധാരണകൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന ടൂളുകളുടെ ദുരുപയോഗം കുറയ്ക്കുകയും പ്രൊഡക്ഷനിലെ ബ്ലാസ്റ്റ് റേഡിയസ് പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

LangChain: വിശാലമായ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, ReAct പോലുള്ള പാറ്റേണുകൾ, എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് ടൂൾ സ്കീമകൾ, ഫംഗ്‌ഷൻ-കോളിംഗ് വാലിഡേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ തേർഡ്-പാർട്ടി സുരക്ഷാ ലെയറുകൾ എന്നിവ നിങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷ നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് തീർച്ചയായും എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് സുരക്ഷ നേടാനാകും—പക്ഷേ നിങ്ങൾ അത് കൂട്ടിച്ചേർക്കേണ്ടിവരും.

പ്രായോഗികമായ സൂചന: ഭരണനിർവ്വഹണം, ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, "കുറഞ്ഞ ആശ്ചര്യങ്ങൾ" എന്നിവയാണ് പ്രധാന പരിഗണനകളെങ്കിൽ, AgentKit-ന്റെ അഭിപ്രായപരമായ ഡിഫോൾട്ടുകൾ വിലപ്പെട്ടതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ സ്വഭാവങ്ങളോ മികച്ച സ്വയംഭരണമോ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, LangChain-ന്റെ സ്വാതന്ത്ര്യം ഒരു മുതൽക്കൂട്ടാണ്—നിങ്ങൾ ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നിടത്തോളം കാലം.

പ്രകടനവും പ്രവർത്തനപരമായ മെച്യൂരിറ്റിയും

ലേറ്റൻസിയും ചെലവും: ഇത് നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന LLM-കൾ, ടൂൾ കോളുകൾ, ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ തന്ത്രം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. LangChain പ്രോംപ്റ്റുകൾ, കാഷിംഗ്, റിട്രീവറുകൾ, സ്ട്രീമിംഗ് എന്നിവയിൽ മികച്ച നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു; AgentKit സുസ്ഥിരമായ ഡിഫോൾട്ടുകൾ വേഗത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഒബ്സർവബിലിറ്റി: LangChain-ന് ട്രെയ്‌സിംഗിനും കാൾബാക്കുകൾക്കും പിന്തുണ വർദ്ധിച്ചുവരുന്നു; AgentKit-ൽ പലപ്പോഴും ലോഗിംഗ്, ഇവാലുവേഷൻ, വിന്യാസം എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.

സ്കെയിലിംഗ്: LangChain ഉപയോഗിച്ച്, മൾട്ടി-ഏജന്റ് സ്റ്റേറ്റ്, റീട്രൈകൾ, പാരലലൈസേഷൻ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ LangGraph അല്ലെങ്കിൽ എക്സ്റ്റേണൽ ഓർക്കസ്ട്രേറ്ററുകളിലേക്ക് എത്തും. AgentKit ഈ ആശങ്കകൾക്കുള്ള അഭിപ്രായപരമായ പാചകക്കുറിപ്പുകൾ നൽകിയേക്കാം.

വിലനിർണ്ണയവും ലൈസൻസിംഗ് സാഹചര്യവും

LangChain: അനുമതി നൽകുന്ന ലൈസൻസിംഗോടുകൂടിയ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ചട്ടക്കൂട്; വാണിജ്യപരമായ ഓഫറുകളും ഹോസ്റ്റഡ് ഘടകങ്ങളും ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ നിലവിലുണ്ട്. പ്രധാന ചിലവ് കേന്ദ്രങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറാണ് (LLM-കൾ, വെക്റ്റർ DB-കൾ, സ്റ്റോറേജ്), നിങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും മാനേജ്ഡ് സേവനങ്ങളും.

AgentKit: സാധാരണയായി വെണ്ടർമാരോ കൺസൾട്ടൻസികളോ ഒരു പാക്കേജ് ചെയ്ത സ്റ്റാർട്ടർ കിറ്റായി പുറത്തിറക്കുന്നു; ലൈസൻസിംഗും ചെലവും വിതരണക്കാരെയും ബണ്ടിൽ ചെയ്ത സേവനങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ചില AgentKit ഫ്ലേവറുകൾ LangChain-ന്റെ മുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്നതിനാൽ, പ്രൊഡക്ഷൻ സ്കഫോൾഡിംഗിനും പിന്തുണയ്ക്കും പണം നൽകുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് അടിത്തറയിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാനാകും.

നിങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട AgentKit വിതരണം എപ്പോഴും പരിശോധിക്കുക, കാരണം ഫീച്ചറുകളും ലൈസൻസിംഗും പബ്ലിഷർമാർക്കിടയിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാം.

ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ LangChain തിരഞ്ഞെടുക്കുക:

ക്രോസ്-ഡൊമൈൻ പരീക്ഷണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്ടമുള്ള ഏജന്റ് സ്വഭാവങ്ങൾ

വിപുലമായ സംയോജന ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിലേക്കുള്ള ആക്സസ് (LLM-കൾ, റിട്രീവറുകൾ, ടൂളുകൾ)

പ്രോംപ്റ്റുകൾ, മെമ്മറി, പ്ലാനിംഗ് എന്നിവയിൽ മികച്ച നിയന്ത്രണം

ഗവേഷണം, പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ അതുല്യമായ ഉൽപ്പന്ന IP നിർമ്മിക്കൽ

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ AgentKit തിരഞ്ഞെടുക്കുക:

അഭിപ്രായപരമായ ഗാർഡ്‌റെയിലുകളുള്ള പ്രൊഡക്ഷനിലേക്കുള്ള വേഗത്തിലുള്ള പാത

കർശനമായ പോളിസികൾ പാലിക്കേണ്ട പരിമിതമായ ഏജന്റുകൾ

എന്റർപ്രൈസ് പാറ്റേണുകൾ: ലോഗിംഗ്, വിന്യാസം, ഇവാലുവേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്

ടീം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കൽ: "യാക് ഷേവിംഗ്" കുറയ്ക്കുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

വ്യക്തമായ സാഹചര്യങ്ങൾ

Procurement assistant (എന്റർപ്രൈസ്): AgentKit മികച്ചതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് പരിമിതമായ ആക്ഷൻ സ്പേസ് ആവശ്യമാണ് (ചെലവ് DB ചോദ്യം ചെയ്യുക, ഒരു വിതരണക്കാരന്റെ സംഗ്രഹം ഉണ്ടാക്കുക, അംഗീകാരം അഭ്യർത്ഥിക്കുക). ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ അംഗീകാരമില്ലാത്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ തടയുന്നു.

ഗവേഷണ കോപൈലറ്റ് (RAG-ഹെവി): LangChain അനുയോജ്യമാണ്. ഇഷ്ടമുള്ള ഓർക്കസ്ട്രേഷനോടുകൂടി റിട്രീവറുകൾ, റീ-റാങ്കറുകൾ, ഇവാലുവേറ്ററുകൾ, ടൂൾ ഉപയോഗം (വെബ്, കോഡ്, സ്പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ) എന്നിവ ഒരുമിപ്പിക്കുക.

ഓൺ-ചെയിൻ ഓപ്പറേഷൻസ് ഏജന്റ്: LangChain-ന്റെ CDP Agentkit Toolkit ഉപയോഗിച്ച്, SDK റാപ്പറുകളുള്ള ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം സ്കോപ്പ് ചെയ്ത വാലറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾക്ക് അനുമതി നൽകാം, ഇത് കഴിവും നിയന്ത്രണവും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു.

മൾട്ടി-ഏജന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ: LangChain + LangGraph ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഡയലോഗുകളും ടൂൾ ഉപയോഗവും നിങ്ങൾക്ക് നിർവചിക്കാം. AgentKit പാറ്റേണുകൾ നൽകിയേക്കാം, എന്നാൽ LangChain-ന്റെ ഗ്രാഫ് സമീപനം കൂടുതൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതാണ്.

ഡെവലപ്പർ അനുഭവം

പഠനരീതി

LangChain: പഠിക്കാൻ കൂടുതൽ ആശയങ്ങളുണ്ട്, പക്ഷേ മികച്ച ഡോക്യുമെന്റേഷനും പാറ്റേണുകളും ഉണ്ട്.

AgentKit: വേഗത്തിൽ ആരംഭിക്കാം—ക്ലോൺ ചെയ്യുക, കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക, വിന്യസിക്കുക—ന്യായമായ ഡിഫോൾട്ടുകളോടെ.

കമ്മ്യൂണിറ്റിയും പിന്തുണയും

LangChain: വലിയ OSS കമ്മ്യൂണിറ്റി, പതിവ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ, തേർഡ്-പാർട്ടി ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ.

AgentKit: പിന്തുണ വെണ്ടറെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു; ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്‌ത ഉദാഹരണങ്ങളും ഒരുപക്ഷേ സമർപ്പിത സഹായവും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

തീരുമാന ഗൈഡ്

ഇവയ്ക്ക് വേഗത്തിൽ ഉത്തരം നൽകുക:

നിങ്ങൾക്ക് പരമാവധി ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയും ഇക്കോസിസ്റ്റം ലഭ്യതയും ആവശ്യമുണ്ടോ? → LangChain.

നിങ്ങൾക്ക് പ്രൊഡക്ഷൻ ഗാർഡ്‌റെയിലുകളും പരിമിതമായ ഏജന്റുകളും ഒരുപോലെ ആവശ്യമുണ്ടോ? → AgentKit.

നിങ്ങൾക്ക് രണ്ടും വേണോ? LangChain-ൽ നിർമ്മിച്ച AgentKit-ൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് LangChain primitive-കളിലേക്ക് മാറുക.

ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ

നിങ്ങൾ LangChain തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ:

ഒരു ലളിതമായ ReAct ഏജന്റ് + എക്സ്പ്ലിസിറ്റ് ടൂൾ സ്കീമുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.

കൃത്യമായ ടൂൾ ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കിയ ശേഷം മാത്രം റിട്രീവൽ ചേർക്കുക.

ട്രെയ്‌സിംഗും ഇവാലുവേഷനും നേരത്തെ തന്നെ ചേർക്കുക; സ്റ്റേറ്റിനായി LangGraph പരിഗണിക്കുക.

നിങ്ങൾ AgentKit തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ:

ഉൾപ്പെടുത്തിയ ടെംപ്ലേറ്റുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക; ആക്ഷൻ സ്പേസ് ഇടുങ്ങിയതായി സൂക്ഷിക്കുക.

ഓരോ ടൂളിനുമുള്ള പോളിസി പരിശോധനകൾ നിർവ്വചിച്ച് സെൻസിറ്റീവായ ഘട്ടങ്ങൾക്കായി ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ചേർക്കുക.

ലോഗുകളും ചെലവും നിരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ ക്രമേണ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ഒരു കാര്യം: നിങ്ങളുടെ ടീം കോഡ്-അസിസ്റ്റോടുകൂടിയ ഒരു വിഷ്വൽ, ചാറ്റ്-ഫസ്റ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ നിർമ്മിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നെങ്കിൽ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ മസ്തിഷ്കപ്രക്ഷാളനം ചെയ്യാനും, ടൂൾ സ്കീമുകൾ പരീക്ഷിക്കാനും, പാറ്റേണുകൾ ഒരിടത്ത് രേഖപ്പെടുത്താനും Sider.AI നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെ ആവർത്തനം വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, Sider.AI ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ ബ്രൗസറിൽ എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് കോൺടെക്സ്റ്റ് സ്വിച്ചിംഗ് ഇല്ലാതെ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനും ഒരു AI കോപൈലറ്റിനുമിടയിൽ കോഡ് സ്നിപ്പറ്റുകൾ പകർത്താനും ഒട്ടിക്കാനും കഴിയും (https://sider.ai/).

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ

LangChain = ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, ഇക്കോസിസ്റ്റം, കോമ്പോസിബിലിറ്റി.

AgentKit = അഭിപ്രായപരമായ, പരിമിതമായ, പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി സ്കഫോൾഡിംഗ്.

അവ പരസ്പരം ഒഴിവാക്കുന്നില്ല; ചില AgentKit വിതരണങ്ങൾ LangChain-ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഭരണപരമായ ആവശ്യകതകൾ, സമയബന്ധിതമായ മൂല്യം, സംയോജനത്തിന്റെ വ്യാപ്തി എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

FAQ

Q1: AgentKit LangChain-ൽ നിർമ്മിച്ചതാണോ അതോ പ്രത്യേക ചട്ടക്കൂടാണോ? AgentKit-ന്റെ കുറഞ്ഞത് ഒരു പബ്ലിക് റിലീസ് LangChain-ന്റെ മുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, അതിന്റെ ഏജന്റ്, ടൂൾ അമൂർത്തീകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത് AgentKit-നെ പൂർണ്ണമായ ഒരു ബദലിനേക്കാൾ ഫ്ലെക്സിബിളായ അടിത്തറയിൽ നിർമ്മിച്ച അഭിപ്രായപരമായ, പ്രൊഡക്ഷൻ സ്റ്റാർട്ടറാക്കുന്നു.

Q2: ഞാൻ എപ്പോഴാണ് AgentKit-നെക്കാൾ LangChain തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്? നിങ്ങൾക്ക് പരമാവധി ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, വലിയ സംയോജന ഇക്കോസിസ്റ്റം, ഇഷ്ടമുള്ള ഏജന്റ് സ്വഭാവം എന്നിവ ആവശ്യമെങ്കിൽ LangChain തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഗവേഷണം, പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ്, അതുല്യമായ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ലോജിക് നിർമ്മിക്കൽ എന്നിവയ്ക്ക് ഇത് മികച്ചതാണ്.

Q3: ഞാൻ എപ്പോഴാണ് LangChain-നെക്കാൾ AgentKit തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്? വിന്യാസം, ലോഗിംഗ്, ഇവാലുവേഷൻ എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള അഭിപ്രായപരമായ ഗാർഡ്‌റെയിലുകളും എന്റർപ്രൈസ് പാറ്റേണുകളുമുള്ള പരിമിതവും പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡുമുള്ള ഏജന്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ വേണമെങ്കിൽ AgentKit തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

Q4: എനിക്ക് AgentKit-ഉം LangChain-ഉം ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കാനാകുമോ? ഉവ്വ്. AgentKit-ന് LangChain-നെ അടിസ്ഥാനപരമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, AgentKit-ന്റെ സ്കഫോൾഡിംഗിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ഇഷ്ടമുള്ള ലോജിക്കിനോ സംയോജനങ്ങൾക്കോ വേണ്ടി LangChain primitive-കളിലേക്ക് മാറാനാകും.

Q5: LangChain-ന് ബ്ലോക്ക്‌ചെയിൻ പോലുള്ള പ്രത്യേക ഡൊമൈനുകൾക്കായി ടൂൾകിറ്റുകൾ ഉണ്ടോ? ഉവ്വ്. ഉദാഹരണത്തിന്, CDP Agentkit Toolkit, LangChain ഏജന്റുകളെ ഒരു റാപ്പ് ചെയ്ത SDK വഴി ഓൺ-ചെയിൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു സംയോജന അടിത്തറയായി LangChain-ന്റെ പങ്ക് വ്യക്തമാക്കുന്നു.