Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Membandingkan kerangka kerja AI agen
Saat memilih kerangka kerja AI agen untuk pengembangan agen otonom, pertimbangkan bagaimana setiap opsi selaras dengan persyaratan spesifik Anda. Pertimbangkan tidak hanya kemampuan teknisnya tetapi juga kecocokan organisasinya, termasuk keahlian tim, infrastruktur yang ada, dan persyaratan pemeliharaan jangka panjang. Banyak organisasi mungkin mendapat manfaat dari pendekatan hibrida, memanfaatkan beberapa kerangka kerja untuk berbagai komponen ekosistem AI otonom mereka.
Tabel berikut membandingkan tingkat kematangan (terkuat, kuat, memadai, atau lemah) dari setiap kerangka kerja di seluruh dimensi teknis utama. Untuk setiap kerangka kerja, tabel juga mencakup informasi tentang opsi penerapan produksi dan kompleksitas kurva pembelajaran.
Kerangka |
AWS integrasi |
Dukungan multi-agen otonom |
Kompleksitas alur kerja otonom |
Kemampuan multimodal |
Pemilihan model pondasi |
Integrasi API LLM |
Penyebaran produksi |
Kurva belajar |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Amazon BedrockAgents |
Terkuat |
Memadai |
Memadai |
Kuat |
Kuat |
Kuat |
Dikelola sepenuhnya |
Rendah |
AutoGen |
Lemah |
Kuat |
Kuat |
Memadai |
Memadai |
Kuat |
Lakukan sendiri (DIY) |
Curam |
CrewAI |
Lemah |
Kuat |
Memadai |
Lemah |
Memadai |
Memadai |
DIY |
Sedang |
LangChain/LangGraph |
Memadai |
Kuat |
Terkuat |
Terkuat |
Terkuat |
Terkuat |
Platform atau DIY |
Curam |
Strands Agents |
Terkuat |
Kuat |
Terkuat |
Kuat |
Kuat |
Terkuat |
DIY |
Sedang |
Pertimbangan dalam memilih kerangka kerja AI agen
Saat mengembangkan agen otonom, pertimbangkan faktor-faktor kunci berikut:
-
AWS Integrasi infrastruktur — Organizations yang banyak diinvestasikan AWS akan mendapat manfaat paling besar dari integrasi asli Strands Agents dengan Layanan AWS untuk alur kerja otonom. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Roundup AWS Mingguan
(AWS Blog). -
Pemilihan model foundation - Pertimbangkan kerangka kerja mana yang memberikan dukungan terbaik untuk model fondasi pilihan Anda (misalnya, model Amazon Nova di Amazon Bedrock atau Anthropic Claude), berdasarkan persyaratan penalaran agen otonom Anda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Membangun Agen Efektif
di Anthropic situs web. -
Integrasi API LLM - Evaluasi kerangka kerja berdasarkan integrasinya dengan antarmuka layanan model bahasa besar (LLM) pilihan Anda (misalnya, Amazon Bedrock atauOpenAI) untuk penerapan produksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Antarmuka Model
dalam Strands Agents dokumentasi. -
Persyaratan multimodal — Untuk agen otonom yang perlu memproses teks, gambar, dan ucapan, pertimbangkan kemampuan multimodal dari setiap kerangka kerja. Untuk informasi selengkapnya, lihat Multimodalitas
dalam dokumentasi. LangChain -
Kompleksitas alur kerja otonom - Alur kerja otonom yang lebih kompleks dengan manajemen negara yang canggih mungkin mendukung kemampuan mesin negara bagian yang canggih. LangGraph
-
Kolaborasi tim otonom — Proyek yang membutuhkan kolaborasi otonom berbasis peran eksplisit antara agen khusus dapat memperoleh manfaat dari arsitektur berorientasi tim. CrewAI
-
Paradigma pengembangan otonom — Tim yang lebih menyukai pola percakapan dan asinkron untuk agen otonom mungkin lebih menyukai arsitektur berbasis peristiwa. AutoGen
-
Pendekatan terkelola atau berbasis kode - Organizations yang menginginkan pengalaman yang dikelola sepenuhnya dengan pengkodean minimal harus mempertimbangkan Amazon Bedrock Agents. Organizations yang memerlukan kustomisasi lebih dalam mungkin lebih suka Strands Agents atau kerangka kerja lain dengan kemampuan khusus yang lebih selaras dengan persyaratan agen otonom tertentu.
-
Kesiapan produksi untuk sistem otonom — Pertimbangkan opsi penyebaran, kemampuan pemantauan, dan fitur perusahaan untuk agen otonom produksi.
