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Comparando estruturas de IA agênticas
Ao selecionar uma estrutura de IA agente para o desenvolvimento de agentes autônomos, considere como cada opção se alinha aos seus requisitos específicos. Considere não apenas suas capacidades técnicas, mas também sua adequação organizacional, incluindo a experiência da equipe, a infraestrutura existente e os requisitos de manutenção de longo prazo. Muitas organizações podem se beneficiar de uma abordagem híbrida, aproveitando várias estruturas para diferentes componentes de seu ecossistema autônomo de IA.
A tabela a seguir compara os níveis de maturidade (mais forte, forte, adequado ou fraco) de cada estrutura nas principais dimensões técnicas. Para cada estrutura, a tabela também inclui informações sobre as opções de implantação de produção e a complexidade da curva de aprendizado.
Framework |
AWS integração |
Suporte autônomo a vários agentes |
complexidade do fluxo de trabalho autônomo |
Capacidades multimodais |
Seleção do modelo de fundação |
Integração da API LLM |
Implantação de produção |
Curva de aprendizado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Amazon BedrockAgents |
Mais forte |
Adequado |
Adequado |
Forte |
Forte |
Forte |
Totalmente gerenciado |
Baixo |
AutoGen |
Fraco |
Forte |
Forte |
Adequado |
Adequado |
Forte |
Faça você mesmo (DIY) |
Íngreme |
CrewAI |
Fraco |
Forte |
Adequado |
Fraco |
Adequado |
Adequado |
FAÇA VOCÊ MESMO |
Moderada |
LangChain/LangGraph |
Adequado |
Forte |
Mais forte |
Mais forte |
Mais forte |
Mais forte |
Plataforma ou faça você mesmo |
Íngreme |
Strands Agents |
Mais forte |
Forte |
Mais forte |
Forte |
Forte |
Mais forte |
FAÇA VOCÊ MESMO |
Moderada |
Considerações na escolha de uma estrutura de IA agente
Ao desenvolver agentes autônomos, considere os seguintes fatores-chave:
-
AWS integração de infraestrutura — As organizações em que investem fortemente se AWS beneficiarão mais das integrações nativas do Strands Agents with Serviços da AWS para fluxos de trabalho autônomos. Para obter mais informações, consulte Resumo AWS semanal
(AWS blog). -
Seleção do modelo de fundação — Considere qual estrutura fornece o melhor suporte para seus modelos de fundação preferidos (por exemplo, modelos Amazon Nova no Amazon Bedrock ou Anthropic Claude), com base nos requisitos de raciocínio do seu agente autônomo. Para obter mais informações, consulte Criação de agentes eficazes
no Anthropic site. -
Integração da API LLM — Avalie as estruturas com base em sua integração com suas interfaces de serviço preferidas de modelo de linguagem grande (LLM) (por exemplo, Amazon Bedrock ouOpenAI) para implantação em produção. Para obter mais informações, consulte Interfaces de modelo
na Strands Agents documentação. -
Requisitos multimodais — Para agentes autônomos que precisam processar texto, imagens e fala, considere os recursos multimodais de cada estrutura. Para obter mais informações, consulte Multimodalidade
na LangChain documentação. -
Complexidade do fluxo de trabalho autônomo — Fluxos de trabalho autônomos mais complexos com gerenciamento de estado sofisticado podem favorecer os recursos avançados da máquina de estado. de. LangGraph
-
Colaboração autônoma em equipe — Projetos que exigem colaboração autônoma explícita baseada em funções entre agentes especializados podem se beneficiar da arquitetura orientada à equipe do. CrewAI
-
Paradigma de desenvolvimento autônomo — equipes que preferem padrões conversacionais e assíncronos para agentes autônomos podem preferir a arquitetura orientada a eventos do. AutoGen
-
Abordagem gerenciada ou baseada em código — Organizações que desejam uma experiência totalmente gerenciada com o mínimo de codificação devem considerar os Amazon Bedrock Agents. Organizações que exigem uma personalização mais profunda podem preferir Strands Agents outras estruturas com recursos especializados que se alinhem melhor aos requisitos específicos de agentes autônomos.
-
Prontidão de produção para sistemas autônomos — considere as opções de implantação, os recursos de monitoramento e os recursos corporativos para agentes autônomos de produção.
