AI智能体通常是大语言模型(LLM)。它们的工作模式构成一个反馈循环:LLM作出决策,系统执行动作并收集外部反馈,再交由LLM评估,以决定任务是已完成还是需要进入下一环。本期我们将介绍目前最热门的7个Python智能体框架。
这些框架本质上就是为了简化上述的反馈循环。它们为融合LLM、外部工具与数据源提供了坚实的基础。1. LangChain
GitHub星标数: 10.8万
LangChain是一个功能全面的LLM应用开发框架,拥有庞大的工具集。
其核心的 Agents模块 让开发者可以直接在框架内构建和测试智能体。
代码库: LangChain GitHub:
https://github.com/langchain-ai/langchain
2. Microsoft AutoGen
GitHub星标数: 4.47万
AutoGen是微软开源的一款框架,特别适合实现具备自主协作能力的多智能体系统。
它借助AutoGen Studio、AgentChat等组件,实现了动态工作流、自然语言交互和高度可扩展的应用。
代码库: Microsoft AutoGen GitHub:
https://github.com/microsoft/autogen
3. CrewAI
GitHub星标数: 3.18万
CrewAI是一个轻量级Python框架,它不依赖于任何特定框架,架构清晰独立。
它通过Crews(高级抽象)和Flows(事件驱动控制)两种设计,巧妙地实现了智能体之间的任务编排与协同。
代码库: CrewAI GitHub:
https://github.com/CrewAIInc/crewAI
4. Deepset Haystack
GitHub星标数: 2.08万
Haystack是一个采用模块化设计的开源框架,其能力覆盖了检索增强生成(RAG)、智能体工作流和高级搜索系统。
该框架旨在帮助开发者快速构建生产级的AI应用,并能与各大主流工具链无缝对接。
代码库: Haystack GitHub:
https://github.com/deepset-ai/haystack
5. Hugging Face SmolAgents
GitHub星标数: 1.89万
SmolAgents是一个轻量框架,代码量不足1万行。
虽然是极简主义设计,但这个框架不仅兼容OpenAI、Anthropic等主流LLM,还为代码生成类智能体内置了原生支持。
代码库: SmolAgents GitHub:
https://github.com/huggingface/smolagents
6. LangGraph
GitHub星标数: 1.29万
LangGraph是一个底层编排框架,专为需要长期运行的状态型智能体而设计。
它提供持久化执行、人工介入监督、完整的记忆系统等企业级特性,并与LangChain生态深度集成。
代码库: LangGraph GitHub:
https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. OpenAI Agents Python
GitHub星标数: 1.04万
这款SDK旨在构建与LLM供应商解耦的多智能体工作流。
其核心亮点包括:易于集成的工具型智能体、专业化的控制流设计、可配置的安全护栏,以及内建的工作流追踪能力。
代码库: OpenAI Agents Python GitHub:
https://github.com/openai/openai-agents-python
结语
作为AI时代事实上的开发语言,Python在智能体框架领域也蓬勃发展。
上面介绍的这些框架,通过标准化的接口和流程,让AI与现有系统的集成工作变得更加简单。
以上就是“7个Python框架:赋能你的AI智能体开发!”的详细内容,想要了解更多Python教程欢迎持续关注编程学习网。
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