LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy
33 posts
منظره توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تغییر است. ما از چت‌بات‌های ساده فراتر رفته‌ایم و به دنیای جریان‌های کاری عامل‌محور وارد شده‌ایم، جایی که مدل‌ها باید برنامه‌ریزی کنند، ابزارها را اجرا کنند و داده‌های ساختاریافته بازگردانند. برای توسعه‌دهندگان پایتون، دو ستون این فضا را تعریف کرده‌اند: کتابخانه Pydan...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان ساده متن به موتورهای استدلال قدرتمند، پارادایم توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تغییر کرده است. ما دیگر تنها از یک مدل نمی‌خواهیم به سوالی پاسخ دهد؛ بلکه سیستم‌هایی می‌سازیم که در آن‌ها مدل‌های تخصصی برای حل مسائل پیچیده با هم همکاری می‌کنند.
زمینه توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. ما از مهندسی ساده پرامپت به سمت گردش‌کارهای عاملی پیچیده و دارای حالت حرکت می‌کنیم. در حالی که چارچوب‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex این حوزه را در اختیار داشته‌اند، مدعی جدیدی ظهور کرده که مستقیماً با توسعه‌دهندگان مدرن TypeScript صحبت می‌کند...
زمینه توسعه نرم‌افزار به سرعت از منطق قطعی به تعاملات احتمالی و مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر است. چالش توسعه‌دهندگان دیگر تنها نوشتن کد کارآمد نیست، بلکه طراحی سیستم‌هایی است که قصد و زمینه را درک کنند. Semantic Kernel، SDK متن‌باز مایکروسافت...
زمینه توسعه هوش مصنوعی به سرعت از تکمیل‌های ساده چت به عامل‌های خودمختار و ابزارکار تغییر می‌کند. در حالی که کتابخانه‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex مدت‌هاست که در این فضا پیشرو بوده‌اند، OpenAI اخیراً با ابزار تخصصی خود یعنی OpenAI ...