比較代理式 AI 架構

選擇適用於自動代理程式開發的代理程式 AI 架構時，請考慮每個選項如何符合您的特定需求。不僅考慮其技術能力，還考慮其組織適用性，包括團隊專業知識、現有基礎設施和長期維護需求。許多組織可能受益於混合式方法，利用多個架構來實現自動化 AI 生態系統的不同元件。

下表比較各架構在關鍵技術維度之間的成熟度等級（最強、強、適當或弱）。對於每個架構，資料表也包含生產部署選項和學習曲線複雜性的相關資訊。

架構	AWS 整合	自動多重代理程式支援	自主工作流程複雜性	多模式功能	基礎模型選擇	LLM API 整合	生產部署	學習曲線
Amazon BedrockAgents	最強	適當	適當	強	強	強	完全受管	低
AutoGen	脆弱	強	強	適當	適當	強	自行執行 (DIY)	陡峭
CrewAI	脆弱	強	適當	脆弱	適當	適當	DIY	適中
LangChain/LangGraph	適當	強	最強	最強	最強	最強	平台或 DIY	陡峭
Strands Agents	最強	強	最強	強	強	最強	DIY	適中

選擇代理式 AI 架構時的考量事項

開發自動代理程式時，請考慮下列關鍵因素：

AWS 基礎設施整合 – 大量投資的組織 AWS 將受益於 Strands Agents 與的原生整合 AWS 服務，以進行自動化工作流程。如需詳細資訊，請參閱AWS 每週總和 (AWS 部落格）。
基礎模型選擇 – 根據自動代理程式的推理需求，考慮哪個架構為您的偏好基礎模型（例如 Amazon Bedrock 或 Anthropic Claude 上的 Amazon Nova 模型）提供最佳支援。如需詳細資訊，請參閱 Anthropic 網站上的建置有效的代理程式。
LLM API 整合 – 根據架構與您偏好的大型語言模型 (LLM) 服務介面（例如 Amazon Bedrock 或 OpenAI) 的整合來評估架構，以進行生產部署。如需詳細資訊，請參閱文件中的 Strands Agents模型界面。
多模態需求 – 對於需要處理文字、影像和語音的自動代理程式，請考慮每個架構的多模態功能。如需詳細資訊，請參閱 LangChain 文件中的多模態。
自主工作流程複雜性 – 具有複雜狀態管理的更複雜自主工作流程可能偏好進階狀態機器功能。的 LangGraph。
自主團隊協作 – 需要專業客服人員之間明確角色型自主協作的專案，可以從的團隊導向架構中受益CrewAI。
自主開發範例 – 偏好自動代理程式對話、非同步模式的團隊可能會偏好的事件驅動型架構AutoGen。
受管或程式碼型方法 – 希望以最少編碼獲得全受管體驗的組織應考慮 Amazon Bedrock 代理程式。需要更深入自訂的組織可能會偏好 Strands Agents或其他具有專門功能的架構，以更符合特定的自主代理程式需求。
自動系統的生產準備程度 – 考慮生產自動代理器的部署選項、監控功能和企業功能。

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文件慣用形式

AutoGen

代理程式通訊協定