Valg af det rette framework til hver anvendelse
Et beslutningstræ: ét trin? Langvarig? Multi-agent? Kodning? Hver gren peger på et andet værktøj.
Valg af det rette framework til hver anvendelse er en gratis AI-agenter-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 4 af 4. Du kan læse hele lektionen gratis nedenfor — og derefter øve dig praktisk i browseren med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder, der er tilgængelig døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i AI-agenter, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. AI-agenter-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Der findes ikke ét bedste framework
Hvert framework er stærkt til forskellige mønstre. Vælg ud fra formen på din opgave, ikke ud fra hypecyklussen.
Beslutningstræ
- Enkelt trin (ét modelkald, måske ét værktøj)? -> Egenimplementeret.
- Lineært forløb i flere trin (A -> B -> C)? -> LCEL eller egenimplementeret.
- Flere trin med løkker/forgreninger? -> LangGraph.
- Rollebaseret team, deklarative opgaver? -> CrewAI.
- Langtidshukommelse på tværs af sessioner? -> Letta eller Mem0.
- Fokus på kodekørsel? -> AutoGen eller OpenHands.
- Administreret RAG + prototype med code interpreter? -> OpenAI Assistants.
- Webbrowsing / GUI? -> Anthropic Computer Use / Operator / Playwright.
Andre faktorer fra virkeligheden
- Teamets fortrolighed (Python vs JS, asynkron vs synkron)
- Muligheder for observerbarhed (LangSmith / Langfuse / OTel)
- Implementeringsform (Docker, serverless, k8s)
- Frameworkets modenhed og ændringstakt
Standarder på tværs af frameworks
Byg så vidt muligt efter standarder, der overlever ændringer i frameworks:
- API'er i OpenAI-format — de accepteres af de fleste udbydere og frameworks
- JSON Schema til værktøjsdefinitioner — universelt
- Pydantic til typede inddata/uddata — bruges overalt
- OpenTelemetry til spor — uafhængigt af leverandør
Byg med mulighed for udskiftning
Pak frameworket ind i et tyndt adapterlag:
class AgentRunner:
def run(self, task: str) -> str:
# implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
...Overvurder ikke dagens valg
Frameworks kommer og går. De fleste agenter skal omskrives hver 12.-18. måned, efterhånden som grundelementerne forbedres. Planlæg med omskrivninger i tankerne, og bind dig ikke til frameworket.
Start uden et framework
En almindelig fremgangsmåde:
- Implementer en minimal agent selv
- Find de mest besværlige dele
- Tag et framework i brug, som håndterer netop disse problemer
Du lærer, hvad du faktisk har brug for, før du forpligter dig.
Hvornår du IKKE skal bruge multi-agent
Mange teams griber til multi-agent for tidligt. Hvis én agent med en god systemprompt fungerer, så hold dig til den. Multi-agent tilføjer BÅDE kompleksitet OG omkostninger.
Gode match efter stack
- Python, produktion, komplekst — LangGraph
- Python, deklarativt, enkelt — CrewAI
- Python, kodefokuseret — AutoGen eller OpenHands
- TypeScript — LangChain.js / Vercel AI SDK
- Langtidshukommelse — Letta eller Mem0
- Prototype uden infrastruktur — OpenAI Assistants
Hostede agentplatforme
Nogle teams springer frameworks over ved at bruge:
- LangGraph Platform — hostet LangGraph-køremiljø
- Cloudflare AI Workers — serverløse agenter
- Vercel AI SDK + KV — til full-stack Next.js-teams
Vælg evalueringsværktøjer på forhånd
Uanset hvad du vælger, skal du sikre dig, at sporing/evaluering kan integreres. Langfuse og LangSmith kan tilpasses de fleste frameworks; Helicone, Phoenix og W&B Weave er alternativer.
Opsummering
Tilpas frameworket til formen: lineære kæder -> LCEL, grafer -> LangGraph, teams -> CrewAI, langtidshukommelse -> Letta, kode -> AutoGen, prototyper -> Assistants. Pak det ind bag en adapter, og planlæg med omskrivninger i tankerne.
Det rigtige valg
Du har et forløb i flere trin med løkker, forgreninger og et menneske i løkken. Hvilket framework passer bedst?
Lær AI-agenter med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 60
- Lektioner
- 239
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Valg af det rette framework til hver anvendelse” gratis?
Ja — hele teksten til “Valg af det rette framework til hver anvendelse” kan læses gratis her på nettet. Hvis du vil øve dig interaktivt med en indbygget kodeeditor og en AI-vejleder døgnet rundt og få adgang til resten af AI-agenter-kurset, skal du opgradere til CoddyKit PRO. AI-agenter-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Valg af det rette framework til hver anvendelse”?
Et beslutningstræ: ét trin? Langvarig? Multi-agent? Kodning? Hver gren peger på et andet værktøj. Du øver dig i AI-agenter med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på AI-agenter?
Der kræves ingen tidligere erfaring. AI-agenter på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 4 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Valg af det rette framework til hver anvendelse”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne AI-agenter-lektion?
Ja. Alle AI-agenter-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- LangGraph vs CrewAI vs AutoGen
- Letta (tidligere MemGPT) til langlivede agenter
- OpenAI Assistants API og tråde
- Valg af det rette framework til hver anvendelse