에이전트 사용

에이전트를 쿼리하는 코드는 로컬로 실행되는지 원격으로 배포되는지에 관계없이 동일합니다. 따라서 이 페이지에서 용어 agentlocal_agent 또는 remote_agent를 같은 의미로 나타내는 데 사용됩니다. 지원되는 작업은 프레임워크마다 다르므로 프레임워크별 템플릿의 사용 지침을 제공합니다.

프레임워크 설명
에이전트 개발 키트 AI 애플리케이션을 빌드하는 개발자 또는 강력한 에이전트 기반 솔루션의 프로토타입을 빠르게 제작하고 배포해야 하는 팀을 위해 Google의 내부 권장사항을 기반으로 설계되었습니다.
Agent2Agent(프리뷰) Agent2Agent(A2A) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 원활한 통신과 협업을 지원하도록 설계된 개방형 표준입니다.
LangChain 사전 정의된 구성 및 추상화 덕분에 기본 사용 사례에서 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
LangGraph 고급 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 및 되감기/재생 기능을 사용하여 워크플로를 정의하는 그래프 기반 접근 방식입니다.
AG2(이전의 AutoGen) AG2는 LLM 워크플로를 빌드하기 위한 고급 추상화로 멀티 에이전트 대화 프레임워크를 제공합니다.
LlamaIndex(프리뷰) LlamaIndex의 쿼리 파이프라인은 검색 증강 생성(RAG) 워크플로를 만들기 위한 고급 인터페이스를 제공합니다.
커스텀 프레임워크별 템플릿을 사용하지 않고 개발 및 배포된 에이전트

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