Новый обзор систем агентного ИИ предлагает классификацию и рекомендации по выбору подходящих фреймворков для разработчиков, исследователей и технических команд.
Агентные ИИ-системы, в которых ИИ действует автономно и целенаправленно, становятся ключевым направлением развития искусственного интеллекта. Эксперты предлагают структурированный обзор современных фреймворков, помогающих создавать такие системы — от базовых решений до комплексных платформ.
Обзор охватывает 10 популярных фреймворков, включая AutoGen, LangGraph, CrewAI, Autogen Studio, MetaGPT и другие. Каждый из них подходит для конкретных задач: например, LangGraph ориентирован на графовые взаимодействия агентов, а CrewAI — на координацию группы агентов с разными ролями.
Фреймворки различаются по уровню абстракции, степени кастомизации, возможностям параллельного исполнения, безопасности и поддержке инструментов. Некоторые системы позволяют быстро запускать прототипы, другие — ориентированы на интеграцию в сложные производственные среды.
Разработчикам предлагается оценивать фреймворки по шести ключевым критериям: масштабируемость, расширяемость, гибкость, безопасность, совместимость с инструментами и активность сообщества. Такой подход упрощает выбор и помогает избежать технических ограничений в будущем.
Агентные ИИ-системы уже применяются в сценариях автономного программирования, комплексного поиска информации, поддержки решений и автоматизации бизнес-процессов. Эксперты отмечают, что по мере развития инструментов мы увидим рост числа приложений, где ИИ будет не просто помощником, а полноценным действующим агентом.
Подобные фреймворки становятся важным элементом современной ИИ-инфраструктуры. Они дают возможность быстро собирать прототипы, масштабировать проекты и экспериментировать с многоагентными взаимодействиями, приближая полноценную автономность ИИ в разных сферах.
