बेस्ट AI agent frameworks
Tools, memory और multi-step workflows वाले अपने agents बनाने के लिए code frameworks।
आपका टूल यहाँ
यह फ़ीचर्ड स्लॉट उन टूल बनाने वालों के लिए है जिनका टूल इस use case में सच में फ़िट बैठता है। हमेशा साफ़ तौर पर लेबल किया जाता है और हमारी पसंद से हमेशा अलग रहता है।
हमारी पसंद
1. OpenAI Agents SDK
OpenAI का हल्का SDK, agents के लिए tools, handoffs, guardrails और tracing के साथ।
हमारी राय: शुरुआत के लिए टॉप पिक: छोटी API, जिसमें tools, handoffs और tracing बिल्ट-इन हैं।
2. LangGraph
LangChain का framework, stateful और कंट्रोल में रहने वाले multi-step agent graphs के लिए।
हमारी राय: बेस्ट, जब आपको साफ़ कंट्रोल चाहिए: state, retries, human-in-the-loop और production में भरोसा।
3. CrewAI
Role-based AI agents की टीमें बनाने का open-source Python framework।
हमारी राय: Role-based multi-agent 'crews' का prototype बनाने का सबसे तेज़ तरीका; बड़े स्केल पर कंट्रोल में रखना मुश्किल।
4. AutoGen
Multi-agent conversations और workflows के लिए Microsoft का open-source framework।
हमारी राय: Microsoft का multi-agent framework; research जैसी agent conversations के लिए दमदार।
5. Model Context Protocol
AI agents को टूल्स और डेटा से जोड़ने का open standard।
हमारी राय: Framework नहीं है, पर किसी भी agent को tools देने का standard तरीका यही है। अपने tools को MCP servers की तरह बनाएँ।
ये पसंद हमारी अपनी है, इसके लिए किसी ने पैसे नहीं दिए। कीमतें और फ़ीचर्स अक्सर बदलते रहते हैं — हर टूल की ऑफ़िशियल साइट ज़रूर चेक करें।