零基础快速构建你的LLM Agent框架，掌握AI的未来！

文章预览

构建代理时，开发者不仅需要决定使用的模型、用例和架构，还必须选择合适的框架。 是选择经验丰富的 LangGraph，还是尝试新兴的 LlamaIndex 工作流？又或者，走传统路线，完全手动编写代码？为了简化这一决策过程，我在过去几周里使用各大主流框架构建了相同的代理程序，并深入分析了它们的优缺点。 第一个选项是完全跳过框架，完全自己构建代理。在开始这个项目时，这就是我开始采用的方法。 下面基于代码的代理由一个 OpenAI 驱动的路由器组成，该路由器使用函数调用来选择要使用的正确技能。该技能完成后，它会返回路由器以调用其他技能或响应用户。 def router (messages) : if not any( isinstance(message, dict) and message.get( "role" ) == "system" for message in messages ): system_prompt = { "role" : "system" , "content" : SYSTEM_PROMPT} messag ………………………………