- 2024年には、自律型AIシステムが我々のメールの作成、フライトの予約、データとの対話など、さまざまなタスクを担当できるようになる可能性がある。
- エージェントの開発者は、モデル、ユースケース、アーキテクチャだけでなく、どのフレームワークを利用するかも選択しなければならない。
- 最近の記事では、主要なフレームワークで同じエージェントを構築し、各フレームワークの強みと弱みをテクニカルレベルで調査した。
- エージェントには、機能呼び出し、複数のツールやスキル、外部リソースへの接続、共有状態やメモリなどの機能がある。
- フレームワークをスキップしてエージェントを自分で完全に構築することも可能であり、コードベースのアプローチは実装が比較的簡単であるが、いくつかの課題がある。
- LangGraphは、既存のパイプラインやチェーンの非循環性に対処するように構築されており、ループを定義するのが容易である。
- Workflowsは新しいエージェントフレームワークで、LangGraphに対応する要素を持ち、非同期実行を重視している。
- フレームワークの選択は、プロジェクトによって異なり、それぞれのメリットがある。
- エージェントフレームワークを選択する際には、既存のフレームワークの使用状況やプロジェクトのニーズを考慮することが重要である。
私の考え：
この記事では、自律型AIシステムの進化とエージェントの開発について詳細に説明されています。LangGraphやWorkflowsなどのフレームワークの比較や、コードベースのアプローチについての説明が示されており、各手法のメリットや課題が明確に示されています。エージェント開発においては、適切なフレームワークを選択することが重要であり、プロジェクトのニーズに合った選択が成功への鍵となるでしょう。
元記事: https://towardsdatascience.com/choosing-between-llm-agent-frameworks-69019493b259