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AI Agent新对决：LangGraph与AutoGen的技术角力

使用AutoGen，开发人员可以灵活定义agent交互行为，这些代理能在多种模式下运行，灵活结合LLM、人工输入和各种工具，展现出强大的应用能力；当AutoGen被追捧的时候，LangChain团队默默发力

LangGraph AutoGen 对决

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

而当下层出不穷的agent，特别是MultiAgent框架或平台以及创业项目就能反映问题，比如langchain新推出了Agent开发框架langgraph，微软出了Task weaver，Autogen

LLM 范式迁移

基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

基于Multi-Agent的LLM 应用开发框架：Autogen AutoGen 是一个用于简化 LLM 工作流的编排、优化和自动化的开发框架。

大模型 Agent

一款构建AI数字人项目开源了！自动实现音视频同步！

2、Autogen Autogen 是微软团队研发的一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务，简直太强大了。

AI数字人音视频同步

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

MemGPT 还支持与 llama.cpp、vLLM、Ollama、LM Studio 等开源模型整合、以及与 AutoGen 等 MultiAgent 框架进行结合使用。

MemGPT 大语言模型

RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践

知识检索增强技术栈与行业实践浅析 4.1、RAG 技术栈选择目前比较成熟的技术栈主要有 LangChain、LlamaIndex、FlowiseAI、AutoGen

知识库 RAG检索增强

大模型应用的10种架构模式

我们可以通过使用各种自主代理框架和体系结构来开发每个Agent及其工具，例如CrewAI、Langchain、LLamaIndex、Microsoft Autogen和superAGI等

大模型架构

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

我接触最早的一个Agent项目是AgentGPT，这是一个GitHub上开源的agent框架，后来又有了开源的AutoGPT、AutoGen、MetaGPT以及闭源的GPTs等等，以及时至今日的Coze

Coze 多智能体

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

· AutoGen（2023）提供了一个通用的基础设施，允许开发者使用自然语言和代码编程交互模式。

AgentScope 语言大模型智能体

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