Frameworks के प्रकार

तीन शैलियाँ

Graph-आधारित tools, जैसे LangGraph, आपके agent को स्पष्ट state के साथ nodes और edges के रूप में बनाते हैं, जो नियंत्रित workflows के लिए अच्छा है। Model providers के Agent SDKs (जैसे OpenAI Agents SDK या Claude Agent SDK) कम कोड में तैयार loop, tools और handoffs देते हैं। Role-आधारित multi-agent libraries, जैसे CrewAI, agents की टीम को भूमिकाओं और कामों के साथ वर्णित करने देती हैं। Features और नाम तेज़ी से बदलते हैं, इसलिए चुनने से पहले मौजूदा दस्तावेज़ देखें।

वही विचार graph के रूप में

यह pseudocode दिखाता है कि graphs क्यों काम आते हैं: हर step और हर शाखा स्पष्ट है, इसलिए आप रोक, जाँच या दोबारा चला सकते हैं।

START -> plan -> call_tools -> check
                        ^           |
                        |   not done|
                        +-----------+
                              done  -> END

state = { messages, plan, results, step_count }

Features तेज़ी से बदलते हैं

Framework के नाम, APIs और सुझाए patterns हर कुछ महीनों में बदलते हैं। जो version उपयोग करें उसे pin करें, upgrade से पहले changelog पढ़ें, और अपने tests रखें ताकि upgrade चुपचाप व्यवहार न बदल दे।

त्वरित जाँच: Graph-आधारित agent framework का मुख्य आकर्षण क्या है?

• स्पष्ट, नियंत्रित steps और state
• इसे model नहीं चाहिए
• यह हमेशा तेज़ है
• यह सारे bugs से बचाता है