Langchain・Semantic Kernel・guidanceでエージェント機能を実装して比較してみた。 - Qiitaguidance guidanceではエージェント機能は自前で実装する必要があります。 semantic kernelやlanchainではエージェント機能が用意されています。 自前実装可能なので実装の幅は広そうですが、今回は以下のような流れで実装しました。 実行すべき関数のリストをJSON形式で作成=実行計画 実行計画の作成を行うプロンプトにより実装しています。 JSONに含まれる関数を順に呼び出す pythonの関数として実装しています。 ユーザ側でプロンプトやpythonの関数を作成できるため、自由度が高いなと感じました。 あとはあまり抽象化されていないため、機能拡張・メンテナンスなどが楽そうです。 ①ソースコード全文 ソースコード全文 import os import json import guidance # テキスト生成モデル text_llm = guidance.llms
