忘记 LangChain、CrewAI 和 AutoGen——尝试这个框架，永不回头
照片由 Xavi Cabrera 在 Unsplash 上拍摄LangChain、CrewAI 和 AutoGen 等框架通过提供构建人工智能系统的高级抽象而受到欢迎。然而，包括我自己在内的许多开发人员发现这些工具更多的是一种障碍而不是帮助，常常给开发过程带来不必要的复杂性和挫折。
原子代理（Atomic Agents）是一个模块化、简化的框架，旨在消除与现有人工智能开发工具相关的麻烦。 Atomic Agents 建立在输入-处理-输出 (IPO) 模型和原子性概念等可靠的编程范例之上，提供了一种优先考虑简单性、灵活性和开发人员控制的全新方法。
在本文中，我们将深入探讨原子代理的创建原因、它所采用的编程范式以及它如何脱颖而出。我们还将分享代码示例和实际示例来说明其有效性。如果您曾经因像 LangChain 这样的框架的复杂性而感到不知所措或受到限制，请继续阅读 – 您可能会找到您一直在寻找的解决方案。
当我第一次开始尝试 LangChain 时，我对它简化 AI 代理开发的承诺感到兴奋……
