🎯 چطور فریمورک مناسب برای Agentهای هوش مصنوعی رو انتخاب کنیم؟خیلی‌ها فکر می‌کنن این ابزارها رقیب هم هستن، ولی واقعیت اینه:👉 این‌ها فقط کتابخانه‌های مختلف پایتون هستن، مثل مقایسه NumPy و Pandas!پس سوال درست اینه:❓ «من دارم چی می‌سازم؟»هر فریمورک برای یک سطح از پیچیدگی و یک نوع مسئله طراحی شده.---🔥 ۵ فریمورک مهم برای AI Agentها:---🧠 1. کتابخانه LangGraph📌 مناسب برای:- کنترل کامل روی state ایجنت- ورک‌فلوهای پیچیده (loop، شرط، شاخه‌بندی)- سیستم‌های production💡 کاربردها:- تشخیص پزشکی مرحله‌ای- بررسی اسناد با تصمیم‌گیری شرطی- کشف تقلب مالی با reasoning چندمرحله‌ای⚠️ کنترل بسیار بالا، ولی منحنی یادگیری سخت‌تر---🤖 2. کتابخانه CrewAI📌 مناسب برای:- سیستم‌های چند ایجنتی (multi-agent)- معماری role-based و خوانا- توسعه سریع و prototype💡 کاربردها:- تیم تحقیقاتی (یک ایجنت جستجو، یکی تحلیل)- تولید محتوا (نویسنده، ویراستار، ناشر)- اتوماسیون فروش🚀 سریع‌ترین راه برای ساخت سیستم multi-agent---📊 3. فریمورک PydanticAI📌 مناسب برای:- خروجی‌های ساختاریافته- نیاز جدی به اعتبارسنجی داده- ادغام با پروژه‌های Python موجود💡 کاربردها:- پردازش گزارش‌های مالی- ایجنت‌های API-based- سیستم‌های حساس به صحت داده✅ ولیدیشن در سطح core (نه یه ویژگی اضافه)---⚙️ 4. کتابخانه OpenAI Swarm📌 مناسب برای:- یادگیری عمیق نحوه کار ایجنت‌ها- حداقل abstraction- درک واقعی handoff بین ایجنت‌ها💡 کاربردها:- پروژه‌های آموزشی- پروتوتایپ سریع سیستم‌های سبک- تحلیل رفتار ایجنت‌ها🪶 سبک‌ترین و شفاف‌ترین گزینه برای یادگیری---🔗 5. فریمورک MCP (Model Context Protocol)📌 مناسب برای:- اتصال ایجنت‌ها به ابزارهای خارجی- یکپارچه‌سازی بین فریمورک‌ها- کار با سیستم‌های واقعی💡 کاربردها:- اتصال به دیتابیس‌ها بدون کدنویسی اضافی- دسترسی استاندارد به فایل سیستم- اتصال به APIها❗ این یک فریمورک نیست، یک پروتکل است (Glue Layer)---📌 جمع‌بندی سریع (Decision Matrix):✔️ منطق پیچیده → LangGraph✔️ سیستم چند ایجنتی → CrewAI✔️ خروجی ساختاریافته → PydanticAI✔️ یادگیری عمیق → Swarm✔️ اتصال به ابزارهای خارجی → MCP💬 در نهایت:«کتابخانه‌های متفاوت، عمق‌های متفاوت، ولی یک هدف مشترک: ساخت Agentهای کاربردی»