2025年值得入坑AI Agent的五大框架
2025-01-11 11:42 1
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# 2025年值得入坑AI Agent的五大框架
## 1. AI Agent 概述
### 定义: AI Agent 是由 LLM 驱动的智能助手，能够根据预设的任务和工具，帮助完成特定的工作。
### 关键特性:
#### 内存管理: 存储并管理与用户的交互记录。
#### 外部数据源交互: 与外部系统进行通信，获取数据或完成任务。
#### 函数执行: 通过调用函数来完成实际工作。
## 2. AI Agent 的应用场景
### 餐厅预订: 在线预订座位、比较不同餐厅，并通过语音互动帮用户直接呼叫餐厅。
### 虚拟协作同事: 与用户协作完成特定的任务。
### 自动化日常操作: 处理多个步骤的操作，甚至完成日常电脑操作。
## 3. 构建 AI Agent 的框架
### Phidata: 基于 Python 的框架，支持主流大厂的闭源和开源 LLM。
### Swarm: OpenAI 的开源实验性 Agent 框架，轻量级的 Multi-Agent 编排框架。
### CrewAI: 最受欢迎的基于 Agent 的 AI 框架之一，可快速构建 AI Agent 并将其集成到最新的 LLM 和代码库中。
### Autogen: 开源框架，用于构建 Agent 系统，支持跨语言和异步消息通信。
### LangGraph: 基于节点的 AI 框架，专为构建处理复杂任务的 Multi-Agent 系统而设计。
## 4. 框架的优势
### 选择合适的LLM: 根据具体的应用场景，使用不同的 LLM。
### 添加知识库: 将特定文档添加为知识库，帮助 AI Agent 获取并理解信息。
### 内置记忆功能: 无需自己构建复杂的系统来存储和管理聊天记录或个性化对话。
### 自定义工具: 为 AI Agent 添加自定义工具，并与外部系统进行无缝集成。
### 简化工程挑战: 简化复杂的工程任务，如知识和记忆管理。
### 加速开发与部署: 提供构建 AI 系统所需的工具和基础设施，帮助更快速地开发和将 AI 系统部署到云平台。
## 5. 企业中 Multi-Agent 的应用案例
### 呼叫与其他分析: 分析参与者的视频通话，获得人们的情感、意图和满意度等洞察。
### 呼叫分类: 根据参与者的网络带宽和强度自动对呼叫进行分类。
### 市场倾听: 监控和分析市场应用中的客户情感。
### 调查与评论分析: 利用客户反馈和调查数据获取洞察并改善客户体验。
### 差旅与费用管理: 自动化费用报告、跟踪和审批。
### 对话式银行: 通过 AI 驱动的聊天或语音助手帮助客户进行银行业务。
### 通用AI支持聊天机器人: 客户支持 Agent 可以处理客户投诉、排除故障，并将复杂任务委派给其他 Agent。
### 金融: 预测经济、股票和市场趋势，并提供切实可行的投资建议。
### 营销: 为不同目标受众创作个性化内容和广告文案，从而提高转化率。
### 销售: 分析系统中的客户互动模式，帮助销售团队聚焦于潜在客户的转化。
### 技术: 帮助开发人员和工程师通过加速代码完成、生成、自动化、测试和修复错误来提高工作效率。
## 6. 2024 五大 Agent 框架
### Phidata: 支持主流大厂的闭源和开源 LLM，内置 Agent UI，支持 AWS 部署。
### Swarm: 轻量级的 Multi-Agent 编排框架，支持对话交接和可扩展性。
### CrewAI: 支持集成 700 多种应用程序，提供直观的仪表盘，用于监控 Agent 的进度和性能。
### Autogen: 支持跨语言和异步消息通信，可定制性高。
### LangGraph: 基于节点的 AI 框架，支持流式支持和多种大规模部署方式。
## 7. 代码示例
### Phidata: 使用 Phidata 框架和 OpenAI 的 LLM 构建一个查询 Yahoo Finance 的金融数据的基本 AI Agent。
### Swarm: 使用 Swarm 框架构建一个 Multi-Agent 系统，演示任务交接和响应。
### CrewAI: 使用 CrewAI 框架创建一个新的 CrewAI 项目，并运行 Multi-Agent 系统。
### Autogen: 使用 Autogen 框架构建一个简单的 AI 天气 Agent 系统。
### LangGraph: 使用 LangGraph 框架构建处理复杂任务的 Multi-Agent 系统。
## 8. 结论
### AI Agent 的未来: 随着 LLM 的发展，AI Agent 的能力将不断提升，应用场景也将更加广泛。
### 框架的选择: 根据具体的业务需求选择合适的框架，可以更高效地开发和部署 AI Agent。
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