最近需要做Agent智能体开发,在经过一番比较后,得出两个较好的框架:Langchain和Qwen-Agent,两个框架都比较优秀,但是在实现上有略微差别,本文会将大体框架的优势以及劣势进行比较分析,下篇会着重进入智能体开发。
一、什么是Agent智能体
Agent智能体是人工智能领域中的一个重要概念,指的是具有智能的实体,能够感知环境、做出决策并采取行动。以下是关于Agent智能体的几个关键特性和应用场景:
关键特性
- 感知能力:Agent能够理解环境,包括语言交互、处理和解释来自不同感官的信息(如视觉、听觉、触觉等)。
- 推理能力:Agent具备推理能力,能够进行复杂的逻辑推理,如在大语言模型(LLM)的帮助下,其表现得到了显著提升。
- 行动能力:Agent能够通过语言输出参与社会交流,如谈判、冲突解决或教学活动,同时也能通过物理层面的交互执行具体的物理操作。
Agent的技术框架涉及多个层面,包括规划、记忆、工具和行动。规划包括子目标的分解、连续的思考、自我反思和批评,以及对表征行动的反思。记忆包括短期记忆和长期记忆,短期记忆与上下文学习有关,长期记忆则涉及信息的长时间保留和检索。工具包括Agent可能调用的各种工具,如日历、计算器、代码解释器和搜索功能等,这些工具扩展了Agent的行动能力,使其能够执行更复杂的任务。
智能体流程:
随着任务复杂度增加,单一智能体需要理解的语境和工具使用面临上下文窗口限制,导致性能下降。
多智能体协作通过动态任务分解、专业化分工和协同工作克服这一挑战。
在处理复杂任务时,系统会将任务分解为多个子任务。每个子任务由专门的智能体处理,这些智能体在特定领域具有专长。
智能体之间通过持续的信息交换和任务协调来实现整体目标,这种协作方法可能产生智能涌现,即系统整体表现超越单个智能体能力之和。
多智能体:
二、常见智能体框架
框架名称 | 核心特性 | 适用场景 | 不足 |
Langchain | 1. 模块化设计(Chains, Agents, Memory) 2. 支持多模型集成(如OpenAI、HuggingFace) 3. 灵活构建LLM应用流程(如RAG、工具调用) | 1. 复杂链式任务(文档问答、数据分析) 2. 多工具协作场景(如搜索引擎+数据库查询) 3. 需要长期记忆的对话机器人开发 | 1. 学习曲线陡峭(需理解抽象概念) 2. 复杂任务调试困难 3. 性能依赖底层LLM,大规模应用可能需优化 |
Qwen-Agent | 1. 深度集成千问模型(通义千问系列优化) 2. 简化Agent开发流程(预设模板/API) 3. 支持多模态交互(文本、图像等) | 1. 快速部署千问模型应用(如智能客服) 2. 中文场景任务(本土化优化) 3. 企业级自动化流程(需与阿里云服务集成) | 1. 依赖阿里云生态(灵活性受限) 2. 社区生态较小(工具库有限) 3. 多模态功能需特定硬件支持 |
Swarm | 非常简单,核心源码300行左右、轻量级
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AutoGen | 统一接口、可定制、可人工交互
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Magic-One | 编排者模式,适合解决复杂任务的场景
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CrewAI | 自主决策、人工介入、无缝协作、复杂任务
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MetaGPT | SOP,支持命令行使用
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个人总结:
个人感觉上来说,langchain是一个开源的基于 LLM 的上层应用开发框架,LangChain 提供了一系列的工具和接口,让开发者可以轻松地构建和部署基于 LLM 的应用,LangChain 能解决大模型的两个痛点,包括模型接口复杂、输入长度受限离不开自己精心设计的模块。根据LangChain 的最新文档,目前在 LangChain 中一共有六大核心组件,分别是模型的输入输出 (Model I/O)、数据连接 (Data Connection)、内存记忆(Memory)、链(Chains)、代理(Agent)、回调(Callbacks)。
但如果只单纯的做Agent,相对来说,比较重,里面包含的内容非常多,Qwen-Agent框架提供了大模型(LLM,继承自class BaseChatModel
,并提供了Function Calling功能)和工具(Tool,继承自class BaseTool
)等原子组件,也提供了智能体(Agent)等高级抽象组件(继承自class Agent
),可以快速上手开发,里面该有的功能也都有,较为轻量,至于如何选型需要根据自己的项目本身的业务和功能共同决定
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