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Vergleich agentischer KI-Frameworks
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines agentischen KI-Frameworks für die Entwicklung autonomer Agenten, wie jede Option Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Berücksichtigen Sie nicht nur die technischen Fähigkeiten, sondern auch die organisatorische Eignung, einschließlich der Expertise des Teams, der vorhandenen Infrastruktur und der langfristigen Wartungsanforderungen. Viele Unternehmen könnten von einem hybriden Ansatz profitieren, bei dem mehrere Frameworks für verschiedene Komponenten ihres autonomen KI-Ökosystems genutzt werden.
In der folgenden Tabelle werden die Reifegrade (am stärksten, am stärksten, angemessen oder schwach) der einzelnen Frameworks anhand der wichtigsten technischen Dimensionen verglichen. Für jedes Framework enthält die Tabelle auch Informationen zu den Optionen für den Einsatz in der Produktion und zur Komplexität der Lernkurve.
Framework |
AWS Integration |
Autonome Unterstützung für mehrere Agenten |
Komplexität des autonomen Workflows |
Multimodale Fähigkeiten |
Auswahl des Fundamentmodells |
LLM-API-Integration |
Einsatz in der Produktion |
Lernkurve |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Amazon BedrockAgents |
Am stärksten |
Ausreichend |
Ausreichend |
Stark |
Stark |
Stark |
Vollständig verwaltet |
Niedrig |
AutoGen |
Schwach |
Stark |
Stark |
Ausreichend |
Ausreichend |
Stark |
Mach es selbst (DIY) |
Steil |
CrewAI |
Schwach |
Stark |
Ausreichend |
Schwach |
Ausreichend |
Ausreichend |
DIY |
Mittel |
LangChain/LangGraph |
Ausreichend |
Stark |
Am stärksten |
Am stärksten |
Am stärksten |
Am stärksten |
Plattform oder DIY |
Steil |
Strands Agents |
Am stärksten |
Stark |
Am stärksten |
Stark |
Stark |
Am stärksten |
DIY |
Mittel |
Überlegungen bei der Auswahl eines agentischen KI-Frameworks
Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung autonomer Agenten die folgenden Schlüsselfaktoren:
-
AWS Infrastrukturintegration — Organizations, in die viel investiert AWS wird, werden am meisten von den nativen Integrationen von Strands Agents AWS-Services für autonome Workflows profitieren. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Weekly Roundup (Blog
)AWS . -
Auswahl des Foundation-Modells — Überlegen Sie anhand der Argumentationsanforderungen Ihres autonomen Agenten, welches Framework Ihre bevorzugten Foundation-Modelle am besten unterstützt (z. B. Amazon Nova-Modelle auf Amazon Bedrock oder Anthropic Claude). Weitere Informationen finden Sie auf der Website unter Building Effective Agents
. Anthropic -
LLM-API-Integration — Evaluieren Sie Frameworks auf der Grundlage ihrer Integration mit Ihren bevorzugten Large Language Model (LLM) -Serviceschnittstellen (z. B. Amazon Bedrock oderOpenAI) für die Produktionsbereitstellung. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Model Interfaces
. Strands Agents -
Multimodale Anforderungen — Bei autonomen Agenten, die Text, Bilder und Sprache verarbeiten müssen, sollten Sie die multimodalen Fähigkeiten der einzelnen Frameworks berücksichtigen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Multimodalität.
LangChain -
Komplexität autonomer Workflows — Komplexere autonome Workflows mit ausgefeilter Zustandsverwaltung könnten die fortschrittlichen Funktionen von State Machines begünstigen. von. LangGraph
-
Autonome Teamzusammenarbeit — Projekte, die eine explizite, rollenbasierte, autonome Zusammenarbeit zwischen spezialisierten Mitarbeitern erfordern, können von der teamorientierten Architektur von profitieren. CrewAI
-
Paradigma der autonomen Entwicklung — Teams, die asynchrone Konversationsmuster für autonome Agenten bevorzugen, bevorzugen möglicherweise die ereignisgesteuerte Architektur von. AutoGen
-
Verwalteter oder codebasierter Ansatz — Organizations, die eine vollständig verwaltete Erfahrung mit minimalem Programmieraufwand wünschen, sollten Amazon Bedrock Agents in Betracht ziehen. Organizations, die eine tiefere Anpassung benötigen, bevorzugen Strands Agents möglicherweise andere Frameworks mit speziellen Funktionen, die besser auf die spezifischen Anforderungen autonomer Agenten zugeschnitten sind.
-
Produktionsreife autonomer Systeme — Erwägen Sie Bereitstellungsoptionen, Überwachungsmöglichkeiten und Unternehmensfunktionen für autonome Produktionsagenten.
