Machine learning Interview

🧠 7️⃣ лучших Python-фреймворков для создания AI-агентов

Агенты — это системы, которые используют LLM (Large Language Models) как движок рассуждений: они принимают решения, выбирают действия и обрабатывают их результаты, чтобы достичь цели. Сегодня вы можете собрать собственную мультиагентную систему всего за несколько минут, благодаря Python-фреймворкам нового поколения.

Ниже — 7 популярных фреймворков, которые помогут вам легко интегрировать LLM с внешними инструментами, API и данными.

🔹 1. LangChain
Один из самых популярных фреймворков для построения приложений с LLM. Предлагает модуль Agents для создания и тестирования агентов, а также множество интеграций с API и базами знаний.

- ⭐ GitHub: https://github.com/langchain-ai/langchain

🔹 2. Microsoft AutoGen
Открытый фреймворк от Microsoft для построения мультиагентных систем с возможностью коллаборации и автоматического решения задач. Поддерживает динамические сценарии, натуральный язык и масштабируемость.

- ⭐ GitHub: https://github.com/microsoft/autogen

🔹 3. CrewAI
Лёгкий и быстрый фреймворк, написанный с нуля, без зависимости от LangChain. Поддерживает абстракции «экипажей» (Crews) и «потоков» (Flows) для создания сложных, управляемых агентных сценариев.

- ⭐ GitHub: https://github.com/joaomdmoura/crewAI

🔹 4. Haystack (от Deepset)
Фреймворк с модульной архитектурой, поддержкой Retrieval-Augmented Generation (RAG) и интеграцией с OpenAI, Hugging Face и Elasticsearch. Идеален для создания готовых к продакшену систем.

- ⭐ GitHub: https://github.com/deepset-ai/haystack

🔹 5. SmolAgents (от Hugging Face)
Минималистичный фреймворк (~10 тыс строк кода) для создания мощных агентов без лишней сложности. Поддерживает OpenAI, Anthropic и другие модели, а также Code Agents.

- ⭐ GitHub: https://www.group-telegram.com/ms/machinelearning_interview.com/1446

🔹 6. LangGraph
Фреймворк низкого уровня для управления долговременными агентами со состоянием. Обеспечивает сохранение, аудит, человеческий контроль и глубокую интеграцию с LangChain.

- ⭐ GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph

🔹 7. OpenAI Agents SDK
Лёгкий SDK от OpenAI для построения мультиагентных сценариев. Поддерживает OpenAI API и 100+ других LLM, включает Guardrails, Tracing и Handoffs между агентами.

- ⭐ GitHub: https://github.com/openai/openai-agents-python

🔍 Заключение
Разработка ИИ-агентов теперь проще как никогда. Эти фреймворки открывают путь к построению умных систем, которые взаимодействуют друг с другом, принимают решения, управляют инструментами и работают с данными — автономно и безопасно.

🚀 Хотите начать? Просто выберите подходящий инструмент — и стройте собственную армию LLM-агентов уже сегодня!

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/ms/machinelearning_interview.com/1807

4.3K viewsMay 24 at 17:23

🧠 7️⃣ лучших Python-фреймворков для создания AI-агентов

Агенты — это системы, которые используют LLM (Large Language Models) как движок рассуждений: они принимают решения, выбирают действия и обрабатывают их результаты, чтобы достичь цели. Сегодня вы можете собрать собственную мультиагентную систему всего за несколько минут, благодаря Python-фреймворкам нового поколения.

Ниже — 7 популярных фреймворков, которые помогут вам легко интегрировать LLM с внешними инструментами, API и данными.

🔹 1. LangChain
Один из самых популярных фреймворков для построения приложений с LLM. Предлагает модуль Agents для создания и тестирования агентов, а также множество интеграций с API и базами знаний.

- ⭐ GitHub: https://github.com/langchain-ai/langchain

🔹 2. Microsoft AutoGen
Открытый фреймворк от Microsoft для построения мультиагентных систем с возможностью коллаборации и автоматического решения задач. Поддерживает динамические сценарии, натуральный язык и масштабируемость.

- ⭐ GitHub: https://github.com/microsoft/autogen

🔹 3. CrewAI
Лёгкий и быстрый фреймворк, написанный с нуля, без зависимости от LangChain. Поддерживает абстракции «экипажей» (Crews) и «потоков» (Flows) для создания сложных, управляемых агентных сценариев.

- ⭐ GitHub: https://github.com/joaomdmoura/crewAI

🔹 4. Haystack (от Deepset)
Фреймворк с модульной архитектурой, поддержкой Retrieval-Augmented Generation (RAG) и интеграцией с OpenAI, Hugging Face и Elasticsearch. Идеален для создания готовых к продакшену систем.

- ⭐ GitHub: https://github.com/deepset-ai/haystack

🔹 5. SmolAgents (от Hugging Face)
Минималистичный фреймворк (~10 тыс строк кода) для создания мощных агентов без лишней сложности. Поддерживает OpenAI, Anthropic и другие модели, а также Code Agents.

- ⭐ GitHub: https://www.group-telegram.com/ms/machinelearning_interview.com/1446

🔹 6. LangGraph
Фреймворк низкого уровня для управления долговременными агентами со состоянием. Обеспечивает сохранение, аудит, человеческий контроль и глубокую интеграцию с LangChain.

- ⭐ GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph

🔹 7. OpenAI Agents SDK
Лёгкий SDK от OpenAI для построения мультиагентных сценариев. Поддерживает OpenAI API и 100+ других LLM, включает Guardrails, Tracing и Handoffs между агентами.

- ⭐ GitHub: https://github.com/openai/openai-agents-python

🔍 Заключение
Разработка ИИ-агентов теперь проще как никогда. Эти фреймворки открывают путь к построению умных систем, которые взаимодействуют друг с другом, принимают решения, управляют инструментами и работают с данными — автономно и безопасно.

🚀 Хотите начать? Просто выберите подходящий инструмент — и стройте собственную армию LLM-агентов уже сегодня!