Сравнение

QueryMT спрямо алтернативни LLM framework-и

Няма най-добър framework за всичко. Ето как QueryMT се сравнява с останалите и кога кой избор има смисъл.

ФункцияQueryMTLiteLLMLangChainCrewAIOllama
ЕзикRustPythonPython/JSPythonGo
Брой provider-и17+100+~40~10~5 (локално)
Plugin моделWASM/native от OCIPython package-иPip package-иPip package-иBuilt-in
Sandbox provider-и————
Agent-и, дефинирани с config————
Multi-agent quorum———
Mesh мрежа————
Credentialless споделяне————
Desktop MCP (данни от устройство)————
Планирани agent-и————
Постоянен knowledge——
Локална GPU инференция——✓
Паралелна оценка✓✓———
MCP поддръжка✓—✓——
Структуриран изход✓✓✓——
VS Code extension✓————

Кога да използваш QueryMT

  • Искаш agent-и, управлявани от config, не от код
  • Нужна ти е mesh мрежа или credentialless споделяне на provider-и
  • Искаш достъп до данни от устройството през MCP
  • Трябват ти планирани, автономни agent-и
  • Важни са ти sandbox provider-и, изтеглени от OCI

Кога да използваш нещо друго

  • LiteLLM: Трябват ти 100+ provider интеграции и Python ти е удобен
  • LangChain: Искаш голяма екосистема от chains, retrievers и JS поддръжка
  • CrewAI: Искаш проста multi-agent система с роли в Python
  • Ollama: Просто искаш бързо да стартираш локален модел