Liikaa agentti -frameworkeja?
AI Engineer Summit 2025 -tapahtuman jälkimietteitä...
Yksi tärkeimmistä oivalluksista minulle AI Summitista oli AI-kehysten ja työkalujen nopea kehitys. Kehitysvauhti on uskomaton, ja uusia, parempia kirjastoja syntyy jatkuvasti.
Tähän asti suositut työkalut, kuten LangChain, ovat — omasta mielestäni — tuntuneet hieman kypsymättömiltä, liian abstrakteilta ja tarpeettoman monimutkaisilta. Itse asiassa Anthropic on jopa suositellut välttämään tämän tyyppisiä kirjastoja ja pitämään agentit yksinkertaisina — näkemys, jonka kanssa olen vahvasti samaa mieltä.
Mutta tilanne on muuttumassa. Kaksi uutta vakavasti otettavaa haastajaa on hiljattain tullut mukaan: Pydantic AI ja OpenAI:n hiljattain julkaisema tuotantotason Agents SDK. Jälkimmäinen on erityisen kiinnostava, jos rakennat jo OpenAI:n ekosysteemissä ja olet käyttänyt heidän aiempaa “kokeellista” Swarm-kirjastoaan.
OpenAI Agents SDK on kevyt ja yksinkertainen, mutta todennäköisesti riittävä suurimpaan osaan agenttitoteutuksista. Bonuksena saat OpenAI:n sisäänrakennetut web- ja tiedostohakutyökalut sekä ilmaisen tracing-backendin suoraan käyttöön. Sen sijaan tracing on Pydantic AI:n kaupallinen kulma — tästä ominaisuudesta täytyy maksaa.
Kokemus näyttää osoittavan, että tracing on välttämätöntä, erityisesti kun kehitetään monimutkaisia tai herkkiä agentteja. Tämä on luultavasti syy siihen, miksi molemmat näistä uusista frameworkeista tukevat sitä natiivisti.
Kaiken kaikkiaan sanoisin, että OpenAI tarjoaa nyt varsin kokonaisvaltaisen paketin — erityisesti jos heidän tiedostohakunsa (eli RAG-toteutus) osoittautuu toimivaksi. Suurin haaste tulee olemaan tietoturva: voiko dokumentteja oikeasti tallentaa OpenAI:n järjestelmiin vai ei?
Samaan aikaan open source -RAG-frameworkeja ilmestyy kuin sieniä sateella — monet niistä ovat monimutkaisia, graafipohjaisia toteutuksia. Niiden säätäminen voi olla aikaa vievää ja lopputulos silti epäluotettava. Ja suomenkielisissä käyttötapauksissa haasteita tuovat lisäksi embedding-mallit ja semanttinen haku, jotka eivät aina käsittele kieltä kovin hyvin.
