Il codice per interrogare un agente è lo stesso indipendentemente dal fatto che venga eseguito
localmente o
implementato in remoto. Pertanto, in questa
pagina, il termine agent si riferisce in modo intercambiabile a local_agent o remote_agent. Poiché l'insieme di operazioni supportate varia a seconda dei framework, forniamo istruzioni per l'utilizzo di modelli specifici per framework:
| Framework | Descrizione |
|---|---|
| Agent Development Kit | Progettato in base alle best practice interne di Google per gli sviluppatori che creano applicazioni AI o per i team che devono prototipare ed eseguire il deployment rapidamente di soluzioni robuste basate su agenti. |
| Agent2Agent (anteprima) | Il protocollo Agent2Agent (A2A) è uno standard aperto progettato per consentire una comunicazione e una collaborazione fluide tra gli agenti AI. |
| LangChain | Più facile da usare per i casi d'uso di base grazie alle configurazioni e alle astrazioni predefinite. |
| LangGraph | Approccio basato su grafici per definire i flussi di lavoro, con funzionalità avanzate di human-in-the-loop e riavvolgimento/riproduzione. |
| AG2 (in precedenza AutoGen) | AG2 fornisce un framework di conversazione multi-agente come astrazione di alto livello per la creazione di workflow LLM. |
| LlamaIndex (anteprima) | La pipeline di query di LlamaIndex offre un'interfaccia di alto livello per la creazione di workflow RAG (Retrieval-Augmented Generation). |
| Personalizzato | Agenti sviluppati e implementati senza l'utilizzo di un modello specifico del framework. |