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免费建站网站一区黄在线国产,怎么在网站文本框内做超连接,网页制作购物网站,大公司网站搭建公司在AI技术飞速发展的今天#xff0c;AI Agent已经成为了一个热门的研究和应用领域。无论是企业还是个人开发者#xff0c;都希望能够借助AI Agent来提升工作效率、优化业务流程或创造全新的用户体验。然而#xff0c;从零开始构建一个AI Agent并非易事#xff0c;幸运的是AI Agent已经成为了一个热门的研究和应用领域。无论是企业还是个人开发者都希望能够借助AI Agent来提升工作效率、优化业务流程或创造全新的用户体验。然而从零开始构建一个AI Agent并非易事幸运的是市面上有许多优秀的框架可以帮助我们快速入坑。今天就让我们一起来看看2025年值得入坑的五大AI Agent框架吧1、先来理解AI Agent是个啥AI Agent目前我见到的最多的翻译是“智能体”但是直译过来是“智能代理”。它是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。它以大型语言模型LLM为核心赋予机器自主性、适应性和交互性使其能在复杂多变的环境中独立运作。简单来说AI Agent 就像是一个拥有独立思考和行动能力的智能助手能够理解你的需求并通过调用各种工具和资源为你完成一系列复杂的任务。就像一位能干的私人助理它不仅能执行指令更重要的是能够理解任务背景、制定执行计划并在遇到问题时灵活调整策略。AI Agent 的核心在于其自主学习和决策能力它能够通过不断积累经验来优化自己的行为模式。AI Agent智能体通常具备以下特点自主性AI Agent能够自主决策和执行任务无需人类干预。适应性能够根据环境变化调整自己的行为。交互性能够与人类或其他AI Agent进行交流与合作。学习能力通过学习不断优化自己的行为和决策。在当今数字化时代AI Agent 正逐渐成为推动各行业发展的重要力量。它广泛应用于客户服务、医疗诊断、股市交易、智能交通、教育辅导等多个领域为我们的生活和工作带来了极大的便利和效率提升。而 AI Agent 框架则是构建和开发这些智能代理的关键工具它为 AI Agent 的创建、部署和管理提供了全方位的支持。接下来让我们一起深入了解 2025 年值得入坑的五大 AI Agent 框架。2、框架一AutoGenAutoGen是微软发布的一个智能体协作框架由微软与宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学团队合作于 2023 年 10 月发布 。其设计旨在帮助开发者创建基于大语言模型LLM的复杂应用程序通过多个智能体之间的协作与交互实现更加智能和灵活的任务处理。2.1 主要特点多智能体协作支持整合不同的大语言模型AutoGen允许创建代理网络每个代理都可以独立工作或与其他代理协作。代码自动生成与执行代理可以自动生成、执行和调试代码对软件工程和数据分析任务非常有用。外部工具集成代理可以与外部工具、服务和API交互显著扩展其功能。可插拔组件系统支持通过可插拔组件进行自定义包括自定义代理、工具、内存和模型。2.2 基本使用AutoGen支持Python和.NET开发人员可以配置代理在执行特定任务之前请求人类用户的指导或批准。代理通过异步消息进行通信支持事件驱动和请求/响应交互模式。1、以Python为例使用 pip 安装pyautogen库命令如下pip install pyautogen2、核心组件使用ConversableAgent用于管理每个角色的行为是会话的基类。一般不直接使用而是作为其他类的父类。它能保持对话状态、历史记录并调用其他工具。例如创建一个 AssistantAgent继承自 ConversableAgent# 创建一个AssistantAgent设置系统消息assistant你是一个乐于助人的AI助手3、UserProxyAgent用于模拟用户输入和执行代码等充当用户角色。比如# 创建一个UserProxyAgent设置代码执行配置user_proxywork_dircodinguse_docker4、GroupChat用于管理多个智能体的协作所有智能体参与到一个对话线程中并共享相同的上下文。示例如下# 创建多个智能体agent1智能体1的任务描述agent2智能体2的任务描述# 创建GroupChat添加智能体# 创建GroupChatManager管理GroupChat5、发起对话通过initiate_chat方法发起智能体之间的对话示例如下# 发起用户代理与助手代理之间的对话请帮我写一篇关于人工智能发展的文章大纲上述代码中首先创建了一个助手代理assistant和一个用户代理user_proxy然后通过user_proxy发起与assistant的对话请求生成一篇关于人工智能发展的文章大纲。在实际应用中你可以根据具体需求调整智能体的配置、数量和对话内容以实现各种复杂的任务。2.3 应用场景AutoGen 的应用场景广泛在多个领域都能发挥重要作用软件开发可以自动生成代码帮助开发人员快速实现各种功能。通过智能体之间的协作能够完成从需求分析到代码编写、测试等一系列软件开发任务提高开发效率减少开发周期。数据分析协助用户自动生成数据分析模型和算法。通过多个智能体的分工协作能够快速完成数据预处理、特征选择、模型训练和评估等工作为数据分析提供有力支持。智能客服多个智能体可以协同工作更好地理解用户问题提供准确、快速的回答。能够处理复杂的客户咨询提供个性化的服务提升客户满意度。教育领域用于创建智能辅导系统根据学生的学习情况和问题智能体之间相互协作提供针对性的辅导和解答帮助学生更好地学习和掌握知识。3、框架二LangGraphLangGraph是一个专注于自然语言处理的框架它通过循环控制、状态管理和人机交互等技术帮助开发者构建复杂的AI Agent。适用于多种应用场景如智能客服、智能投资顾问等。3.1 主要特点循环控制能够处理复杂的循环任务确保Agent在多轮对话中保持连贯性和一致性。状态管理有效管理Agent的状态使其能够根据不同的上下文和用户输入做出合理的响应。人机交互提供了丰富的人机交互功能使得Agent能够更好地理解和满足用户的需求。多Agent通信和协作支持多智能体之间的通信和协作共同完成复杂任务。高度可定制可以根据具体需求进行定制化开发满足个性化功能要求拥有丰富的插件、工具和第三方服务支持方便功能扩展和优化。3.2 基本使用使用LangGraph时你需要首先安装LangGraph框架,使用 pip 安装langgraph库命令如下pip install -U langgraph安装时可能还需要安装其他相关依赖如langchain等具体可根据实际情况和报错信息进行安装。2、然后定义Agent的名称、功能和语言模型等。通过设置循环控制和状态管理可以创建能够处理复杂任务的Agent。在开发过程中你可以利用LangGraph提供的工具和接口来测试和优化Agent的性能。3.3 应用场景LangGraph 的应用场景广泛能够在多个领域发挥重要作用交互式叙事用于创建具有丰富情节和多分支剧情的交互式故事、游戏等。通过循环和分支能力根据用户的选择动态生成不同的故事发展提供个性化的叙事体验。智能客服与售后支持在处理复杂的客户问题时能够根据客户的反馈和问题状态灵活调整对话流程提供更加精准和贴心的服务。例如通过循环询问获取更多信息以解决客户的疑难问题。自动化任务流程优化对于需要多次迭代和反馈的自动化任务如数据分析流程中的数据清洗、模型训练与优化等环节可利用 LangGraph 的循环计算和状态管理能力实现流程的自动化和优化。多智能体协作系统支持多智能体之间的复杂协作通过图模型清晰地定义智能体之间的交互关系和协作流程。例如在一个智能城市管理系统中多个智能体分别负责交通、环境、能源等不同领域LangGraph 可协调它们之间的工作 。4、框架三PhidataPhidata是一个基于Python的框架能够将大型语言模型LLM转化为AI产品中的Agent。它支持多种主流的大厂闭源和开源LLM如OpenAI、Anthropic、Cohere、Ollama和Together AI等。通过其对数据库和向量存储的支持我们可以轻松地将AI系统连接到Postgres、PgVector、Pinecone、LanceDb等。4.1 主要特点多LLM支持支持主流大厂的闭源和开源LLM如OpenAI、Anthropic等。数据库支持通过其对数据库和向量存储的支持可以轻松地将AI系统连接到Postgres、PgVector等。监控关键指标提供会话快照、API调用、token使用情况并支持设置调整和Agent改进。内置Agent UIPhidata提供了一个现成的用户界面用于本地或云端运行Agent项目并在后台管理会话。模板支持通过预配置的代码库模板加速AI代理的开发和生产过程。部署灵活你可以将Agent发布到GitHub或任何云服务也可以连接AWS账户将其部署到生产环境。4.2 基本使用要使用Phidata首先需要安装Phidata及其工具使用Phidata时开发人员可以构建基础Agent也可以通过函数调用、结构化输出和微调来创建高级Agent。Phidata与AWS无缝集成可以在AWS账户上运行完整的应用程序。pip install -U phidata安装完成后可以运行命令创建一个新的Phidata项目。在项目中你可以定义Agent的名称、功能和语言模型等然后通过函数调用、结构化输出和微调来创建高级Agent。5、框架四OpenAI SwarmSwarm是OpenAI发布的一个实验性多智能体编排框架旨在简化多智能体系统的构建、编排和管理。用于创建和管理多个AI Agent。5.1 主要特点轻量级设计框架结构简洁高效易于理解和使用。高度可控提供了精确的代理协调和执行控制开发者可以轻松地管理Agent的行为和任务分配。客户端运行几乎完全在客户端执行减少了服务器端的负担提高了响应速度。无状态设计类似Chat Completions API的无状态特性使得Agent之间的交互更加灵活和高效。5.2 基本使用1、使用 pip 命令安装 Swarm 框架命令如下pip install gitssh://gitgithub.com/openai/swarm.git2、使用OpenAI Swarm时需要创建一个客户端实例。首先导入 Swarm 类并实例化一个 Swarm 客户端示例如下# 实例化Swarm客户端2、定义智能体例如创建两个智能体智能体 A 负责接收用户消息并转接给智能体 B智能体 B 以特定格式回复# 定义一个函数用于将对话交接给智能体Breturn# 定义智能体AAgent A你是一个乐于助人的智能体负责将用户消息转交给智能体Bfunctions# 定义智能体BAgent B请用三句话回答用户问题每句话不超过10个字3、使用 Swarm 客户端的run函数传入智能体和用户消息接收并处理消息示例如下# 运行Swarm并传入用户消息roleusercontent请给我推荐一本好书printcontent上述代码中首先实例化了 Swarm 客户端client。然后定义了两个智能体agent_a和agent_bagent_a通过函数transfer_to_agent_b将对话交接给agent_b。最后使用client.run方法运行 Swarm传入智能体agent_a和用户消息获取智能体agent_b的回复并打印。在实际应用中你可以根据具体需求增加智能体的数量定义更复杂的指令和函数实现各种复杂的多智能体协作任务。5.3 应用场景快速搭建演示项目由于其简化智能体创建和轻量级的特点非常适合快速搭建一些演示项目用于展示多智能体系统的概念和功能帮助开发者快速验证想法 。教育领域可以用于创建教学案例和实验项目帮助学生更好地理解多智能体系统的原理和应用提升学生的实践能力和创新思维 。客户服务场景构建多智能体系统如接待员 AI 负责初步接待客户技术支持 AI 解答技术问题售后 AI 处理售后相关事宜等这些智能体通过 Swarm 框架无缝配合为客户提供全方位、高效的服务体验 。内容创作在内容创作方面不同的智能体可以分别负责创意构思、素材收集、内容撰写、编辑审核等工作通过智能体之间的协作实现文章、视频脚本等内容的自动生成提高创作效率和质量 。数据分析能够处理大量独立的功能和指令这些功能和指令难以编码到单个提示中。Swarm 可以帮助开发者构建多智能体系统实现数据的自动化处理和分析例如数据清洗、特征提取、模型训练等任务可以由不同的智能体协同完成 。6、框架五CrewAICrewAI是最受欢迎的基于Agent的AI框架之一能够快速构建AI Agent并将其集成到最新的LLM和代码库中。由 OpenAI 于 2023 年 8 月发布。它允许开发者创建由 AI Agent 组成的 “Crew”每个 Agent 都有特定的角色和职责共同完成复杂的任务。该框架尤其适用于构建协作式人工智能系统以解决需要不同专业知识和协调工作的问题。6.1 主要特点支持多种模型支持与多种大型语言模型LLMs集成包括 OpenAI 以及像 Ollama 等本地开源模型为开发者提供了更多选择能够根据项目需求和预算挑选最适合的模型。可扩展性强支持集成700多种应用程序包括Notion、Zoom、Stripe、Mailchimp、Airtable等。角色专业化采用基于角色的代理设计开发者可以为每个代理自定义具体的角色、目标和工具。自主委派与协作代理可以自主地委派任务并相互询问提高解决问题的效率。当一个代理遇到无法独自解决的问题时能够主动寻求其他具有相关专业知识的代理的帮助实现高效的协作。灵活的任务管理使用可自定义的工具定义任务并动态地分配给代理。开发者可以根据任务的需求和代理的能力灵活调整任务的分配确保任务能够得到最合适的处理。流程驱动目前主要支持顺序任务执行和层级流程例如在一个项目管理场景中任务可以按照先后顺序依次由不同的代理完成前一个任务的输出作为后一个任务的输入 。6.2 基本使用1、使用 pip 安装crewai库命令如下pip install crewai若要安装带工具的完整版包括额外的代理辅助工具执行pip install crewai[tools]2、定义具有角色和目标的代理。例如创建一个负责市场分析的代理# 创建一个市场分析师代理市场分析师分析市场趋势提供有价值的市场洞察一位经验丰富的市场分析师拥有多年的行业经验# 可根据需求添加工具3、为代理创建任务。例如为上述市场分析师代理创建一个分析市场趋势的任务# 创建一个市场趋势分析任务对当前市场的主要趋势进行深入分析包括市场规模、增长趋势、竞争格局等方面4、实例化团队并采用顺序处理。例如创建一个包含市场分析师和策略制定者的团队并分配任务# 创建一个策略制定者代理策略制定者根据市场分析结果制定相应的市场策略擅长根据市场情况制定有效的策略# 创建一个任务要求根据市场分析结果制定策略根据市场分析师提供的市场分析报告制定一套切实可行的市场策略# 实例化团队设置代理和任务并指定顺序处理# 可设置为1或2以获得不同的日志记录级别5、让团队开始工作执行任务# 启动团队任务print上述代码中首先创建了市场分析师和策略制定者两个代理分别设置了它们的角色、目标、背景故事等。然后为每个代理创建了相应的任务。接着通过Crew实例化了团队将代理和任务添加到团队中并设置了日志记录级别。最后使用kickoff方法启动团队任务执行任务并输出结果。在实际应用中你可以根据具体需求进一步扩展和优化代码例如添加更多的代理和任务调整任务的分配和执行顺序等以实现各种复杂的协作任务 。6.3 应用场景CrewAI 的应用场景丰富多样尤其适用于以下场景构建协作式 AI 系统如智能客服团队不同的代理可以分别负责不同领域的问题解答协同合作以提供全方位的服务多智能体研究团队模拟和优化研究团队的协作过程提高研究效率 。项目管理模拟项目管理团队不同的代理可以处理调度、资源分配和风险评估等任务实现项目的高效管理。内容创作多个代理共同合作进行内容创作包括研究员收集资料、撰稿人撰写内容、编辑进行审核和优化等提高内容创作的质量和效率。数据分析在数据分析场景中不同的代理可以分别负责数据收集、清洗、分析和可视化等任务通过协作完成复杂的数据分析工作。7、小结以上就是2025年值得入坑的五大AI Agent框架。每个框架都有其独特的特点和优势适用于不同的开发场景和需求。无论你是初学者还是资深开发者都可以根据自己的项目需求选择合适的框架快速构建出高效、智能的AI Agent。希望这篇文章能帮助大家在新的一年里更好地了解和应用AI Agent技术共同推动人工智能行业的发展。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 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