Слайд 1
Фреймворки для ИИ агентов
Презентация
Презентация на тему «Фреймворки для ИИ агентов»
10 слайдов · сгенерирована в Презентоше — бесплатном генераторе презентаций
Слайд 2
Что это такое
Фреймворки для ИИ агентов — это наборы инструментов для создания автономных систем, которые умеют планировать действия, вызывать внешние инструменты и хранить состояние между шагами. В 2026 году в такие фреймворки обычно включают оркестрацию, память, работу с несколькими агентами и интеграцию с языковыми моделями. На практике они помогают быстрее собирать помощников для чатов, автоматизации и сложных рабочих процессов.
Слайд 3
Зачем они нужны
Главная задача таких фреймворков — убрать рутинную разработку вокруг агента и дать готовые блоки для логики, памяти и маршрутизации запросов. Это особенно полезно, когда агент должен не просто отвечать текстом, а последовательно выполнять действия, проверять результаты и обращаться к данным из разных источников. Поэтому их используют и в быстрых прототипах, и в более серьёзных продуктах.
Слайд 4
LangChain
LangChain часто выбирают как базовый инструмент для сборки приложений на больших языковых моделях и связки их с внешними сервисами. В обзорах 2026 года он отмечается как один из самых известных open-source вариантов, с широкими интеграциями и высокой популярностью у разработчиков. Его сильная сторона — гибкость, когда нужно быстро собрать работающий прототип.
Слайд 5
LangGraph
LangGraph подходит для сценариев, где важны состояние, ветвления и контроль над ходом выполнения. В сравнениях 2026 года его отдельно выделяют для производственных сценариев и сложных многошаговых процессов, где агент должен сохранять контекст и возвращаться к предыдущим этапам. Такой подход удобен для систем, в которых нужен предсказуемый поток действий.
Слайд 6
АвтоГен
АвтоГен известен как фреймворк для многоагентных систем, где несколько агентов ведут диалог и распределяют задачи между собой. В материалах 2025–2026 годов его связывают с подходом от Майкрософт и поддержкой сценариев на языках Пайтон и.НЕТ. Его часто рассматривают там, где нужно моделировать коллективную работу цифровых помощников.
Слайд 7
КоувИ
КоувИ ориентирован на ролевые команды агентов, где каждому участнику задаётся своя функция и зона ответственности. В обзорах его выделяют как удобный вариант для быстрого старта и сценариев, где важна понятная структура взаимодействия. Такой стиль особенно полезен в задачах, похожих на работу небольшой команды специалистов.
Слайд 8
ЛламаИндекс
ЛламаИндекс чаще всего используют там, где агент должен опираться на документы, базы знаний и поиск по данным. Его сильная сторона — работа с извлечением информации и построение помощников для вопросов по внутренним материалам. В сравнениях 2026 года его связывают прежде всего с задачами знания и поиска, а не только с диалогом.
Слайд 9
Фирменные наборы
В 2026 году всё заметнее становятся фирменные наборы для агентов от крупных платформ, включая Гугл, ОпенАИ, Клод и Майкрософт. Их выбирают, когда проект уже живёт внутри конкретной облачной экосистемы и важна нативная интеграция с инфраструктурой. Такой путь удобен компаниям, которым нужен управляемый стек без лишней сборки из разных компонентов.
Слайд 10
Заключение
Фреймворки для ИИ агентов стали основой для создания систем, которые не только отвечают на вопросы, но и выполняют последовательные действия. В 2026 году наиболее часто сравнивают ЛангЧейн, ЛангГраф, АвтоГен, КоувИ и ЛламаИндекс, потому что они закрывают разные типы сценариев. Выбор зависит от цели: скорость, управляемость, работа с документами или многоагентная логика. Чем точнее сформулирована задача, тем проще подобрать подходящий инструмент.
Нужна такая же презентация, но по своей теме?
Презентоша сгенерирует презентацию по любой теме за минуту — бесплатно.
Создать презентацию