进阶者如何选择Agent框架 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JqYmwW0FwiAMwdkdzg4cyTgHndb/a3框架: 挑选合适的Agent 框架 ; 技能需求. Agent框架. 框架特点简介 ; 新人. Coze. 免费使用各种大语言模型 ; 进阶. 熟悉API开发 ; 程序员. 熟悉python. neuflow. Agently.
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LLM Agent框架选择的考量因素 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OnAZwbwHtiEqVPkP8TUchhTpnHe/a7综上所述，选择合适的Agent框架需要根据具体的应用需求、成本预算以及对实时性的要求来综合考量。在资源充足且对性能有较高要求的情况下，Reflexion框架的优势更为明显；而在 ...
深入探究Llama Agents与LangGraph：两大热门Agent框架对比
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ELw1w9uLzicqRUk6jDbc2QAFneb/a1总结一下，如果你的任务需要一个严格定义和控制的流程，LangGraph 会是一个很好的选择，特别是在写作序列方面。而如果你需要灵活性和可扩展性，Llama Agents 无疑是更理想的 ...
常见LLM Agent框架：ChatDev - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Vo4kwaphgi7wlfktRzzcYeahnxb/aa使用AutoGen，开发人员还可以灵活定义agent交互行为。自然语言和计算机代码都可用于为不同的应用编程灵活的对话模式。AutoGen 可作为一个通用框架，构建具有不同复杂性 ...
AI Agent开发框架有哪些挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IaZwwoj9fi5pHZk9OE9cDHrFnNg/aeJARVIS处理任务规划、模型选择、任务执行和内容生成。 通过访问HuggingFace中心中的数十个专用模型，JARVIS利用ChatGPT的推理能力将最佳模型应用于给定任务。 这使得它对于 ...
LLM 代理框架的选择：探索与思考 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/XItzwaOpoiujDvkY1CEc0ZEWngc本文将围绕https://towardsdatascience.com/choosing-between-llm-agent-frameworks-69019493b259 这篇文章，深入探讨LLM 代理框架的选择，并结合相关知识进行进一步的 ...
在LLM智能体框架之间的选择 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DoJjw6cbCiSurxk0rMPcpicOn6X/ab然而，每个框架都有其自身的优缺点。LangChain虽然灵活易用，但在某些复杂任务上可能需要更多的定制化才能达到最佳效果。Hugging Face的Agent框架虽然拥有丰富的资源，但对于 ...
Agent框架的两种设计思路有何差异？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NUZbwM0TmixRywkkfoAc4876ndd/a8RAG + 知识问答+ 语音条，目前是比较容易获得订单的方式。 · 主要场景时替代掉传统客服或者对内做培训的知识库。 · 可以开发点击鼠标等动作的RPA ，搭配RAG 的系统，方便现场 ...
「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭 ... - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/C0MgwKb77ifs22kPc3KcWpsanOY一种多代理框架，根据一条线的要求，返回PRD、设计、任务或存储库。 https://github.com/geekan/MetaGPT. 43.Mini AGI. 基于GPT-3.5 / GPT-4 的最小通用自治代理。
大模型应用开发框架选择：新手入门该选哪个？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EQGzwZ4kLiy3IokV4ECcV8senVe/a7代理是一个非常通用的、基于提示的组件，它使用大型语言模型，并采用推理来回答超出提取式或生成式问答能力的复杂问题。它对于必须组合来自多个源的信息才能得出答案的多跃点 ...