Wprowadzenie
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) odnotowała gwałtowny rozwój, szczególnie w obszarze tworzenia frameworków agentów AI. Frameworki te umożliwiają tworzenie, wdrażanie i zarządzanie inteligentnymi agentami, zdolnymi do samodzielnego wykonywania złożonych zadań. Do 2025 roku pojawiło się wiele nowatorskich rozwiązań, z których każde wprowadza unikalne możliwości wspierające automatyzację, współpracę i podejmowanie decyzji w różnych dziedzinach. Niniejszy raport przedstawia przegląd najważniejszych frameworków agentów AI zaprezentowanych do 2025 roku.
1. Przegląd Nowych Frameworków
Frameworki agentów AI ewoluowały, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na inteligentną automatyzację w różnych branżach. Kluczowe frameworki w 2025 roku obejmują:
1.1 AgentMesh
AgentMesh to framework oparty na Pythonie, wykorzystujący system wielu agentów wyspecjalizowanych w różnych obszarach, w tym Plannera, Kodera, Debuggera i Recenzenta. Każdy agent koncentruje się na określonej funkcji, co umożliwia automatyzację zadań związanych z tworzeniem oprogramowania. Współpraca między agentami w AgentMesh pozwala zespołom efektywnie przekształcać wymagania wysokiego poziomu w działający kod (arXiv).
1.2 Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) standaryzuje wymianę kontekstu i koordynację w systemach multi-agentowych. Najwięksi gracze, tacy jak OpenAI i Block, zaadoptowali MCP, rozwiązując problemy związane z zarządzaniem kontekstem i skalowalnością. MCP pozycjonuje się jako uniwersalny standard łączności dla AI (ResearchGate).
1.3 LangChain
LangChain jest zaprojektowany z myślą o modułowości i elastyczności, umożliwiając tworzenie aplikacji poprzez łączenie modeli językowych, zewnętrznych narzędzi i niestandardowej logiki. Obsługuje integrację z wieloma LLM oraz zapewnia funkcje do interakcji z API i wyszukiwania semantycznego. LangChain szczególnie dobrze sprawdza się w tworzeniu konwersacyjnych AI, automatycznych asystentów badawczych i narzędzi do analizy dokumentów (AI Agent Store).
1.4 LangGraph
Rozszerzenie LangChain, LangGraph koncentruje się na stanowych, grafowych przepływach pracy agentów. Zapewnia zaawansowaną obsługę błędów i umożliwia złożone interakcje oparte na stanie, co czyni go skutecznym w aplikacjach wymagających intensywnego pozyskiwania danych i fuzji wiedzy, szczególnie w badaniach (Phyniks).
1.5 AutoGen
Opracowany przez Microsoft, AutoGen to framework multi-agentowy skoncentrowany na konwersacjach, mający na celu uproszczenie zarządzania wieloma współpracującymi agentami AI. Obsługuje przepływy pracy oparte na zdarzeniach oraz oferuje studio no-code do szybkiego prototypowania, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla zastosowań korporacyjnych (Fluid AI).
1.6 Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore, wprowadzony przez AWS, umożliwia tworzenie agentów AI w skali korporacyjnej. Zapewnia narzędzia do bezpiecznego dostępu do usług, zarządzania kontekstem oraz rozwiązywania złożonych problemów (TechRadar).
1.7 Google Agent Development Kit (ADK)
Zaprezentowany podczas Google Cloud Next 2025, Agent Development Kit (ADK) pozwala programistom tworzyć i wdrażać systemy multi-agentowe z modułowymi przepływami pracy i dynamiczną orkiestracją agentów. Obsługuje trasowanie oparte na LLM oraz zapewnia zgodność (ITPro).
1.8 CrewAI
CrewAI stosuje podejście oparte na rolach, umożliwiając tworzenie wyspecjalizowanych agentów współpracujących przy złożonych projektach. Framework oferuje dynamiczne planowanie zadań oraz monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym (Fluid AI).
1.9 Frameworki Uczenia przez Wzmacnianie
Wprowadzenie frameworka „Agent Lightning” umożliwia trenowanie agentów AI z wykorzystaniem technik uczenia przez wzmacnianie. Framework integruje wyuczone zachowania z istniejącymi agentami, wspierając złożoną logikę interakcji (arXiv).
2. Studia Przypadków Obecnych Zastosowań
- Sektor finansowy: AutoGen i CrewAI usprawniają procesy oceny ryzyka.
- Tworzenie oprogramowania: AgentMesh i AutoGen automatyzują zadania programistyczne.
- Obsługa klienta: AutoGen automatyzuje interakcje z klientami przez chatboty.
3. Wyzwania i Kierunki Rozwoju
- Interoperacyjność: Integracja różnych systemów AI jest trudna.
- Zarządzanie kontekstem: Utrzymanie spójności w multi-agentach jest wyzwaniem.
- Kwestie etyczne: Decyzje AI wymagają rozważenia aspektów etycznych.
Podsumowanie
Postępy w frameworkach agentów AI do 2025 roku wskazują na wyraźny kierunek w stronę inteligentnej automatyzacji. Frameworki takie jak AgentMesh, AutoGen i Amazon Bedrock AgentCore ilustrują trend w kierunku modułowych, współpracujących systemów zdolnych działać w różnych zastosowaniach.