Tutti conosciamo e sappiamo usare AI generative come ChatGPT, ma il vero salto di qualità per chi da semplice utente vuole diventare un “costruttore” in grado di sfruttare le AI per creare applicazioni, automatizzare processi complessi e orchestrare agenti intelligenti è padroneggiare LangChain e CrewAI.
Queste sono due delle tecnologie più usate e richieste dal mercato del lavoro, strumenti fondamentali per chi intende lavorare con le AI e costruire soluzioni serie. Vediamo cosa sono, a cosa servono e perché sono fondamentali.
Indice
- Che cos’è LangChain
- Che cos’è CrewAI
- LangChain vs CrewAI: quale strumento usare?
- Padroneggia LangChain e CrewAI con Digital School
Che cos’è LangChain
LangChain è un framework di orchestrazione open source basato su Python e JavaScript per lo sviluppo di applicazioni che usano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come chatbot e agenti AI. Lo scopo principale di questa tecnologia è collegare un modello AI a dati, strumenti e logiche operative, rendendo possibile la creazione di sistemi complessi e strutturati.
Lanciato nel 2022, LangChain ha registrato un’ascesa rapidissima, rendendo più accessibile la genAI alle start-up e agli appassionati. Il suo punto di forza sta nell’architettura modulare che permette di costruire catene di operazioni (da cui deriva il nome), integrare database, collegare API esterne e definire agenti capaci di scegliere autonomamente quale azione compiere in base al contesto, semplificando così enormemente il processo di integrazione che, altrimenti, deve essere realizzata con codice completamente manuale.
Che cos’è CrewAI
CrewAI è un framework di orchestrazione multi-agente open source basato su Python. Creato da João Moura, CrewAI fa collaborare diversi agenti AI a cui assegna diversi ruoli (ad esempio ricercatore, analista, redattore, revisore), responsabilità ed obiettivi, li coordina e li guida verso il completamento di un obiettivo comune.
In pratica funziona come un vero e proprio team di lavoro: ogni squadra multi-agente è composta da agenti AI che svolgono un ruolo, interagiscono fra loro, usano gli strumenti che hanno a disposizione, passano le informazioni e i risultati agli altri “colleghi” per raggiungere l’obiettivo comune prestabilito. Suddividendo problemi complessi in sotto-task gestibili a diversi agenti permette di ottenere risultati migliori rispetto all’utilizzo di un singolo agente generalista.
LangChain vs CrewAI: quale usare?
La prima cosa importante da capire è che LangChain e CrewAI non sono strumenti in competizione, ma sono complementari tra loro perché operano a livelli diversi dell’architettura AI. Il primo serve a costruire il sistema, il secondo invece fa collaborare più agenti AI all’interno di quel sistema. LangChain definisce la struttura, CrewAI coordina l’azione.
Per esempio se bisogna costruire un chatbot avanzato, LangChain è lo strumento adatto perché costruisce flussi logici, collega il modello a dati e strumenti, gestisce la memoria e orchestra le operazioni di una singola applicazione. Se invece si ha a che fare con un problema complesso difficilmente risolvibile con un singolo agente AI, CrewAI è la soluzione giusta. Distribuisce il lavoro tra più entità specializzate, assegnando ruoli, responsabilità e obiettivi agli agenti.
L’uso di uno non esclude l’altro: i due framework possono anche essere combinati, usando per esempio LangChain per definire le capacità dei singoli agenti e CrewAI per orchestrare la loro collaborazione.
Padroneggia LangChain e CrewAI con Digital School
Oggi non basta più saper usare i modelli AI: le aziende cercano professionisti capaci di progettare sistemi AI end-to-end, automatizzare processi reali e integrare l’AI nei flussi di lavoro esistenti. Se vuoi imparare a usare LangChain e CrewAI e tanti altri strumenti AI, scegli il percorso AI Engineering di Digital School!
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Grazie agli insegnamenti, svilupperai le competenze per creare applicazioni AI end-to-end: dalla progettazione di chatbot e interfacce vocali all’integrazione di computer visioni e automazioni business-oriented, fino al deployment di soluzioni scalabili.
Al termine delle lezioni è previsto lo svolgimento di uno stage formativo (in un’azienda convenzionata o attraverso un project work di gruppo) in cui potrai applicare fin da subito tutte le nozioni e competenze acquisite.
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