Análise detalhada das 8 principais estruturas de agentes de IA para 2025: de LangChain a CrewAI, o guia definitivo para a seleção de desenvolvedores

Os agentes de IA estão levando os modelos de linguagem grandes (LLMs) do "diálogo" para a "ação". Um agente real não apenas entende comandos, mas também pode planejar de forma autônoma, invocar ferramentas e interagir com o ambiente externo para concluir tarefas complexas. Isso é apoiado por uma sólida estrutura de código aberto.

Atualmente, há muitos projetos excelentes no campo das estruturas de agentes de IA, que têm sua própria filosofia de design, programação de tarefas, integração de ferramentas e até mesmo recursos de colaboração com vários agentes. Neste artigo, faremos uma análise comparativa detalhada das oito principais estruturas para ajudar os desenvolvedores e as equipes a encontrar a solução mais adequada para suas necessidades.

1. LangChain: o padrão de fato para o desenvolvimento de aplicativos LLM

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LangChain Ele não foi projetado especificamente para agentes, mas seu ecossistema abrangente de componentes o torna um ponto de partida para a criação de agentes.

Principais recursos

• Componentes abrangentesFornecimento de módulos completos, desde carregadores de documentos, armazenamentos vetoriais, memória até ferramentas.
• Estratégia do agenteSuporte a uma variedade de políticas de tempo de execução do agente, como ReActePlan-and-Execute responder cantando Conversational.
• LCEL (Linguagem de Expressão LangChain)Esse é o mais novo recurso principal da LangChain, que está disponível por meio do operador de pipeline | A combinação de diferentes componentes de forma fluida resulta em um código mais limpo e em uma execução paralela e saída de streaming mais fáceis.

Arquitetura tecnológica

LangChain é estruturado em torno de Chain A construção conceitual do LCEL irá PromptTemplateeLLM responder cantando Output Parser e outros componentes em um fluxo de tarefas executáveis. Seu módulo Agent está conectado a um fluxo de tarefas executáveis por meio do AgentExecutor para gerenciar os ciclos de pensamento e ação do agente. Ao mesmo tempo, ele integra LangSmith para depuração e observabilidade, o que é fundamental no desenvolvimento de agentes complexos.

Cenário

• É necessária uma compilação de agente genérico altamente personalizada.
• Crie aplicativos em torno de RAG (Retrieval Augmented Generation), sistemas de diálogo e análise de código.
• como uma estrutura básica para aprender e entender como os agentes trabalham.

2. CrewAI: equipes de agentes "corporativos" orientadas para a colaboração

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CrewAI A ideia central é o "trabalho em equipe". Ela abstrai os agentes como membros da equipe com funções específicas (Função) e metas (Meta), por meio do processo (Processo) para colaborar na conclusão de tarefas complexas.

Principais recursos

• Divisão de trabalho baseada em funçõesCada agente é claramente estruturado com funções definidas, responsabilidades e ferramentas disponíveis.
• Processos de colaboração incorporadosEstrutura: A estrutura tem mecanismos integrados de agendamento de tarefas e colaboração que suportam a execução de tarefas sequenciais ou hierárquicas.
• Configuração flexívelCada agente pode ser configurado de forma independente para usar um LLM diferente, permitindo que o modelo ideal seja selecionado para diferentes tarefas.

Arquitetura tecnológica

Sua arquitetura consiste em três componentes principais:Agent(Definir executor),Task(definição de tarefas) e Crew(Organizar agentes e tarefas e iniciar a execução).CrewAI Pode ser perfeitamente integrado LangChain O ecossistema de ferramentas permite ter uma estrutura clara sem perder a poderosa funcionalidade da extensibilidade.

de ponta

CrewAI Por exemplo, o processo de redação de um relatório de pesquisa de mercado pode ser dividido em: o Agente Pesquisador é responsável pela coleta de dados, o Agente Analista é responsável pela integração dos dados e o Agente Redator é responsável pela redação do relatório. Esse modelo torna a decomposição e o gerenciamento de tarefas muito simples.

Cenários de uso

• Tarefas de várias etapas que exigem uma divisão clara do trabalho, como criação de conteúdo, análise de mercado e revisão de código.
• Processos de automação de escritório dentro da empresa.

3. AutoGPT: um dos primeiros exploradores de inteligências autônomas

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AutoGPT Foi um dos primeiros projetos a ativar o conceito de "Inteligência Autônoma". Seu objetivo é criar um sistema de circuito fechado totalmente automatizado: o usuário recebe um objetivo final, oAutoGPT Ele será capaz de desmontar tarefas de forma autônoma, executá-las e realizar autoavaliação e correção.

Principais recursos

• Ciclo de autonomia totalObservação: Segue o ciclo Pensar -> Agir -> Observar sem intervenção humana.
• Memória de longo prazo:: Armazenamento de longo prazo e recuperação de informações usando bancos de dados vetoriais.
• Invocação de ferramenta dinâmicaCapacidade de tomar decisões autônomas sobre quais ferramentas (por exemplo, pesquisa na Web, leitura e gravação de arquivos) devem ser usadas para atingir uma meta.

pontos fortes e fracos

AutoGPT A importância inovadora do LLM Agent é enorme e mostra ao mundo o potencial do LLM Agent. No entanto, ele também revelou problemas óbvios em aplicações práticas: a desmontagem de tarefas é propensa a erros, o processo de execução pode cair em um loop morto e o consumo de tokens e recursos computacionais é enorme. Portanto, ele é considerado mais um projeto experimental do que uma ferramenta de produtividade.

Cenários de uso

• Prova de conceito de agente de IA e pesquisa acadêmica.
• Tarefas não críticas, como coleta automatizada de dados e estudos preliminares.

4. AgentVerse: uma plataforma projetada para socialização e colaboração com várias inteligências

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AgentVerse é uma estrutura experimental introduzida por pesquisadores da Universidade de Tsinghua que se concentra em interações dinâmicas complexas entre vários agentes, como debate, negociação e cooperação.

Principais recursos

• ambiente multiestadual (computação)Execução paralela assíncrona de vários agentes em um ambiente compartilhado: oferece suporte à execução paralela assíncrona de vários agentes em um ambiente compartilhado.
• Protocolos de comunicação avançadosTransmissão de mensagens incorporada, comunicação ponto a ponto e outros mecanismos para dar suporte ao comportamento "social" entre agentes.
• Implementação flexível: pode ser implantado em ambientes locais ou distribuídos, facilitando experimentos de simulação em larga escala.

Arquitetura tecnológica

AgentVerse Fornece uma máquina de estado e um conjunto de ferramentas independentes para cada agente, coordenados por um agente mestre. Oferece suporte a uma variedade de políticas de interação, como ReAct e modelos orientados por diálogo, o que o torna uma plataforma ideal para estudar o comportamento social de inteligências múltiplas.

Cenários de uso

• Modelagem de jogos sociais ou econômicos.
• Crie equipes complexas de agentes de conversação, como centrais de atendimento simuladas ou reuniões corporativas para tomada de decisões.
• Ensino e pesquisa de IA.

5. SuperAGI: uma plataforma de agente visual para a empresa

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se LangChain é uma "linha de comando" para desenvolvedores, portanto, o SuperAGI É mais como uma "interface gráfica" para a empresa. Ele fornece uma plataforma visual de gerenciamento de agentes com o objetivo de reduzir o limite para a implantação e o gerenciamento de aplicativos de agentes.

Principais recursos

• Gerenciamento da interface do usuário da WebPainel de controle do agente: fornece um painel de controle do agente para criar, configurar e monitorar facilmente o status de execução de um agente.
• Mercado de ferramentasHá um ecossistema ativo de ferramentas e plug-ins que se integram facilmente à Pesquisa Google, ao Navegador, ao SQL e a outras ferramentas comumente usadas.
• Filas de tarefas e registrosSistema de gerenciamento de tarefas incorporado com rastreamento detalhado do registro de execução para facilitar a solução de problemas e a auditoria.

de ponta

SuperAGI A maior vantagem do Agent é sua facilidade de uso. Pessoas sem conhecimentos técnicos podem gerenciar e executar o Agent por meio de sua interface de interface do usuário, o que o torna ideal para ambientes corporativos que precisam lançar aplicativos do Agent rapidamente.

aparelho

• Processamento e resumo automatizados de documentos internos da empresa.
• Análise cíclica de dados de vendas ou de mercado.
• Crie assistentes de atendimento ao cliente inteligentes e gerenciáveis.

6. MetaGPT: especialista em SOP para modelar processos de desenvolvimento de software

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MetaGPT É uma estrutura de agente direcionada que codifica os procedimentos operacionais padrão (SOPs) de desenvolvimento de software em um sistema que automatiza todo o processo de desenvolvimento de software, simulando a colaboração de diferentes funções (por exemplo, gerentes de produto, arquitetos, engenheiros e testes).

Principais recursos

• Driver SOPdecomposição genérica de tarefas que o distingue de outras estruturas.MetaGPT No centro disso estão os POPs predefinidos. Ele sabe que o desenvolvimento de um software requer análise de requisitos, seguida de projeto arquitetônico e, depois, codificação e teste.
• Colaboração em várias funçõesFunções incorporadas, como gerente de produto (PM), engenheiro (RD) e teste (QA), cada uma com entradas e saídas claras.
• Padronização de resultadosCapacidade de gerar automaticamente produtos estruturados, como documentos de requisitos, diagramas de projeto de sistema, código e casos de teste.

Arquitetura tecnológica

MetaGPT Avançar projetos com base em filas de tarefas e fluxogramas. Depois que cada agente de função conclui sua própria tarefa, ele passa o resultado para a próxima função, formando um pipeline eficiente. Esse modelo garante a qualidade e a consistência do resultado final.

Cenários de uso

• Gerar rapidamente protótipos de projetos ou produtos mínimos viáveis (MVPs).
• Automatize o desenvolvimento de interfaces de API e a documentação relacionada.
• Como auxílio ao ensino de engenharia de software.

7. OpenAgent: um sistema de agente modular com foco na interpretabilidade

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OpenAgent Enfatizando a modularidade e a interpretabilidade da execução de tarefas, ele foi projetado para tornar o processo de tomada de decisão do agente mais transparente e controlável, especialmente para ambientes corporativos com altos requisitos de conformidade e auditoria.

Principais recursos

• desacoplamento modularDesign separado dos principais componentes do Agent, como Planner, Tool, Feedback, etc., para atualizações e auditorias separadas.
• Estrutura de missão unificadaFornecer um sistema unificado AgentExecutor para programar todas as tarefas, garantindo a consistência da lógica de execução.
• favorável à privatizaçãoSuporte à implantação local de modelos grandes, fácil de usar em ambientes privados.

cenário do aplicativo

• Finanças, direito e outros setores que exigem um alto grau de interpretabilidade no processo de tomada de decisões.
• Empresas que precisam criar sistemas de agentes controlados, em conformidade e privatizados.
• Gerenciamento de fluxos de trabalho de dados complexos dentro da empresa.

8. CAMEL: um sistema dialógico de agente duplo para explorar a mente LLM

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CAMEL (Communicative Agents for Mind Exploration of LLMs) é uma estrutura de pesquisa proposta por uma equipe da Universidade de Stanford que se concentra em um sistema de diálogo composto por dois agentes. Ao fazer com que eles desempenhem papéis diferentes e dialoguem em torno de uma tarefa, são explorados os recursos mais profundos dos LLMs em termos de raciocínio, negociação e preconceito.

Destaques técnicos

• Diálogo de interpretação de papéisO sistema consiste em um agente "Usuário de IA", que propõe tarefas, e um agente "Assistente de IA", que as executa e se comunica entre si durante o processo.
• Orientado por scripts de missãoConfiguração de funções e objetivos por meio de cenários predefinidos que levam o agente a interações mais profundas.
• Explore os recursos de modelagem: CAMEL O objetivo principal não era concluir a tarefa, mas estudar o modelo mental do LLM observando o diálogo entre os agentes.

A quem se destina?

• Pesquisadores e acadêmicos de IA interessados no funcionamento interno do LLM.
• Pesquisadores que precisam realizar negociações com vários agentes ou modelagem de jogos.

Como escolher?

• Iniciantes e desenvolvimento geral: De LangChain Para começar, ele oferece os componentes e a documentação mais abrangentes.
• Tarefas estruturadas em várias etapas: CrewAI é a melhor opção, e seu modelo de divisão de trabalho baseado em funções é muito claro.
• Implementação rápida na empresa: SuperAGI O mercado de interfaces e ferramentas de visualização pode ser significativamente acelerado no local.
• Desenvolvimento automatizado de software: MetaGPT Ninguém mais está nessa vertical.
• pesquisa acadêmica: AgentVerse responder cantando CAMEL São fornecidas ferramentas especializadas para interação de corpos multiinteligentes e exploração de recursos de LLM.