Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde
Et beslutningstre: ett trinn? Langvarig? Fleragent? Koding? Hver gren peker til et annet verktøy.
Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde er en gratis leksjon i AI-agenter på CoddyKit. Dette er leksjon 4 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i AI-agenter, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i AI-agenter inneholder totalt 4 leksjoner.
Det finnes ikke noe beste rammeverk
Hvert rammeverk utmerker seg med ulike mønstre. Velg basert på OPPBYGNINGEN av oppgaven, ikke på hva som er populært akkurat nå.
Beslutningstre
- Ett trinn (ett modellkall, kanskje ett verktøy)? -> Håndlaget.
- Flere lineære trinn (A -> B -> C)? -> LCEL eller håndlaget.
- Flere trinn med løkker eller forgreninger? -> LangGraph.
- Rollestyrt team, deklarative oppgaver? -> CrewAI.
- Langvarig minne på tvers av økter? -> Letta eller Mem0.
- Fokus på kodekjøring? -> AutoGen eller OpenHands.
- Administrert RAG + code interpreter-prototype? -> OpenAI Assistants.
- Nettsurfing eller GUI? -> Anthropic Computer Use / Operator / Playwright.
Andre faktorer fra virkeligheten
- Teamets kjennskap (Python kontra JS, asynkront kontra synkront)
- Observerbarhet (LangSmith / Langfuse / OTel)
- Distribusjonsform (Docker, serverless, k8s)
- Rammeverkets modenhet og endringstakt
Standarder på tvers av rammeverk
Bygg om mulig på standarder som tåler endringer i rammeverk:
- OpenAI-formede API-er — de fleste leverandører og rammeverk støtter dem
- JSON Schema for verktøydefinisjoner — universelt
- Pydantic for typede inndata og utdata — brukes overalt
- OpenTelemetry for sporinger — leverandørnøytralt
Bygg for utskiftbarhet
Pakk inn rammeverket i et tynt adapterlag:
class AgentRunner:
def run(self, task: str) -> str:
# implementation may be LangGraph today, AutoGen tomorrow
...Ikke legg for stor vekt på dagens valg
Rammeverk kommer og går. De fleste agenter må skrives om hver 12.–18. måned etter hvert som grunnprimitivene blir bedre. Planlegg for omskrivinger, og ikke bind Dem til rammeverket.
Start uten et rammeverk
En vanlig fremgangsmåte:
- Lag en minimal agent selv
- Finn de mest uoversiktlige delene
- Ta i bruk et rammeverk som håndterer akkurat disse problemene
Da lærer De hva De faktisk trenger, før De forplikter Dem.
Når De IKKE bør bruke multi-agent
Mange team tyr til multi-agent for tidlig. Hvis én agent med en god systemprompt fungerer, bør De holde Dem til den. Multi-agent gir både mer kompleksitet OG høyere kostnader.
Gode bruksområder etter teknologistakk
- Python, produksjon, komplekst — LangGraph
- Python, deklarativt, enkelt — CrewAI
- Python, kodefokusert — AutoGen eller OpenHands
- TypeScript — LangChain.js / Vercel AI SDK
- Langvarig minne — Letta eller Mem0
- Prototype uten infrastruktur — OpenAI Assistants
Vertsbaserte agentplattformer
Noen team dropper rammeverk ved å bruke:
- LangGraph Platform — vertsbasert kjøremiljø for LangGraph
- Cloudflare AI Workers — serverless-agenter
- Vercel AI SDK + KV — for fullstackteam som bruker Next.js
Velg evalueringsverktøy tidlig
Uansett hva De velger, må De sørge for at sporing og evaluering kan integreres. Langfuse og LangSmith kan tilpasses de fleste rammeverk; Helicone, Phoenix og W&B Weave er alternativer.
Oppsummering
Tilpass rammeverket til oppbygningen: lineære kjeder -> LCEL, grafer -> LangGraph, team -> CrewAI, langvarig minne -> Letta, kode -> AutoGen, prototyper -> Assistants. Pakk det inn bak et adapterlag, og planlegg for omskrivinger.
Riktig valg
De har en arbeidsflyt med flere trinn, løkker, forgreninger og menneskelig medvirkning. Hvilket rammeverk passer best?
Lær deg AI-agenter med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 60
- Leksjoner
- 239
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde» gratis?
Ja – hele teksten i «Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av AI-agenter-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i AI-agenter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde»?
Et beslutningstre: ett trinn? Langvarig? Fleragent? Koding? Hver gren peker til et annet verktøy. Du øver på AI-agenter med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med AI-agenter?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. AI-agenter på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 4 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne AI-agenter-leksjonen?
Ja. Alle AI-agenter-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- LangGraph mot CrewAI mot AutoGen
- Letta (tidligere MemGPT) for langlivede agenter
- OpenAI Assistants API og tråder
- Velg riktig rammeverk for hvert bruksområde