- บทความเปรียบเทียบ เฟรมเวิร์ก AI Agent แบบโอเพนซอร์ส หลากหลายตัว เช่น LangGraph, OpenAI Agents SDK, Smolagents, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel และ LlamaIndex Agents
- ในอดีต การพัฒนา AI Agent มักเป็นการผสมระหว่างสคริปต์, prompt engineering และการลองผิดลองถูก แต่ปัจจุบันมีเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สเพิ่มขึ้นมาก
- เฟรมเวิร์กแต่ละตัวมี ปรัชญาสถาปัตยกรรมเฉพาะตัว ในการสร้างสมดุลระหว่างความอัตโนมัติและความเสถียรของเอเจนต์
- สามารถผสานกับ เครื่องมือ observability อย่าง Langfuse เพื่อให้มองเห็นและดีบักกระบวนการของพรอมป์ต์, การตอบกลับ และการเรียก API ได้
LangGraph – เวิร์กโฟลว์แบบกราฟ
- เฟรมเวิร์กสถาปัตยกรรมแบบกราฟ ที่สร้างบน LangChain
- แต่ละโหนดจะจัดการพรอมป์ต์หรือหน่วยงานย่อยของงาน ส่วน edge ใช้ควบคุมการไหลของข้อมูลและการแตกแขนง
- เหมาะกับ งานหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน, การประมวลผลแบบขนาน และการแทรกลอจิกจัดการข้อผิดพลาด
- เด่นด้านการทำ visualization และ debugging และเหมาะสำหรับการออกแบบ เอเจนต์แบบมีสถานะ
OpenAI Agents SDK – ชุดเครื่องมือเอเจนต์อย่างเป็นทางการจาก OpenAI
- SDK อย่างเป็นทางการ จาก OpenAI
- ผสานการทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติกับโมเดลอย่าง GPT-4o, GPT-o3 เป็นต้น
- สามารถกำหนด role, tools และ trigger เพื่อทำ งานหลายขั้นตอน ได้
- เหมาะกับ ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับระบบนิเวศของ OpenAI
Smolagents – แนวทางแบบมินิมอลที่ขับเคลื่อนด้วยโค้ด
- เฟรมเวิร์กเอเจนต์แบบมินิมอลที่เน้นโค้ด ของ Hugging Face
- ภายในลูปที่เรียบง่าย AI สามารถ สร้างและรันโค้ด Python ได้
- เหมาะกับ การทำต้นแบบอย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องมี orchestration ที่ซับซ้อน
- ภายในใช้พรอมป์ต์สไตล์ ReAct
CrewAI – การทำงานร่วมกันของมัลติเอเจนต์แบบอิงบทบาท
- มอบบทบาทเฉพาะให้แต่ละเอเจนต์เพื่อให้ ทำงานร่วมกันได้
- ใช้แนวคิดคอนเทนเนอร์ชื่อ "Crew" เพื่อ ปรับเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
- เหมาะสำหรับการทำสถานการณ์อย่าง Planner - Researcher - Writer
- มีฟังก์ชันหน่วยความจำและลอจิกจัดการข้อผิดพลาดในตัว
AutoGen – เอเจนต์เชิงสนทนาแบบอะซิงโครนัส
- เฟรมเวิร์กเอเจนต์แบบอาศัยการสนทนาและทำงานอะซิงโครนัส ที่พัฒนาโดย Microsoft Research
- แต่ละเอเจนต์ทำงานแบบอะซิงโครนัสผ่านการแลกเปลี่ยนข้อความสนทนา
- เหมาะในกรณีที่ การสนทนาหลายเทิร์น, การสลับบทบาท และ การเรียกใช้เครื่องมือแบบเรียลไทม์ มีความสำคัญ
- โครงสร้างแบบ event-driven เหมาะกับ งานที่ต้องการ concurrency สูง
Semantic Kernel – เวิร์กโฟลว์ที่เป็นมิตรกับองค์กร
- เฟรมเวิร์กของ Microsoft ที่เน้น .NET เป็นศูนย์กลาง
- ผสมผสาน AI skill และ skill แบบอิงโค้ดเพื่อสร้าง เวิร์กโฟลว์แบบอิงแผน
- ปรับแต่งมาสำหรับ ความต้องการระดับองค์กร เช่น ความปลอดภัย, การกำกับดูแลให้สอดคล้องข้อกำหนด และการผสานกับ Azure
- รองรับ หลายภาษาโปรแกรม เช่น Python, C#, Java
LlamaIndex Agents – เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- LlamaIndex เริ่มต้นจากเฟรมเวิร์กสาย RAG และได้ ขยายความสามารถด้านเอเจนต์ เพิ่มเติม
- สามารถค้นหาข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายใน/ภายนอก และ เชื่อมผลลัพธ์ไปสู่คำตอบหรืองานที่ต้องทำ
- เหมาะกับ Q&A จากเอกสาร, การสรุปความ และเอเจนต์ค้นหาแบบปรับแต่งเฉพาะ
- หากเคยใช้ LlamaIndex มาก่อน จะเริ่มต้นได้ไม่ยาก
ควรใช้เฟรมเวิร์กไหนเมื่อไร?
- ความซับซ้อนของงาน: ควรเลือกเฟรมเวิร์กให้เหมาะตามระดับความง่ายหรือซับซ้อนของงาน
- โฟลว์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน: LangGraph, Semantic Kernel
- การรันงานแบบอิงโค้ดที่เรียบง่าย: Smolagents
- การทำงานร่วมกันของมัลติเอเจนต์: หากต้องใช้หลายเอเจนต์ จำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมที่รองรับการสนทนาแบบอะซิงโครนัสและการมอบหมายบทบาท
- เอเจนต์แบบอิงบทบาท: CrewAI
- เอเจนต์เชิงสนทนาแบบอะซิงโครนัส: AutoGen
- สภาพแวดล้อมการผสานระบบ: ควรพิจารณาสภาพแวดล้อมและระบบที่เอเจนต์ต้องโต้ตอบด้วย
- บริการที่เน้น OpenAI: OpenAI Agents SDK
- ต้องเชื่อมกับ business logic เดิม: Semantic Kernel
- ประสิทธิภาพและการขยายตัว: ต้องคำนึงถึงความต้องการด้านประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน หากต้องการปฏิสัมพันธ์แบบเรียลไทม์ อาจต้องใช้สถาปัตยกรรมแบบ event-driven
- ต้องรองรับการประมวลผลพร้อมกันจำนวนมาก: AutoGen
- สามารถผสานกับเครื่องมือ observability (เช่น Langfuse) เพื่อดีบักและติดตามได้
ความสำคัญของเครื่องมือ observability และ tracing
- เอเจนต์มี การเรียก external API, การค้นคืนข้อมูล และลอจิกการแตกแขนงที่ซับซ้อน ดังนั้น การติดตามที่โปร่งใสจึงเป็นสิ่งจำเป็น
- ผ่านเครื่องมืออย่าง Langfuse สามารถติดตามสิ่งต่อไปนี้ได้:
- ลำดับการไหลของแต่ละพรอมป์ต์และการตอบกลับ
- ช่วงเวลาที่มีการเรียกใช้เครื่องมือและผลลัพธ์
- การแสดงภาพข้อผิดพลาดและเส้นทางการทำงาน
- จำเป็นอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อม production สำหรับ การวัดประสิทธิภาพ, การดีบักข้อผิดพลาด และการปรับปรุงแบบวนซ้ำ
ยังไม่มีความคิดเห็น