۱۰ فریم ورک برتر برای ساخت عاملهای هوشمند

۱۰ فریم ورک برتر برای ساخت عاملهای هوشمند

🧠 ۱. LangChain

• زبان: Python, JavaScript
• مناسب برای: یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در اپلیکیشن‌هاچ

مزایا:

• طراحی ماژولار و انعطاف‌پذیر
• یکپارچگی گسترده با ابزارها و منابع داده‌ای مختلف
• پشتیبانی از انواع کاربردها مانند چت‌بات‌ها، تحلیل اسناد و درک کد

ویژگی‌ها:

• ۱. زبان LangChain Expression Language (LCEL)
  LCEL یک زبان بیانی قدرتمند است که امکان تعریف زنجیره‌های عملیاتی را به‌صورت ساده و قابل فهم فراهم می‌کند. با استفاده از LCEL می‌توان اجزای مختلف مانند مدل‌های زبانی، پردازشگرهای ورودی/خروجی و ابزارهای دیگر را به‌صورت زنجیره‌ای ترکیب کرد

مزایای LCEL:

• پشتیبانی از اجرای موازی و غیرهم‌زمان برای افزایش کارایی
• امکان استریمینگ نتایج برای دریافت خروجی به‌صورت تدریجی
• یکپارچگی با ابزار LangSmith برای مشاهده و اشکال‌زدایی زنجیره‌ها
• قابلیت استفاده در ساختارهای پیچیده با استفاده از LangGraph

ابزار LangServe

• LangServe ابزاری برای استقرار زنجیره‌های ساخته‌شده با LangChain به‌صورت APIهای RESTful است. این ابزار با استفاده از FastAPI و Pydantic، امکان ارائه‌ی زنجیره‌ها به‌صورت سرویس‌های وب را فراهم می‌کند.

ویژگی‌های LangServe:

• تولید خودکار اسناد API با استفاده از Swagger
• پشتیبانی از اجرای دسته‌ای و استریمینگ
• امکان مشاهده‌ی مراحل میانی اجرای زنجیره‌ها
• یکپارچگی با کلاینت‌های JavaScript برای فراخوانی APIها

🔗 ۲. LangGraph

• زبان: Python
• مناسب برای: ساخت سیستم‌های چندعاملی با جریان‌های کاری پیچیده
• مزایا: معماری مبتنی بر گراف، پشتیبانی از اجرای هم‌زمان و غیرهم‌زمان وظایف
• موارد استفاده: اپلیکیشن‌هایی با چند عامل مستقل که نیاز به هماهنگی دارند

🤖 ۳. Microsoft AutoGen

• زبان: Python
• مناسب برای: ایجاد عامل‌های خودمختار با قابلیت استدلال چندمرحله‌ای
• مزایا: ادغام مستقیم با ابزارهای مایکروسافت، امکان سازمان‌دهی چند عامل
• ویژگی‌ها: طراحی شده برای برنامه‌ریزی، استدلال و اقدام خودکار توسط عامل‌ها

🧰 ۴. OpenAI Agents SDK (Swarm)

• زبان: Python
• مناسب برای: ساخت عامل‌های سبک و قابل استفاده در محیط‌های واقعی
• مزایا: طراحی مینیمال، محافظت در برابر خطاها، ساختاردهی گردش کار
• ویژگی‌ها: شامل مفاهیمی چون agent، ابزار (tool) و handoff برای تعامل

🛠️ ۵. SuperAGI

• زبان: Python
• مناسب برای: مدیریت عامل‌های پایدار با ابزارهای دیداری و پایش
• مزایا: پشتیبانی از حافظه، رابط کاربری گرافیکی، مارکت‌پلیس برای کامپوننت‌ها
• موارد استفاده: مناسب برای اپ‌هایی با عامل‌های بلندمدت و نیاز به مانیتورینگ

👥 ۶. CrewAI

• زبان: Python
• مناسب برای: هماهنگی بین عامل‌ها برای انجام کارهای پیچیده به‌صورت گروهی
• مزایا: تقسیم وظایف، نقش‌پذیری پویا، تعامل میان عامل‌ها
• موارد استفاده: تیم‌های چندعاملی برای انجام کارهای مشترک

🧩 ۷. Semantic Kernel

• زبان: Python, C#, Java
• مناسب برای: جاسازی هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های سازمانی و دستیارهای دیجیتال
• مزایا: مدل پلاگین سبک، مناسب برای محیط‌های سازمانی، مدل‌محور نیست
• ویژگی‌ها: در Microsoft 365 Copilot نیز استفاده می‌شود

🐣 ۸. SmolAgents

• زبان: Python
• مناسب برای: توسعه عامل‌های سبک و سریع برای استفاده‌های اولیه
• مزایا: طراحی ساده، راه‌اندازی سریع، مناسب برای توسعه‌دهندگان مستقل
• موارد استفاده: نمونه‌سازی سریع عامل‌های ساده

🧠 ۹. AgentLite

• زبان: Python
• مناسب برای: ساخت سیستم‌های عامل محور با تمرکز بر وظایف مشخص
• مزایا: سبک، قابل توسعه، پشتیبانی از چندعامل
• ویژگی‌ها: پیاده‌سازی استراتژی‌های استدلال پیشرفته

🔍 ۱۰. LlamaIndex

• زبان: Python
• مناسب برای: ساخت اپلیکیشن‌هایی که نیاز به ایندکس‌گذاری و جستجو در داده‌های حجیم دارند
• مزایا: ایندکس‌گذاری مؤثر، یکپارچگی با منابع مختلف داده
• موارد استفاده: بازیابی اسناد، سیستم‌های پاسخ به سوال، موتورهای جستجو

---

🧾 جدول خلاصه

فریم‌ورک	مناسب برای	مزایای کلیدی
LangChain	یکپارچه‌سازی LLM با اپلیکیشن‌ها	طراحی ماژولار، ادغام‌پذیری بالا
LangGraph	سیستم‌های چندعاملی پیچیده	معماری گرافی، پشتیبانی از پردازش غیرهم‌زمان
Microsoft AutoGen	عامل‌های خودمختار با استدلال چندمرحله‌ای	ادغام با ابزارهای Microsoft، ارکستراسیون
OpenAI SDK	عامل‌های سبک و قابل تولید در مقیاس	طراحی مینیمال، ساختاردهی و محافظت
SuperAGI	عامل‌های پایدار با ابزارهای پایش و رابط کاربری	مدیریت چندعامل، مارکت‌پلیس، ابزار دیداری
CrewAI	هماهنگی بین عامل‌های همکار	همکاری، تقسیم وظایف، نقش‌پذیری پویا
Semantic Kernel	جاسازی هوش مصنوعی در اپ‌های سازمانی	سبک، سازگار با سازمان‌ها، مستقل از مدل
SmolAgents	عامل‌های سبک و ساده	طراحی ساده، نمونه‌سازی سریع
AgentLite	سیستم‌های وظیفه‌محور با استدلال پیشرفته	سبک، چندعاملی، مناسب برای توسعه سریع
LlamaIndex	ایندکس‌گذاری و پرس‌وجو روی داده‌های حجیم	ایندکس سریع، اتصال به منابع داده مختلف