در سال‌های اخیر، ظهور Agentهای هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین تحولات در زمینه هوش مصنوعی کاربردی بوده است. این Agentها می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را به‌صورت خودکار انجام دهند، تصمیم‌گیری کنند، و با محیط اطراف تعامل داشته باشند. اما ساخت چنین عامل‌های هوشمندی نیاز به زیرساخت نرم‌افزاری قدرتمندی دارد. اینجاست که فریمورک Agent هوش مصنوعی وارد میدان می‌شود. با استفاده از معماری‌های مدرن مانند MCP (Multi-Component Planning)، توسعه‌دهندگان می‌توانند Agentهایی طراحی کنند که در محیط‌های واقعی و پویا به‌صورت پایدار عمل کنند.

در این مقاله، ۱۲ فریمورک برتر برای ساخت Agent هوش مصنوعی معرفی می‌شوند که از معماری MCP یا رویکردهای مشابه پشتیبانی می‌کنند.

MCP چیست و چرا مهم است؟

MCP مخفف برنامه‌ریزی چندجزئی (Multi-Component Planning) است. این معماری به جای اینکه Agent فقط یک وظیفه را انجام دهد، امکان مدیریت هم‌زمان چند ماژول را فراهم می‌کند. برای مثال، یک Agent در معماری MCP می‌تواند هم‌زمان وظایف زیر را انجام دهد:

  • تحلیل ورودی کاربر
  • برنامه‌ریزی هدف‌محور
  • مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
  • یادگیری از تجربیات گذشته
  • هماهنگی بین Agentهای دیگر

این ساختار باعث می‌شود که عامل‌های هوشمند، رفتاری طبیعی‌تر، منعطف‌تر و هدفمندتر از خود نشان دهند.

معرفی 12 فریمورک ساخت Agent هوش مصنوعی با استفاده از MCP

1. LangChain

یکی از معروف‌ترین فریمورک‌ها برای ساخت Agent زبانی با قابلیت ادغام ماژول‌های مختلف، حافظه، ابزارهای خارجی، و زنجیره تصمیم‌گیری است. با ساختار ماژولار، LangChain امکان پیاده‌سازی MCP را به‌خوبی فراهم می‌کند.

2. AutoGPT

این پروژه متن‌باز، اولین نمونه از Agentهای خودمختار است که با ترکیب حافظه، هدف‌گذاری و توانایی تجزیه و تحلیل دستورات، ساختار MCP را پیاده‌سازی می‌کند.

3. AgentVerse

پلتفرمی برای شبیه‌سازی تعامل بین چند Agent با معماری MCP، مناسب برای توسعه بازی، تحقیق‌های اجتماعی و تست مدل‌های زبانی چندعاملی.

4. CrewAI

یکی از فریمورک‌های نوظهور که بر همکاری بین Agentها تمرکز دارد. در CrewAI، هر Agent نقش خاصی دارد و با دیگران در تعامل است. این ساختار با MCP بسیار هماهنگ است.

5. MetaGPT

یک فریمورک خلاقانه که پروژه‌های نرم‌افزاری را به چند نقش (تحلیلگر، مهندس، تستر و…) تقسیم می‌کند و Agentهای متفاوتی در هر نقش با هم همکاری می‌کنند.

6. Camel-AI

این فریمورک با هدف ساخت Agentهای دیالوگ‌محور توسعه داده شده و ساختار آن به‌گونه‌ای طراحی شده که Agent بتواند در سناریوهای شبیه‌سازی‌شده با عوامل دیگر تعامل کند.

7. Autogen (از مایکروسافت)

پروژه‌ای با تمرکز بر تولید خودکار کد، گزارش و اسناد. این فریمورک با استفاده از سیستم گردش کار (Workflow) چندمرحله‌ای، ساختار MCP را به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.

8. Superagent

پلتفرمی برای ساخت و میزبانی Agentهای هوش مصنوعی که به‌صورت API یا اپلیکیشن قابل ارائه هستند. امکان استفاده از ابزارهای خارجی و حافظه به‌صورت ساختارمند در آن تعبیه شده است.

9. OpenAgents

فریمورکی با تمرکز بر Agentهای مستقل، مولتی‌مدال و قابل گسترش، که از ورودی‌های مختلف (متن، صوت، تصویر) پشتیبانی می‌کند و به‌خوبی با اصول MCP سازگار است.

10. ReAct Agents

این فریمورک با ترکیب reasoning (استدلال) و acting (عمل‌کردن)، معماری‌ای نزدیک به MCP دارد و مخصوص ساخت Agentهایی است که نیاز به تصمیم‌گیری زنجیره‌ای دارند.

11. BabyAGI

مدل سبکی از معماری Agent که از ساختار وظیفه‌محور و حافظه پویا استفاده می‌کند. مناسب برای پیاده‌سازی نمونه‌های ساده از MCP.

12. TaskWeaver

یک Agent خودگردان با تمرکز بر انجام وظایف پیچیده، ادغام با ابزارهای ثالث مانند تقویم، ایمیل، و حتی APIهای اختصاصی. ساختار آن به‌طور کامل ماژولار است.

ویژگی‌ های یک فریمورک ساخت Agent هوش مصنوعی مناسب برای MCP

برای اینکه فریمورک Agent هوش مصنوعی واقعاً کارآمد باشد، باید ویژگی‌های زیر را داشته باشد:

  • پشتیبانی از برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای
  • امکان مدیریت حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت
  • اتصال آسان به ابزارهای خارجی
  • توانایی استدلال منطقی
  • امکان تعامل با سایر Agentها
  • مدیریت هدف‌های متوالی و تو در تو
  • پشتیبانی از شخصی‌سازی Agent و نقش‌گذاری

انتخاب بهترین فریمورک برای پروژه شما

انتخاب فریمورک مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد:

  • اگر پروژه‌تان با زبان طبیعی در ارتباط است، LangChain یا AutoGPT گزینه‌های خوبی هستند.
  • برای ساخت Agentهایی با نقش‌های متفاوت، MetaGPT یا CrewAI پیشنهاد می‌شوند.
  • اگر به دنبال تعامل بین چند عامل هستید، AgentVerse و Camel-AI مناسب‌ترند.
  • برای کاربردهای تجاری و عملیاتی، Superagent و Autogen پیشنهاد می‌شوند.

نتیجه‌ گیری

معماری MCP یکی از مهم‌ترین تحولات در ساخت Agentهای هوش مصنوعی است و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که عامل‌هایی هوشمند، مستقل و تطبیق‌پذیر بسازند. با انتخاب فریمورک Agent هوش مصنوعی مناسب، می‌توانید پروژه‌هایی خلاقانه، قابل اتکا و قدرتمند توسعه دهید. دنیای آینده متعلق به Agentهایی است که بتوانند مثل انسان فکر کنند، تصمیم بگیرند و با محیط تعامل سازنده داشته باشند.