Elenco dei migliori 50+ agenti di intelligenza artificiale open source
Ormai tutti si sono cimentati nella creazione di agenti AI, quindi, dopo aver testato sul campo i più diffusi agenti di programmazione AI , i costruttori di agenti AI e gli strumenti che utilizzano benchmark per valutarne le capacità nel mondo reale , abbiamo stilato una lista dei migliori 50+ agenti AI open source . Clicca sulle intestazioni delle categorie per accedere direttamente alle nostre migliori scelte:
Sviluppo e infrastrutture degli agenti
- Framework per agenti (da costruire autonomamente)
- Strumenti di automazione e orchestrazione dei flussi di lavoro
Applicazioni agente specifiche per dominio
- Agenti di automazione e navigazione web
- Strumenti di programmazione e sviluppo
- Strumenti di sicurezza informatica
- Creatori di contenuti video basati sull'intelligenza artificiale
- Assistenti finanziari
- Assistenti sanitari
- Agenti di ricerca
- assistenti all'analisi dei dati
- assistenti personali
Come concepire gli agenti di intelligenza artificiale?
Un agente di intelligenza artificiale è molto più di un semplice modello di apprendimento per rinforzo (LLM) con un prompt. Tecnicamente, è un sistema componibile che combina pianificazione, memoria, utilizzo di strumenti ed esecuzione iterativa. Forma un ciclo strutturato attorno a un LLM in grado di prendere decisioni, eseguire azioni e adattarsi a nuove informazioni.
Ecco come interpretarli:
- Autonomia e flussi di lavoro: gli agenti di intelligenza artificiale spaziano dall'automazione di base delle attività basata su flussi di lavoro predefiniti a sistemi completamente autonomi in grado di scomporre gli obiettivi, gestire l'utilizzo della memoria e interagire con gli strumenti. La principale sfida tecnica consiste nel mantenere il contesto tra le diverse fasi e nel coordinare operazioni a più stadi.
- Contesto e controllo : la vera sfida negli agenti di intelligenza artificiale è garantire che il modello di apprendimento per rinforzo (LLM) abbia il contesto appropriato in ogni fase. Ciò include la gestione del contenuto immesso nel LLM e la garanzia che l'agente esegua compiti pertinenti in base a un contesto aggiornato.
- Integrazione degli strumenti : la creazione di agenti efficaci richiede una perfetta integrazione con strumenti esterni, API e fonti di dati. Framework come LangChain possono aiutare a integrare queste risorse esterne, ma il controllo sul flusso di lavoro è essenziale per adattare il comportamento dell'agente a nuovi input.
- Vantaggi dei framework per agenti : tutti i sistemi agenti, siano essi semplici flussi di lavoro o agenti autonomi complessi, possono trarre vantaggio dalle funzionalità principali fornite dai framework per agenti . Queste funzionalità possono essere create da zero o sfruttate da una piattaforma open-source esistente, a seconda delle esigenze.
Nuovi standard
- Protocollo di contesto modello (MCP): lo standard di settore per la comunicazione tra agenti e fonti di dati esterne. LangGraph integra MCP per consentire agli agenti di interagire immediatamente con database e strumenti locali senza bisogno di wrapper personalizzati.
- Stripe Agentic Commerce Protocol (ACP): Si tratta del primo standard di settore operativo che consente agli agenti basati sull'intelligenza artificiale di gestire in modo sicuro pagamenti, inventario e spedizioni. Abilita il "Checkout Agentico", in cui l'agente può completare un acquisto per l'utente tramite un'interfaccia di chat.
Che cos'è esattamente un agente di intelligenza artificiale?
Non esiste una definizione condivisa di cosa costituisca un "agente di intelligenza artificiale".
- L'intelligenza artificiale tradizionale definisce gli agenti come sistemi che interagiscono con l'ambiente circostante.
- L'indagine condotta da Simon Willison tra i professionisti del settore presenta una varietà di definizioni operative fornite dagli operatori del settore. 2
- La definizione di Anthropic delinea i principi di progettazione per la creazione di agenti di intelligenza artificiale efficaci e allineati. 3
- Le principali società di consulenza sottolineano il ruolo degli agenti nell'automazione dei flussi di lavoro aziendali e dei processi decisionali. 4 .
Molti di questi includono esplicitamente flussi di lavoro e collocano l'autonomia all'estremità di uno spettro.
Siamo d'accordo con questi punti di vista, quindi non forniamo una definizione rigorosa. Elenchiamo invece i fattori che causano un sistema di IA per essere considerati più attivi :
- Contesto e obiettivi:
- I sistemi di intelligenza artificiale in ambienti complessi, come quelli con compiti multipli e cambiamenti imprevisti, sono agenti.
- I sistemi di intelligenza artificiale che perseguono obiettivi senza ricevere istruzioni sono detti sistemi agentici.
- Interfaccia utente e supervisione: i sistemi di intelligenza artificiale in grado di apprendere il linguaggio naturale e quelli che richiedono una minore supervisione da parte dell'utente sono detti sistemi agentici.
- Progettazione del sistema: i sistemi che utilizzano modelli di progettazione come l'uso di strumenti (ad esempio, ricerca sul web, programmazione) o la pianificazione (ad esempio, riflessione, scomposizione in sotto-obiettivi) sono agentivi.
Per una spiegazione più dettagliata, abbiamo precedentemente elencato questi fattori e discusso come definiscono i sistemi di intelligenza artificiale agentiva .
Questi agenti sono completamente autonomi?
Non ancora. La maggior parte degli agenti di intelligenza artificiale open-source migliora l'autonomia dei sistemi di apprendimento per rinforzo (LLM) consentendo l'utilizzo di strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi, ma richiedono comunque input strutturati e l'intervento umano.
Esempi come Devon e PR-Agent seguono logiche predefinite o flussi di lavoro di apprendimento per rinforzo, anziché dimostrare un comportamento pienamente autonomo. Altri agenti di intelligenza artificiale mancano ancora di capacità di apprendimento autonomo e generalizzazione.
Quando (e quando non) utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale.
Non tutte le applicazioni LLM richiedono una complessità agentiva. Molti casi d'uso sono gestiti meglio dalla generazione aumentata con recupero leggero (RAG) .
I sistemi agentici introducono un sovraccarico architetturale: gestione della memoria, orchestrazione degli strumenti, gestione degli errori e cicli di controllo che aumentano la latenza e i costi. Ad esempio, nei nostri benchmark abbiamo osservato che i tassi di successo degli agenti IA diminuivano dopo 35 minuti di interazione umana.
Per mitigare questi rischi, è essenziale testare i sistemi agenti in ambienti controllati e implementare solide misure di sicurezza prima della messa in produzione.
Gli agenti sono più utili quando i passaggi non possono essere facilmente previsti o codificati in modo rigido. Sono particolarmente adatti a situazioni in cui:
- I compiti sono dinamici e a più fasi , con una logica ramificata o sotto-obiettivi non chiari.
- L'utilizzo degli strumenti è condizionale o adattivo , il che significa che il sistema deve scegliere quale strumento richiamare in base all'input o allo stato precedente.
- È necessaria una memoria a lungo termine o un contesto , che si estenda tra le sessioni o le fasi di esecuzione.
- L'esecuzione deve rispondere al feedback ambientale , come i risultati delle API, gli output delle ricerche o le azioni non riuscite.
- È necessaria una collaborazione con intervento umano , in cui autonomia e supervisione si fondono (ad esempio, copiloti basati sull'intelligenza artificiale).
D'altra parte, i flussi di lavoro o le chiamate LLM stateless sono preferibili quando:
- La logica del compito è statica o prevedibile , come ad esempio la compilazione di moduli o la trasformazione di contenuti.
- Una bassa latenza è fondamentale , ad esempio nelle interazioni con gli utenti.
- Ridurre al minimo i costi è essenziale , soprattutto evitando chiamate LLM ricorsive e orchestrazioni complesse.
Per saperne di più
Ecco i nostri benchmark più recenti sull'infrastruttura comunemente utilizzata dai sistemi agenti:
- Browser remoti : come l'infrastruttura del browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro.
- Benchmark del browser MCP : i migliori server MCP per l'utilizzo degli strumenti e l'accesso web.
Esempi di agenti di intelligenza artificiale open source
Alcuni strumenti descritti come " agenti IA " non sono in realtà poi così agentici ; questi sistemi ( ad esempio, Devon PR-agent ) sono in gran parte flussi di lavoro di IA basati sull'apprendimento per rinforzo, con modelli lineari di apprendimento organizzati attraverso percorsi di codice predefiniti.
1. Framework per agenti (da costruire autonomamente)
Librerie modulari e SDK per consentire agli sviluppatori di creare agenti con controllo su logica, memoria, strumenti e orchestrazione.
✳️ Alcuni agenti, come SmolAgents e Agno, rientrano sia nella categoria dei framework per agenti che in quella dell'automazione dei flussi di lavoro .
Framework per agenti generali
Framework incentrati sulla creazione di agenti , che offrono strumenti flessibili e personalizzabili per orchestrare flussi di lavoro, configurazioni multi-agente e casi d'uso generici.
- LangGraph – Orchestrazione di flussi di lavoro LLM basata su grafi – LangGraph è un software proprietario, ma fornisce una libreria open-source per lo sviluppo di agenti. Ideale per pipeline RAG , gestione della memoria /stato degli agenti e configurazioni multi-agente .
- AutoGen – Collaborazione asincrona multi-agente – Progettato per coordinare agenti che utilizzano strumenti tramite API simili a chat. Ideale per automatizzare flussi di lavoro complessi, in particolare nella generazione autonoma di codice .
- CrewAI – Framework multi-agente no-code/low-code – Uno degli strumenti più semplici con cui iniziare, che offre modelli di agenti predefiniti ( ad esempio, agente per la preparazione delle riunioni ).
Framework di agenti specializzati
Framework specializzati in specifici tipi di comportamenti degli agenti o integrazioni tra agenti.
- Camel – Simulazione di agenti basata sui ruoli – Ottimizzata per agenti collaborativi che interpretano ruoli utilizzando il ragionamento strutturato . Ideale per l'automazione dei flussi di lavoro e la generazione di dati sintetici.
- Mastra – Sviluppo di agenti integrati nel frontend – Basato su JavaScript , ideale per incorporare agenti in applicazioni rivolte agli utenti .
- PydanticAI – Controllo minimo dell'agente con tipizzazione sicura – Fornisce una validazione rigorosa e percorsi logici trasparenti con Pydantic .
- Cybersecurity AI (CAI) – Framework di agenti di sicurezza informatica basato sull'IA – Offre test di penetrazione , individuazione delle vulnerabilità e red teaming con funzionalità di intervento umano, sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni e integrazioni con strumenti come Nmap.
- Atomic Agents – Generatore di agenti personalizzati granulari basato sullo schema – Progettato per una struttura di agenti granulare e una logica componibile .
- SmolAgents – SDK leggero per agenti, pensato per gli sviluppatori – Astrazione minima , logica di routing tramite Python anziché JSON.
Runtime degli agenti (agenti autonomi preconfigurati)
Agenti preconfigurati e autonomi che è possibile eseguire immediatamente (come un'app). In genere supportano l'esecuzione autonoma di attività a partire da obiettivi espressi in linguaggio naturale.
Completamente autonomo:
- Auto-GPT – Decomposizione degli obiettivi ed esecuzione autonoma – Suddivide gli obiettivi in sotto-attività e le completa utilizzando strumenti, memoria e ragionamento. Offre agenti predefiniti e un'interfaccia low-code.
- AIlice – Esecuzione di attività generiche a livello locale – Esegue attività complesse sul dispositivo, supporta strumenti locali e manipolazione di file. Mira a creare un assistente AI, simile a JARVIS, basato sul progetto open-source LLM.
- Manus AI – Operazioni sandbox generiche . Esegue strumenti e flussi di lavoro in un ambiente sandbox sicuro, in grado di gestire autonomamente operazioni multidominio e multi-fase. Viene acquisita da Meta, integrandosi nell'ecosistema "Personal Ambient Intelligence" di Intel. 5
Parzialmente autonomo:
- BabyAGI – Esecutore iterativo di cicli di attività – Crea, assegna priorità ed esegue elenchi di attività in un ciclo di feedback. Ideale per esperimenti di generazione di attività.
Basato su browser/interfaccia:
- AgentGPT – Agente autonomo distribuito tramite browser – Consente agli utenti di creare ed eseguire agenti di attività tramite un'interfaccia utente web. Leggero, ideale per la sperimentazione.
- OpenManus – Agente persistente del browser – Progettato per flussi di lavoro che si estendono su più sessioni in ambienti browser. Utilizza strumenti come Playwright per automatizzare le interazioni web. Ideale per l'integrazione in pipeline di automazione esistenti. La configurazione è rapida con Conda.
2. Automazione e orchestrazione del flusso di lavoro
Strumenti che automatizzano i flussi di lavoro e integrano più piattaforme o servizi, spesso con la possibilità di integrare agenti di intelligenza artificiale.
Automazione e integrazione dei flussi di lavoro generali
Piattaforme che connettono API, attivano eventi e automatizzano attività, semplificando la creazione e l'integrazione di flussi di lavoro tra sistemi diversi.
- n8n – Automazione visiva dei flussi di lavoro e integrazione API – Collega app, trigger e flussi di dati tramite un editor di nodi. Combina la creazione visiva senza codice con JavaScript/Python personalizzato e supporta oltre 400 integrazioni. È possibile ospitare autonomamente e eseguire flussi di lavoro con agenti AI tramite LangChain. Ideale per utenti tecnici.
- PlanExe – Strumento di pianificazione da LLM a Gantt/WBS – Pianificatore basato sull'IA simile alla ricerca approfondita di OpenAI. Converte gli obiettivi in linguaggio naturale in cronologie strutturate utilizzando LlamaIndex.
- Agno ✳️ – Strumento di creazione di agenti e flussi di lavoro intuitivo per gli sviluppatori – Si presta sia come strumento di automazione dei flussi di lavoro (per automatizzare attività e flussi di lavoro) sia come strumento di creazione di agenti.
- SmolAgents ✳️ – SDK per agenti leggero per sviluppatori – SmolAgents è sufficientemente flessibile da poter essere utilizzato sia come SDK per agenti leggero (per framework di agenti) sia come strumento di flusso di lavoro (in quanto si integra con i modelli Hugging Face).
- Windmill – Piattaforma di sviluppo open-source e motore di workflow – Converte gli script in interfacce utente, API e processi cron; supporta Python, TypeScript, Go e altri linguaggi.
- Activepieces – Piattaforma di automazione open-source – Generatore di flussi di lavoro visivi self-hosted per automatizzare attività e integrare app con una programmazione minima. Supporta oltre 280 server MCP per eseguire attività AI distribuite e catene di agenti su larga scala.
- Huginn – Automazione web e gestione degli agenti – Crea agenti per automatizzare attività e monitoraggio basati sul web.
- Node-RED – Sviluppo basato su flussi per IoT e dati in tempo reale – Integra servizi e automatizza attività con un editor di flussi basato su browser.
Orchestrazione di flussi di lavoro multi-agente
Framework progettati per coordinare agenti interagenti all'interno di flussi di lavoro strutturati e per integrare sistemi multi-agente.
- HyperAgent – Orchestrazione completa degli agenti per l'intero ciclo di vita del software – Gli agenti collaborano per pianificare, codificare e verificare le attività di ingegneria.
- Supercog – agentico – Orchestrazione modulare con blocchi logici riutilizzabili – Progettato per un'automazione scalabile, strutturata e basata su team.
3. Automazione e navigazione web
Gli agenti navigano autonomamente sui siti web ed eseguono attività composte da più fasi, come la compilazione di moduli, l'estrazione di dati e l'automazione della navigazione web.
Agenti web autonomi e copiloti
Agenti autonomi generici (compatibili con il web) :
- AgenticSeek – Agente di navigazione web completamente autonomo – Intelligenza artificiale completamente locale. Specializzato nell'estrazione di dati e nella compilazione di moduli, automatizzando attività basate sul web.
- Agent-E – Agente di automazione del browser consapevole del DOM – Si concentra sull'interazione con le pagine web analizzando il DOM (Document Object Model), ideale per cliccare sui pulsanti e compilare moduli.
- AutoWebGLM – Agente web basato su LLM – Utilizza l'apprendimento per rinforzo e la semplificazione HTML per una migliore navigazione su siti web complessi.
Agenti di navigazione web basati sulla visione (multimodale) :
- Estensione Autogen WebSurfer – Agente web multimodale – Combina input testuali e visivi (screenshot) per migliorare l'interazione web.
- Skyvern – Agente di intelligenza artificiale con visione artificiale – Automatizza i flussi di lavoro utilizzando modelli di apprendimento automatico e visione artificiale, gestendo sia elementi testuali che visivi.
- WebVoyager – Agente web con funzionalità di visione artificiale – Utilizza testo e screenshot per migliorare la navigazione su siti web ricchi di immagini.
Per approfondire l'automazione e la navigazione web open source, ecco una panoramica strutturata di alcuni dei principali strumenti e agenti:
Agenti di utilizzo del computer
Strumenti per l'automazione web e il web scraping
RPA web basato su LLM ed estensioni per browser
Web scraper e crawler basati sull'intelligenza artificiale
Strumenti di ricerca web basati sull'intelligenza artificiale
4. Codifica e sviluppo
Agenti di intelligenza artificiale progettati per assistere nelle attività di programmazione, fornendo supporto in tempo reale agli sviluppatori tramite suggerimenti di codice, debug e automazione delle attività.
Agenti di codifica basati su CLI
- Codex C LI – Strumento di interazione multimodale (suggerisci, modifica, esegui) – Migliora i flussi di lavoro degli sviluppatori tramite riga di comando offrendo suggerimenti e modifiche al codice.
- OpenDevin – Assistente di programmazione basato sull'IA open-source : aiuta nelle attività di programmazione, offrendo suggerimenti di codice per vari linguaggi. Nota: OpenDevin è stato recentemente rinominato OpenHands per riflettere la sua missione più ampia di "IA per tutti". 6
- Aider – Assistente di programmazione in coppia basato sull'IA – Integrato nel terminale per fornire assistenza nella programmazione, con supporto per il completamento automatico, il debug e l'automazione delle attività.
Editor di codice basati sull'IA
- Neovim – Editor di codice integrato con IA – Plugin basati sull'IA che offrono completamento automatico del codice e refactoring.
- Visual Studio Code (VS Code) – Strumento di completamento automatico e debug del codice basato sull'intelligenza artificiale – Offre suggerimenti e completamento automatico del codice tramite GitHub Copilot, integrato con gli ambienti IDE per sviluppatori.
- Cursor – Editor di codice integrato con intelligenza artificiale – Dotato di completamento automatico del codice in tempo reale basato sull'IA.
Generatori di app da prompt ( Vibe coding )
Open source v0 / lovable / Alternative a Bolt:
- Dyad – Generatore di app AI open-source – Strumento senza codice, incentrato sull'ambiente locale, per la creazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale tramite comandi in linguaggio naturale.
- vx.dev – Generatore di app AI open-source – Uno strumento low-code, pensato per essere sviluppato localmente, focalizzato sulla trasformazione di input in linguaggio naturale in app.
5. Sicurezza informatica
Agenti di intelligenza artificiale progettati per migliorare le operazioni di sicurezza informatica, tra cui attività come penetration testing, individuazione delle vulnerabilità, red teaming e rilevamento autonomo delle minacce.
- YAWNING TITAN – Simulazione di sicurezza informatica astratta e basata su grafi – Supporta l'addestramento di agenti per operazioni informatiche autonome, con particolare attenzione agli ambienti basati su grafi.
- bumpgen – Agente di gestione dei pacchetti – Aggiorna automaticamente i pacchetti npm (gestore di pacchetti Node.js).
- Agenti LLM per la sicurezza informatica – Attività di sicurezza informatica basate su LLM – Costruite a partire da AutoGen . Utilizzate in diverse applicazioni di ricerca per dimostrare l'automazione di ChatGPT EDR e CI/CD automatizzato per l'ingegneria del rilevamento .
6. Creazione di contenuti video tramite intelligenza artificiale
Agenti di intelligenza artificiale che assistono nella generazione, modifica e miglioramento di contenuti visivi e multimediali, tra cui opere d'arte , immagini e video .
- Mochi – Generazione di video da testo – Converte i testi descrittivi in video, con particolare attenzione alla creazione di video di breve durata. Ideale per generare rapidamente video a partire da descrizioni testuali.
- CogVideo – Generazione di video da testo – Converte i testi in video ad alta fedeltà, consentendo la creazione di video a partire da immagini. Uno strumento più avanzato per la generazione di video di alta qualità da testo o immagini.
- Allegro – Generazione di video da testo – Converte i testi in video, con particolare attenzione alla creazione di contenuti creativi. Questo strumento si concentra sulla sintesi video creativa a partire dal testo per produrre narrazioni visive uniche.
- DALL·E (versioni open-source) – Generazione di video da testo – Genera immagini a partire da descrizioni testuali, trasformando i prompt scritti in contenuti visivi dettagliati e creativi.
7. Finanza
Agenti di intelligenza artificiale che offrono miglioramento automatico tramite apprendimento per rinforzo o analisi di dati finanziari in tempo reale .
- FinRL – Apprendimento per rinforzo automatizzato per il trading – Apprende ed esegue autonomamente strategie di trading basate sui dati di mercato, adattandosi ad ambienti finanziari dinamici.
- OpenBB Terminal – Analisi dei dati finanziari – Fornisce informazioni finanziarie autonome per il trading in tempo reale, consentendo ai professionisti degli investimenti di prendere decisioni di trading consapevoli.
8. Assistenza sanitaria
Agenti di intelligenza artificiale che assistono nella diagnostica medica, nel monitoraggio delle malattie e nell'analisi di informazioni sanitarie, attraverso l'analisi dei dati dei pazienti e dei referti medici.
- HIA (Health Insights Agent) – Analisi di referti medici – Analizza i referti medici e fornisce informazioni sullo stato di salute.
- Assistente sanitario basato sull'IA – Diagnosi e monitoraggio delle malattie – Diagnostica e monitora le malattie utilizzando i dati del paziente.
9. Ricerca
Agenti di intelligenza artificiale che assistono nella raccolta dati, nelle revisioni della letteratura e nella verifica delle ipotesi, semplificando il processo di ricerca.
- ChemCrow – Agente autonomo per la ricerca chimica – Integra i modelli lineari di apprendimento (LLM) con strumenti chimici per pianificare ed eseguire compiti sperimentali e computazionali complessi nell'analisi chimica.
- Ricercatore GPT – Assistente di ricerca generale autonomo – Esegue ricerche online strutturate, analizza contenuti e compila report di ricerca dettagliati con un intervento minimo da parte dell'utente.
10. Analisi dei dati
Agenti di intelligenza artificiale che elaborano, analizzano e interpretano i dati per fornire informazioni utili e supportare il processo decisionale.
Finanza
- FinRobot – Agente di analisi dei dati finanziari – Automatizza l'interpretazione e la creazione di report sui dati finanziari utilizzando modelli linguistici complessi.
Business intelligence e interrogazione
- Wren AI – Agente di analisi aziendale Text-to-SQL – Converte le domande in linguaggio naturale in query SQL per la creazione di report aziendali.
- Entaoai – strumento di ingegneria dei dati assistito da GenAI – fornisce un'interfaccia di chat per attività di interrogazione e trasformazione dei dati.
- Vanna AI – Agente di conversione del linguaggio naturale in SQL – Genera query SQL in base alle richieste dell'utente per esplorare set di dati strutturati.
Social media
- Twitter Personality Agent – Agente di analisi dei social media – Analizza la cronologia dei tweet per dedurre tratti comportamentali e di personalità.
11. Assistenza personale
Agenti di intelligenza artificiale che aiutano nella gestione delle attività, nella pianificazione e nell'organizzazione personale, migliorando la produttività e la gestione del tempo.
- VacAIgent (agente CrewAI preconfigurato) – Assistente per la pianificazione dei viaggi – Genera autonomamente itinerari di viaggio completi utilizzando Streamlit e LLM.
- Inbox Zero – Assistente email – dà priorità, classifica e riassume i messaggi utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'integrazione con Gmail.
- Cal – Agente di pianificazione del calendario – Automatizza la creazione, la riprogrammazione e la sintesi delle riunioni tramite interazione basata su LLM.
Creazione di sistemi di agenti di intelligenza artificiale
Molti framework di intelligenza artificiale sono controllati da un singolo fornitore o da repository pubblici, ma sono soggetti a rigide normative.
Questi progetti spesso si orientano verso modelli open core : il codice base rimane gratuito, ma l'orchestrazione multi-agente, l'osservabilità o il controllo granulare possono essere vincolati a licenze commerciali. In alcuni ecosistemi "aperti", l'utilizzo in produzione spesso richiede l'acquisto di un backend proprietario.
Fonte 7
Progetti di agenti di intelligenza artificiale nel mondo reale
In base alla nostra esperienza, ecco alcune applicazioni degli agenti di intelligenza artificiale:
- sviluppo API
- Creazione di app
- generazione di siti web tramite intelligenza artificiale
- Screenshot per l'esecuzione del codice
- Ordinare le consegne
- Effettuare una prenotazione al ristorante
- Progettare una stanza
Altri progetti di agenti di intelligenza artificiale autonomi:
Altri progetti di agenti di intelligenza artificiale basati su framework:
Per approfondire
- Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open-source
- Quali sono i 10 principali rischi per la sicurezza di LLM?
Collegamenti di riferimento
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.