Эффективные рамки LLM решения

Используйте рамки LLM инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

рамки LLM

  • Pydantic AI предлагает фреймворк на Python для декларативного определения, валидации и оркестрации входных данных, подсказок и выводов AI-агентов.
    0
    0
    Что такое Pydantic AI?
    Pydantic AI использует модели Pydantic для инкапсуляции определений AI-агентов, обеспечивая типобезопасность входных и выходных данных. Разработчики объявляют шаблоны подсказок как поля модели, автоматически валидируя пользовательские данные и ответы агента. Фреймворк предлагает встроенную обработку ошибок, логику повторных попыток и поддержку вызова функций. Он интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Azure, Anthropic и др.), поддерживает асинхронные рабочие процессы и обеспечивает модульное сочетание агентов. Благодаря понятным схемам и уровням валидации, Pydantic AI снижает ошибки во время выполнения, упрощает управление подсказками и ускоряет создание устойчивых и поддерживаемых AI-агентов.
    Основные функции Pydantic AI
    • Декларативные схемы агентов через модели Pydantic
    • Валидация типов для входных и выходных данных
    • Шаблоны подсказок с типизированными полями
    • Встроенная обработка ошибок и логика повторных попыток
    • Поддержка вызова функций
    • Интеграция с основными поставщиками LLM
    • Синхронное и асинхронное выполнение
    • Расширяемые хуки для обработчиков и middleware
    Плюсы и минусы Pydantic AI

    Минусы

    Не демонстрирует весь потенциал Pydantic AI
    Кажется более ориентированным на обучение и ресурсы, чем на отдельный продукт
    Информация о цене и коммерческой поддержке отсутствует

    Плюсы

    Предоставляет ясные, практические примеры создания AI-агентов
    Основывается на уважаемом исследовательском подходе Anthropic
    Подчеркивает простоту и структурированные выводы для поддерживаемых AI-процессов
    Открытый исходный код с доступным репозиторием на GitHub
  • Odyssey — это открытая платформа с многими агентами AI, управляющая несколькими агентами LLM с модульными инструментами и памятью для автоматизации сложных задач.
    0
    0
    Что такое Odyssey?
    Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.
  • Открытая структура, которая защищает доступ агентов LLM к конфиденциальным данным с помощью шифрования, аутентификации и безопасных слоев извлечения.
    0
    0
    Что такое Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation предоставляет SDK для Python и набор вспомогательных модулей, позволяющих оборачивать вызовы инструментов ИИ-агентов с помощью механизмов безопасности. Поддерживаются интеграции с популярными фреймворками LLM, такими как LangChain и Semantic Kernel, а также подключение к секретным хранилищам (например, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Шифрование в состоянии покоя и при передаче, ролевой контроль доступа и аудит обеспечивают, что агенты могут расширять свои рассуждения за счет внутренних баз знаний и API, не раскрывая чувствительные данные. Разработчики определяют защищённые конечные точки инструментов, настраивают политики аутентификации и инициализируют объект агента для выполнения безопасных запросов к конфиденциальным источникам данных.
Рекомендуемые