LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy
33 posts
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان متن ساده به موتورهای استدلال پیچیده، پارادایم ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی در حال تغییر است. ما فراتر از پرامپت‌های ثابت و زنجیره‌های خشک حرکت می‌کنیم و به سمت سیستم‌های پویا و خودمختار می‌رویم.
زمینه توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به سرعت از پرامپت‌دهی تک‌مدلی به سمت هماهنگی پیچیده چندعاملی در حال تغییر است. در میان ابزارهای پیشرو در این حوزه، Microsoft AutoGen قرار دارد.
سال‌ها، ساخت برنامه‌های قابل اعتماد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یک تمرین ناامیدکننده مبتنی بر آزمون و خطا بوده است. توسعه‌دهندگان ساعت‌های بی‌شماری را صرف ساخت «پرامپت کامل»، تنظیم دما و اشکال‌زدایی دستی شکست‌هایی کردند که به نظر می‌رسید از جایی ظاهر شوند. این دوران از...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار را متحول کرده‌اند، اما آن‌ها از یک محدودیت بنیادین رنج می‌برند: عدم دسترسی به داده‌های اختصاصی، به‌روز یا تخصصی. اگرچه مهندسی پرامپت و تنظیم دقیق راه‌حل‌های جزئی ارائه می‌دهند، اما قوی‌ترین الگوی معماری در حال ظهور...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، توسعه‌دهندگان همواره به دنبال چارچوب‌هایی هستند که قدرت را با سادگی ترکیب کنند. آگنو، یک چارچوب عامل نوظهور که با فلسفه مینیمالیسم و عملکرد بالا خود را متمایز می‌کند. برخلاف پلتفرم‌های تک‌توده...
با حرکت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از رابط‌های چت ساده به سمت عامل‌های خودمختار پیچیده، نیاز به مدیریت وضعیت و جریان کنترل پایدار بسیار حیاتی می‌شود. چارچوب‌های سنتی عامل اغلب در مدیریت حلقه‌های بی‌نهایت، عدم قابلیت مشاهده یا مسیرهای اجرای خطی خشک دچار مشکل هستند. Ente...
با تحولات در حوزه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، توسعه‌دهندگان از پیچ‌وخم‌های ساده API فراتر می‌روند. تقاضا به سمت معماری‌های مقاوم و ترکیب‌پذیری تغییر می‌کند که می‌توانند تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، استدلال پیچیده و جریان‌های کاری عامل‌های چندمرحله‌ای را مدیریت کنند.