AI代理概览：从工具到框架的全面解读

当我们谈到AI代理的话题时，有两个主要话题我们需要了解——一个是AI工具，另一个是AI助手。我们先来了解一下AI工具。

工具非常有用，可以作为代理、链或大型语言模型（LLM）与外界互动的接口。例如，工具可以是像SerpAPI或Google搜索这样的搜索引擎。给定一系列工具和提示，大型语言模型可以请求调用一个或多个工具，并提供相应的参数。

大型语言模型不仅仅能够预测单词，它们的应用远不止问答和聊天场景。大型语言模型可以完成诸如预订机票之类的复杂任务。它们可以制定计划，将任务分解为步骤或子任务，执行每一步，监控结果，根据成功或失败调整计划。它们还可以根据反馈调整行动，以适应新的情况。这样的系统也被称为自主代理。

这些智能系统能够自主思考和行动，并被设计为不需要持续的人类监督就能执行特定任务。它们使用推理，我们可以通过提示和指令来增强其推理能力。像 Siri 和 Alexa 这样的虚拟助手也是我们通过语音命令控制的代理。

现在，我们已经了解了代理的概念，我们可以开始构建一个了。Crew AI 是一个框架，它帮助我们构建这些代理，这些代理可以各自独立完成不同的任务并相互交流。每个代理都有自己的专长、任务说明和职责。我们可以用 CrewAI 来自动化选股、规划假期或订电影票。

例如，如果我们让代理预订电影票，它会首先查找用户的位置并搜索附近的电影院。接下来，它会检查这些电影院的电影排期，并根据用户的偏好对电影进行排序。然后，它会根据电影的可得性展示选项，还可以查看用户的日历来确定可用性。最后，它会根据用户的座位和位置偏好预订电影票。
最重要的是，使用 Crew AI 构建的代理非常快速且可靠。由于这些代理可以互相协作并分配任务，因此可以保持上下文的一致性。例如，如果您提到自己在减肥，代理将避免预订快餐店的位置，以符合您的饮食偏好。此外，我们还可以自定义代理，使其重新检查并优化其响应以获得更好的效果。请访问以下链接以获取更多详细信息。

请参阅Sudalai（SRK）撰写的文章。这篇文章介绍了使用Crew AI的新闻代理服务。

Autogen是由微软研究院开发的一个强大的开源框架，用于通过多代理对话开发高级AI应用程序。它提供了一个高层次的抽象，帮助构建交互式和可定制的代理，这些代理可以无缝地集成大型语言模型（LLMs）、工具以及人类输入，以处理复杂任务。

Autogen的一个主要特点是它能够支持各种对话模式和流程。这个框架使开发人员能够创建不同自主程度的应用程序，从完全自主的代理间对话到人类辅助的问题解决过程。Autogen既支持静态对话流程也支持动态对话流程，允许代理根据上下文和输入调整其交互方式。这种适应性使开发人员能够开发各种应用程序，从分层聊天系统到嵌套对话，再到基于大型语言模型的功能调用。

Autogen的另一个亮点是它的社区驱动的模式。该项目鼓励来自不同背景的人们的贡献，促进创新和社区成长。其模块化设计和高级抽象使其适合各种技能水平的开发者，让他们能够轻松构建复杂的多智能体应用。请参阅下面的链接获取更多详情。

LangChain 让我们构建具有界面的工具，方便 LLM 和其他组件与各种系统交互。

• 示例工具包括维基百科、计算器、搜索引擎工具等

LangChain让我们能够构建使用LLM来决定该采取什么行动的代理程序。

• 这些操作通常借助工具来完成。
• 代理还需要一个执行器来运行并执行代理。
• 这是构建代理的旧式语法。

所以这里 Langchain 建议使用 LangGraph 来构建 AI 代理。上面的图表是代理来解决问题的典型工作流程。

LangGraph 是一个旨在增强语言模型能力的概念框架，通过将语言模型与知识图谱和基于图的数据结构相结合。虽然 Langchain 专注于使用语言模型构建应用程序，LangGraph 通过纳入基于图的知识表示和推理来扩展这一理念。复杂的 LLM 应用程序在执行期间常常使用循环。这些循环经常让 LLM 来决定循环中的下一步行动，例如链式思维。这可以被理解为一个反复执行的过程，类似于 for 循环。这些系统通常被称为 AI 代理。LangGraph 是建模这些代理为图的理想框架，并且通常由 LangChain 推荐使用。

PhiData 提供了一个强大的平台，用于构建和部署 AI 代理，专注于简化 AI 开发流程。借助其工具和服务，开发人员可以创建符合特定应用场景和需求的可扩展且高效的 AI 解决方案。无论您是在开发聊天机器人、推荐系统或图像识别系统，PhiData 都提供了必要的基础设施，将您的 AI 代理从概念变为实际产品。

这些框架展示了生成式AI技术可以用于构建复杂代理解决方案的多种方式。每个框架都聚焦于特定方面，如协作、自动化、模拟、实时互动或人机交互，使开发者能够为各种需求和行业定制应用。通过使用这些框架，组织可以构建出更灵活、可扩展、并且能处理复杂任务的智能系统。