01｜Autonomous Agent开发框架的爱丽丝奇境
李琨
你好，我是李锟。
在开篇词中，我们已经了解了大语言模型应用开发框架可划分为 ChatBot 和 Autonomous Agent（自主型智能体）两大类。虽然 ChatBot 开发框架的生态已经非常繁荣，但我们这门课只会关注 Autonomous Agent 开发框架。不过这两大类开发框架之间的界限并非泾渭分明，例如 LangChain 也具有一些开发 Autonomous Agent 应用的能力，而 AutoGPT、MetaGPT 其实也可以用来开发 ChatBot。
不过我们还是应该根据特定 LLM 应用的业务需求优先选择最适合的轻量级开发框架。一来学习门槛会比较低（不必学习很多多余的知识），二来也能充分挖掘所用基础 LLM 的一些新的能力。如果一味偷懒，直接选择貌似最省事的重量级低代码开发框架，这类框架往往存在大量的过度封装，会导致大语言模型应用开发陷入到一个死胡同之中，一些较为复杂的需求，甚至完全无法实现。
常见 ChatBot 开发框架的局限性
那么常见的 ChatBot 开发框架有哪些局限性呢？我们以两个最有代表性的开发框架 LangChain 和 Dify 作为例子，来看看它们的局限性。
LangChain 是目前最流行的大语言模型应用开发框架，然而它有以下局限性：
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1. LLM 应用开发框架可划分为 ChatBot 和 Autonomous Agent 两大类，本文关注 Autonomous Agent 开发框架。 2. 常见 ChatBot 开发框架存在局限性，如 LangChain 和 Dify 的代码复杂性、依赖性和隐私风险。 3. Autonomous Agent 的发展历史与 AI 技术发展密不可分，深度强化学习是其基础技术，应用于 BPA 场合和工业场景。 4. 多 Agent 的 AI 应用适用于复杂业务流程和自动化场景，需要高度灵敏、可靠的单 Agent。 5. 2024 年 Autonomous Agent 开发框架逐渐取代 ChatBot 开发框架，AutoGPT 是最早的 Autonomous Agent 开发框架之一，引发了整个开发社区的关注。 6. 开源社区涌现出多个类似 AutoGPT 的 Autonomous Agent 开发框架，如 BabyAGI、Camel、MetaGPT 等，支持复杂的多 Agent 应用。 7. 选择轻量级 Autonomous Agent 开发框架，如 MetaGPT、AutoGPT、Swarm，根据成熟度顺序介绍。 8. 需求包括设计一个能够陪玩24点游戏的 Autonomous Agent 应用，满足多 Agent 协作和非功能性需求。 9. 技术选型和架构设计需根据具体业务需求和运行环境进行权衡，选择适合的开发框架和工具至关重要。 10. Autonomous Agent 应用的运行环境与 ChatBot 应用的运行环境有区别，开发 Autonomous Agent 具有更高的复杂度。
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