年轻人起来冲

AutoGen 是一个多 Agent 框架，聚焦多 Agent 通过协同去解决任务，目前 AutoGen 最新版还在开发阶段，代码文档相对比较混乱

在 crewai 中，Agent 相当于团队中的一个成员，不同代理具有不同的角色、擅长领域及内在知识

本文从 Llamaindex 的代码结构，理解 Llamaindex 构建 rag 应用的步骤

初次使用 CrewAI ，展示如何使用 CrewAI 库快速构建和运行一个简单的协作团队，以完成特定任务

本文介绍 langchain 的特性 - 流式返回

本文介绍 langchian 如何标准化设置 LLM 输出格式化

评估生成的结果可能很困难，因为与传统机器学习不同，预测结果不是一个数字，并且很难为此问题定义定量指标

LlamaIndex 提供基于 LLM 的评估模块来衡量结果的质量。它使用 “黄金” LLM（例如 GPT-4）来确定预测答案是否以各种方式正确

工作流是结合一个或多个代理、数据连接器和其他工具来完成任务的多步骤流程。它们是事件驱动型软件，允许您将 RAG 数据源和多个代理组合在一起，以创建一个复杂的应用程序，该应用程序可以通过反射、纠错和高级 LLM 应用程序的其他特征来执行各种任务

本文介绍 agent 调用工具的原理

本文介绍 langchain 如何调用工具