Imagine um mundo onde a sua lista de tarefas se começa a verificar a si própria, os seus fluxos de trabalho funcionam sem problemas e os agentes de IA se tornam os seus novos colegas de trabalho favoritos.
Estes quadros são o andaime que permite construir agentes de IA capazes de navegar em fluxos de trabalho complexos, resolver problemas do mundo real e escalar sem esforço.
Quer se trate de simplificar o apoio ao cliente, personalizar as experiências do utilizador ou automatizar o quotidiano, as estruturas agênticas de IA permitem-lhe aproveitar o poder dos modelos de linguagem de grande dimensãoLLMs) de ponta para criar algo extraordinário.
O que são estruturas de agentes de IA?
As estruturas de agentes de IA são plataformas, ferramentas ou bibliotecas concebidas para criar agentes autónomos que percebem a entrada, processam-na utilizando algoritmos ou LLMs e realizam acções como a geração aumentada por recuperação, o início de fluxos de trabalho ou conversas gerais.
Estas estruturas simplificam os fluxos de trabalho agênticos, oferecendo módulos pré-construídos para funcionalidades comuns, poupando tempo valioso aos programadores e garantindo que o fluxo de trabalho se mantém transparente e robusto.
As estruturas de agentes de IA são adaptadas a diferentes necessidades: algumas especializam-se em conversas, assistentes virtuais ou chatbots, enquanto outras se concentram na orquestração do fluxo de trabalho. O seu principal valor reside na abstração da complexidade, na divisão das tarefas em etapas geríveis e na garantia de escalabilidade.
Principais componentes de uma estrutura de agentes de IA
A maioria das estruturas de agentes de IA segue a mesma estrutura, o que lhes permite passar sistematicamente informações estruturadas entre diferentes ferramentas e processos.
Como escolher uma estrutura de agente de IA
Selecionar a estrutura de agente de IA certa pode parecer complicado com a abundância de plataformas e serviços de código aberto disponíveis.
Para simplificar o processo, concentre-se nos requisitos do seu fluxo de trabalho. Aqui está uma lista de verificação útil das principais considerações a discutir com a sua equipa:
Discuta estas questões com a sua equipa para identificar as caraterísticas mais importantes para a sua organização. Encorajando a colaboração, esta discussão pode dar origem a informações valiosas sobre as verdadeiras necessidades dos seus fluxos de trabalho.
Agora que já definiu os seus requisitos, vamos explorar as estruturas que podem satisfazer esses requisitos. Com uma compreensão clara dos seus objectivos, a escolha da estrutura de agente de IA correta torna-se muito mais simples.
As 7 principais estruturas gratuitas de agentes de IA
1. Botpress
Botpress é uma plataforma de agentes de IA para a criação de agentes de IA. O seu design de fluxo de trabalho visual, as extensas integrações de IA e o suporte multicanal tornam-no ideal para automatizar as interações e os fluxos de trabalho dos clientes.
Caraterísticas principais:
- Desenho visual do fluxo de trabalho: Interface de arrastar e largar para criação de bots sem código.
- Flexibilidade de código: Ferramentas personalizáveis e integrações para lógica avançada.
- Suporte multicanal: Implante bots em sites, WhatsApp, Slack, e muito mais.
- Capacidades de IA: Inclui NLU, integração de conhecimentos e personalização da personalidade.
Dicas para desenvolvedores:
- Comece com modelos: Utilize modelos pré-construídos para FAQs ou geração de leads para poupar tempo.
- Melhorar o NLU: Treine os bots com dados específicos do domínio para uma melhor precisão.
- Testar fluxos de trabalho: Utilize o emulador incorporado para depurar e otimizar fluxos.
2. Cadeia Lang
LangChain é a estrutura mais amplamente adoptada para o desenvolvimento de agentes LLM. Fornece os blocos de construção para criar agentes que raciocinam, usam ferramentas, retêm memória e lidam com tarefas complexas - tudo isto dando aos programadores controlo total sobre o fluxo.
Características principais:
- Abstrações de agentes: Suporta agentes no estilo React, agentes que usam ferramentas e cadeias personalizadas.
- Módulos de memória: Manipula a memória de curto e longo prazo para manter o contexto em todas as tarefas.
- Integração de ferramentas: Liga-se a APIs, bases de dados, motores de busca e muito mais.
- Suporte ao ecossistema: Inclui o LangSmith para depuração e o LangServe para implantação.
Dicas para desenvolvedores:
- Utilize o LangGraph para a estrutura: Crie fluxos de trabalho complexos e com reconhecimento de estado com execução passo a passo.
- Depurar com o LangSmith: Acompanhe as decisões dos agentes, cadeias de comandos e utilização de ferramentas em tempo real.
- Otimizar com loops de feedback: Melhorar continuamente o raciocínio do agente utilizando dados de interação do utilizador.
3. TripulaçãoAI
O CrewAI é uma estrutura de código aberto para sistemas multiagentes, que permite aos agentes de IA colaborar em tarefas através de funções definidas e objectivos partilhados. Foi concebido para cenários que exigem trabalho de equipa inteligente entre agentes.
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Caraterísticas principais:
- Agentes baseados em funções: Definir funções especializadas para que os agentes tratem as tarefas de forma eficiente sem sobreposições.
- Colaboração inteligente: Os agentes partilham conhecimentos e coordenam-se para atingir objectivos complexos.
- Integração de ferramentas e APIs: Equipar os agentes com ferramentas personalizadas e APIs para alargar a sua funcionalidade.
- Gestão do fluxo de trabalho: Automatiza as dependências de tarefas, assegurando a execução sem problemas de processos sequenciais ou paralelos.
Dicas para desenvolvedores:
- Definir funções claras: Atribua funções específicas aos agentes para otimizar a eficiência e minimizar as redundâncias.
- Monitorizar o desempenho: Utilize ferramentas de análise para rever as interações dos agentes e aperfeiçoar os fluxos de trabalho.
- Otimizar a utilização de recursos: Garanta a eficiência dos recursos em configurações de vários agentes para manter a escalabilidade.
4. Núcleo Semântico da Microsoft
O Microsoft Semantic Kernel é uma estrutura de orquestração flexível que ajuda os programadores a incorporar capacidades de IA em aplicações existentes. O seu foco na modularidade, memória e planeamento de objectivos torna-o adequado para a criação de agentes de IA robustos que podem funcionar em ambientes empresariais.
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Características principais:
- Planeamento orientado para objectivos: Divide automaticamente a entrada do utilizador em planos de execução em várias etapas.
- Memória e contexto: Utiliza embeddings e conectores para manter o estado e melhorar o raciocínio.
- Suporte a linguagens: Funciona com C#, Python e Java para desenvolvimento entre plataformas.
- Integração segura: Concebido para conformidade de nível empresarial, registo e acesso baseado em funções.
Dicas para desenvolvedores:
- Comece com habilidades: Construa "competências" modulares para combinar chamadas LLM , regras de negócio e APIs em unidades reutilizáveis.
- Utilizar os planeadores para obter autonomia: Permita que os planeadores lidem com raciocínios de várias etapas e dividam tarefas complexas.
- Integrar com cautela: Envolver gradualmente a lógica existente com as interfaces LLM para minimizar as perturbações
5. AutoGen
AutoGen é uma estrutura de desenvolvimento multi-agente construída em torno de conversação estruturada. Permite que os agentes trabalhem em conjunto, atribuindo funções e permitindo a passagem de mensagens entre agentes - ideal para resolver tarefas complexas que beneficiam de colaboração ou especialização.
Características principais:
- Mensagens de vários agentes: Os agentes conversam, fazem perguntas e transmitem os resultados entre si.
- Atribuição de funções: Defina agentes como "Investigador", "Planeador" ou "Executor" para dividir responsabilidades.
- Acesso a ferramentas: Integra-se com APIs, ferramentas locais e entradas humanas para concluir acções.
- Repetição e recuperação automáticas: Lida com transferências de agentes, becos sem saída e novas tentativas de forma limpa.
Dicas para desenvolvedores:
- Definir funções distintas: Evite a sobreposição de agentes, atribuindo a cada um deles uma tarefa clara e específica.
- Utilizar registos de conversação: Analisar os registos para melhorar a qualidade dos pedidos e clarificar as responsabilidades dos agentes.
- Comece com modelos: Utilize fluxos de tarefas oficiais para arrancar rapidamente com agentes de colaboração.
6. AutoGPT
O AutoGPT é uma estrutura de agentes autónomos que transforma GPT num assistente de planeamento automático e orientado para objectivos. Ao pensar, planear e executar tarefas de forma recursiva, mostra como os agentes podem funcionar com muito pouca supervisão humana - útil para fluxos de trabalho experimentais ou ferramentas semi-automatizadas.
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Características principais:
- Agentes de auto-planeamento: Os agentes definem os seus próximos passos com base no progresso em direção a um objetivo definido pelo utilizador.
- Suporte a plug-ins: Amplie o comportamento com navegação, gravação de arquivos e uso de ferramentas.
- Memória Vetorial: Armazena factos e história num formato recuperável para raciocínio futuro.
- Supervisão mínima: Os agentes funcionam de forma independente após a introdução inicial do objetivo.
Dicas para desenvolvedores:
- Definir objectivos claros: Comece com instruções concisas e específicas para manter os agentes concentrados e eficientes.
- Monitorizar o comportamento: Rever frequentemente os registos de saída para detetar loops ou alucinações.
- Utilize os plug-ins com cuidado: Amplie a funcionalidade de forma selectiva para evitar acções não intencionais.
7. RASA
Rasa é uma estrutura de código aberto para a criação de chatbots e assistentes de voz inteligentes. Proporciona uma flexibilidade e um controlo sem paralelo, permitindo aos programadores criar agentes de conversação dinâmicos e sensíveis ao contexto.
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Caraterísticas principais:
- NLU avançado: Analise e interprete as entradas do utilizador para extrair intenções e entidades com precisão.
- Gestão do diálogo: Gerir conversas complexas e com várias voltas, mantendo o contexto.
- Pipelines personalizáveis: Adapte os pipelines de NLU para atender a casos de uso específicos.
- Flexibilidade de fonte aberta: Personalize e integre com os sistemas existentes, garantindo um controlo total.
Dicas para desenvolvedores:
- Comece com Modelos Pré-Treinados: Utilize os modelos pré-treinados da Rasa como base e faça o ajuste fino para as necessidades específicas do domínio.
- Adotar o Desenvolvimento Orientado para a Conversação (CDD): Melhore continuamente o seu bot analisando as interações reais dos utilizadores.
- Utilize o Rasa X para colaboração: Partilhe bots com testadores e obtenha feedback para aperfeiçoar os fluxos de conversação.
Descubra a simplicidade da automatização da IA
As estruturas de agentes de IA estão a revolucionar a forma como as empresas optimizam os fluxos de trabalho, automatizam tarefas e melhoram as experiências dos clientes. Pronto para lançar o seu fluxo de trabalho alimentado por IA? Botpress tem tudo o que precisa para o fazer acontecer.
Com o seu design modular, integrações perfeitas e poderosas capacidades orientadas para a IA, o Botpress é mais do que uma ferramenta LLM , é uma estrutura completa para a criação de agentes autónomos que se adaptam às suas necessidades específicas.
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