أفضل 7 أطر عمل مجانية لوكلاء الذكاء الاصطناعي

نشر أسرع مع تقليل العمل المتكرر

وفقًا لتقرير ماكنزي 2024 للذكاء الاصطناعي لعام 2024، فإن 65% من الشركات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام، ولكن لا يزال الكثير منها يواجه عقبات عندما يتعلق الأمر بشحن حالات الاستخدام الفعلي.

فالفرق التي تحاول بناء بنيتها التحتية حول نماذج الذكاء الاصطناعي - إدارة المدخلات والمخرجات وتسلسل المنطق ومكالمات واجهة برمجة التطبيقات يدوياً - من المرجح أن تقضي خمسة أشهر أو أكثر في إدخال هذه الأنظمة في مرحلة الإنتاج.

تعمل أطر عمل وكيل الذكاء الاصطناعي على حل هذه المشكلة من خلال توحيد أعمال الإعداد المملة والضرورية. فبدلاً من تجميع كل عملية تكامل أو سلسلة أدوات من الصفر، يمكن للفرق أن تتصل بإطار عمل مشترك يتعامل معها بشكل نظيف. 

منطق قابل لإعادة الاستخدام لتوسيع نطاق أسهل عبر الوكلاء

عند استخدام أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن الكثير مما يبدو "ذكيًا" يتلخص في خطوات معيارية قابلة للتركيب يمكن إعادة استخدامها عبر وكلاء أو تدفقات مختلفة.

عندما يعيش هذا المنطق داخل إطار عمل نظيف على شكل وحدات، يصبح من السهل استدعاء إضافة(2،3) في بايثون.

تمنح أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المطورين حرية التفكير من المبادئ الأولى - لحل مشاكل المستخدم بالحدس، دون إعادة بناء أنماط التفكير نفسها مرارًا وتكرارًا.

فبدلاً من محاولة توحيد كل المنطق بشكل مثالي مقدمًا، يمكن للفرق العمل بشكل أكبر مثل مصممي المنتجات: اختبار ما ينجح وتكييفه وإعادة استخدامه وتوسيع نطاقه عبر حالات الاستخدام.

أطر العمل المشتركة تجعل تعاون الفريق الواحد قابلاً للإدارة

عندما يتم تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية مشتركة - منصات سحابية أو خوادم استدلالات - فإن إطار العمل الذي تم بناؤه عليه يشكل بشكل مباشر كيفية تعاون الفرق.

تساعد الأطر من خلال جعل التعاون مرئيًا ومضبوطًا. فكر في الأمر مثل إدارة ورقة Google مشتركة لسلوك الوكيل:

• الملكية المنطقية المحددة - يعرف الجميع من يملك أي جزء من الوكيل
• التحديثات الآمنة - يمكن تغيير المنطق والأدوات والذاكرة دون تعارض
• التغييرات القابلة للتدقيق - التعديلات على التدفقات والتكوينات قابلة للتدقيق ويمكن تتبعها
• الوضوح عبر الفريق - يمكن لغير المطورين فحص كيفية عمل الوكيل دون قراءة التعليمات البرمجية

1. Botpress

الأفضل لـ الفرق التي تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتصلون بالأدوات، مع خطوات LLM للاستدلال أو اتخاذ القرارات أو فهم اللغة.

Botpress عبارة عن منصة وكلاء ذكاء اصطناعي مصممة للفرق التي ترغب في هيكلة سلوك الوكيل دون إدارة منطقية ثقيلة التعليمات البرمجية.

أنت تصمم كيفية عمل الوكيل باستخدام التدفقات - محرر مرئي حيث تتعامل كل عقدة مع مهمة مركزة مع ذاكرتها وشروطها واتصالات الأدوات.

بدلًا من كتابة مطالبات متسلسلة أو أشجار منطقية متسلسلة، يمكنك العمل مع أجزاء معيارية محددة النطاق تعكس سير العمل الحقيقي.

تُعد هذه النمطية مفيدة بشكل خاص عندما تريد أتمتة موثوقة عبر الدعم أو الإعداد أو الأنظمة الداخلية، مع وجود منطق واضح وأذونات نظيفة مدمجة.

يأتي Botpress مزوداً بعمليات تكامل مدمجة لأدوات مثل CRMs والبريد الإلكتروني وقواعد البيانات، بحيث يمكن لوكيلك اتخاذ إجراءات حقيقية خارج الصندوق.

الميزات الرئيسية:

• إنشاء مهام سير العمل بشكل مرئي باستخدام واجهة السحب والإفلات.
• إضافة أدوات ومنطق مخصصين عند الحاجة.
• انشر الوكلاء على المواقع الإلكترونية WhatsApp Slack وغيرها.
• استخدم وحدة معالجة اللغات الطبيعية المدمجة، ومصادر المعرفة، وضوابط الشخصية.

التسعير:

• خطة مجانية: تشمل أداة إنشاء أساسية و1 روبوت و5 دولارات للذكاء الاصطناعي
• Plus: 89 دولارًا شهريًا - اختبار التدفق والتوجيه والتسليم البشري
• الفريق: 495 دولارًا أمريكيًا/شهريًا - الدخول الآمن والتعاون وتتبع الاستخدام المشترك
• المؤسسات: مخصص - للإعدادات المخصصة أو الحجم الكبير أو ضوابط الامتثال

2. لانغشين

الأفضل لـ: المطورون الذين يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين من الصفر، خاصةً للأبحاث أو أنظمة RAG أو أي شيء يحتاج إلى تحكم محكم في سلوك الوكيل.

LangChain هو الإطار الأكثر اعتمادًا على نطاق واسع لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. فهو يوفر للمطورين المكونات الأساسية لتوصيل الأدوات والمطالبات والذاكرة والاستدلال، مع التحكم الكامل في كيفية عمل الوكلاء.

كانت واحدة من أوائل المنصات التي قدمت تصميم الوكيل المعياري إلى السوق، وهي تعمل الآن كنظام تشغيل لسير عمل LLM .

يمكنك تسلسل الخطوات، وتبديل أنواع الذاكرة، والتوصيل بواجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات المتجهة بسهولة مع الدعم المتزايد باستمرار والرمز الخاص بإطار العمل.

لكن هذا العمق يأتي مع التعقيد. فمع وجود العديد من الأجزاء المتحركة، قد يستغرق الأمر وقتاً طويلاً للعثور على التجريد المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك، وقد يبدو التمسك بواحد منها وكأنه بناء على أساس متغير.

دلائل الميزات:

• بناء الوكلاء باستخدام سلاسل معيارية من الأدوات والمطالبات والذاكرة
• التكامل مع LLMs وواجهات برمجة التطبيقات، ومخازن المتجهات، والمستردات
• تحكم كامل للمطورين في منطق التدفق والتنفيذ
• التتبع والتقييم الاختياري مع لانجسميث

التسعير:

• مطور: مجاناً - مقعد واحد، 5,000 تتبع/شهر، إدارة فورية، أدوات تتبع أساسية
• Plus: 39 دولارًا شهريًا لكل مقعد - ميزات الفريق، وحدود تتبع أعلى، ونشر LangGraph المطور
• المؤسسات: مخصص - إعداد مخصص - إعداد ذاتي الاستضافة أو مختلط، ودعم، وتوسيع نطاق الاستخدام

3. CrewAI

الأفضل لـ فرق العمل التي تضع نماذج أولية لسلوك متعدد الوكلاء بسرعة، خاصةً للمهام الخطية التي تنقسم بشكل نظيف عبر الأدوار.

CrewAI هو إطار عمل مفتوح المصدر للأنظمة متعددة العوامل، يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التعاون في المهام من خلال أدوار محددة وأهداف مشتركة. وهو مصمم للسيناريوهات التي تتطلب العمل الجماعي الذكي بين الوكلاء.

ما يجعل CrewAI جذاباً هو مدى سهولة البدء. يمكنك تحديد طاقم عمل، وتعيين دور لكل عميل، ومنحهم هدفاً مشتركاً.

من هناك، يقوم الوكلاء بالتحدث، وتشغيل المهام، وإكمال الأهداف دون الحاجة إلى منطق التنسيق من الصفر. بالنسبة لحالات الاستخدام البسيط متعدد الوكلاء البسيط، فإنه ينجز الكثير من المهام بشكل مدهش مع القليل جدًا من الإعداد.

لكن هذه البساطة تقطع كلا الاتجاهين. بمجرد أن تصبح مهام سير عملك أكثر تعقيدًا - إذا احتاج الوكلاء إلى التكيف في منتصف المهمة، أو التنسيق عبر الخطوات الشرطية - يمكن أن تبدو التجريدات المضمنة مقيدة.

الميزات الرئيسية:

• إعداد الوكيل القائم على الدور مع أهداف وذاكرة مخصصة
• يدعم التنفيذ المتسلسل والمتوازي للوكيل
• ذاكرة الطاقم المشتركة لتنسيق الفريق
• سهولة تكامل الأدوات من خلال الوظائف والمطالبات

التسعير: 

• مجاناً: 0 دولار أمريكي/شهرياً - 50 عملية إعدام، 1 طاقم حي، 1 مقعد
• الأساسي: 99 دولارًا أمريكيًا/شهريًا - 100 عملية تنفيذ، 2 طاقم عمل مباشر، 5 مقاعد
• قياسي: 500 دولار/شهر - 1,000 عملية تنفيذ، و1,000 عملية تنفيذ، وطاقمان مباشران، ومقاعد غير محدودة، وساعتان للتهيئة
• المحترفون: 1,000 دولار شهرياً - 2,000 عملية تنفيذ، 5 طواقم عمل مباشرة، مقاعد غير محدودة، 4 ساعات تأهيل

4. نواة مايكروسوفت الدلالية

الأفضل ل: فرق المؤسسات التي تدمج منطقاً شبيهاً بالوكيل داخل التطبيقات الحالية، خاصة تلك التي تستخدم بالفعل نظام Microsoft البيئي.

Microsoft Semantic Kernel هو إطار عمل لتنسيق الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يساعد المطورين على تضمين إمكانات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحالية.

إن تركيزه على النمطية والذاكرة وتخطيط الأهداف يجعله مناسبًا تمامًا لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي قويين يمكنهم العمل في بيئات المؤسسات.

تتمحور النواة الدلالية في جوهرها حول التخطيط والتنفيذ. يمكنك تحديد "المهارات" - والتي يمكن أن تكون إما وظائف أصلية أو مطالبات LLM- ودمجها في خطط دلالية توجه سلوك الوكيل.

يتعامل إطار العمل مع إدارة الذاكرة، ويدعم استخدام الأدوات، ويتكامل بشكل نظيف مع أنظمة .NET و Python.

ومع ذلك، فهي لا تزال أداة تعتمد على المطور أولاً: هناك القليل من السقالات المرئية، ويتطلب الكثير من التنسيق تصميمًا مدروسًا. 

دلائل الميزات:

• بنية معيارية قائمة على المهارات (الوظائف، والمطالبات، والأدوات)
• ذاكرة مدمجة ودعم تخطيط الأهداف المدمج
• تكامل أصلي مع بيئات C# و .NET و Python
• مجموعة تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر مع خيارات تكامل Azure

5. AutoGen

الأفضل ل: الفرق التقنية التي تقوم ببناء تدفقات عمل تعاونية ومتعددة الوكلاء تحتاج إلى رؤية وتتبع كاملين.

AutoGen هو إطار عمل تطوير مفتوح المصدر للأنظمة متعددة العوامل يعتمد على المحادثة المهيكلة.

يمكنك تعيين دور لكل وكيل - مخطط، أو باحث، أو منفذ، أو دور مخصص - والسماح لهم بتبادل الرسائل لمعالجة المهام المعقدة معًا.

يقوم AutoGen في جوهره بإدارة تمرير الرسائل والذاكرة المشتركة. يمكنك كتابة نص تدفق المحادثة، وإدخال المنطق حيثما كان ذلك مهمًا، وتحديد متى يجب أن يتدخل الإنسان.

فهو يتطلب إعداداً أكثر من أداة منخفضة الكود، ولكنه يكافئك بنظام شفاف تماماً يتناسب مع التجارب البحثية والعمليات البشرية في الحلقة أو أي سيناريو يجب أن تتبع فيه تفكير الوكيل من النهاية إلى النهاية.

دلائل الميزات:

• تبادل الرسائل المهيكل مع تعيين واضح للأدوار
• حقن استدعاء الوظيفة في أي وقت في المحادثة
• ذاكرة مشتركة ومحددة النطاق لكل وكيل وعبر الطاقم
• سجلات التدقيق المدمجة التي تسجل كل رسالة وقرار

6. AutoGPT

الأفضل ل: المطورون المنفردون والفرق الصغيرة التي تضع نماذج أولية لسير العمل المستقل دون إشراف مستمر.

AutoGPT هو إطار عمل الوكيل المستقل الذي يحوّل GPT لية إلى مساعد ذاتي التخطيط، ومُوجّه نحو الهدف.

في الممارسة العملية، تقوم بتسليمه هدفًا، مثل "تجميع تحليل للسوق"، فيقوم بتقسيم المهمة إلى مهام فرعية، أو جلب البيانات، أو كتابة الملفات، أو استدعاء واجهات برمجة التطبيقات من تلقاء نفسه. يبدو الأمر وكأنه تسليم بحث إلى محلل مبتدئ يحتاج إلى القليل من التوجيه.

ستلاحظ أمرين على الفور. أولاً، تعمل استقلالية AutoGPT على تمكين عمليات سير عمل الدُفعات المؤتمتة بالكامل والتي كانت ستتوقف إذا ربطتها بعامل بشري.

ثانياً، تتطلب منك هذه الاستقلالية نفسها أن تضع مراقبة شاملة لكل عملية تشغيل لإبقاء المخاطر المحتملة تحت السيطرة.

وبمرور الوقت، تتعلم بمرور الوقت تعديل منطق إعادة المحاولة ومزيج المكونات الإضافية حتى تظل منتجة بدلاً من الشرود.

دلائل الميزات:

• عوامل التخطيط الذاتي التي تحلل الأهداف إلى خطوات قابلة للتنفيذ
• نظام المكونات الإضافية لتصفح الويب وعمليات الملفات وواجهات برمجة التطبيقات المخصصة
• ذاكرة قائمة على المتجهات التي تتذكر الحقائق والقرارات السابقة
• إعادة المحاولة التلقائية والاسترداد التلقائي عندما تواجه المهام طرقاً مسدودة

7. RASA

الأفضل ل: الفرق التي تحتاج إلى تخصيص عميق لتدفقات المحادثة والملكية الكاملة للبيانات والنماذج.

راسا هو إطار عمل مفتوح المصدر يمزج بين فهم اللغة الطبيعية وإدارة الحوار لتشغيل روبوتات الدردشة الآلية والمساعدات الصوتية المدركة للسياق. 

يمكنك تجميع خطوط أنابيب NLU من مكونات قابلة للتبديل، ثم تحديد سياسات الحوار التي تحافظ على السياق عبر عدة أدوار. يتيح لك هذا النهج إمكانية التبديل في مصنفات النوايا الجديدة أو مستخرجات الكيانات مع تطور مجالك، دون إعادة كتابة أجزاء أخرى من النظام.

نظرًا لأن Rasa يعمل على بنيتك الأساسية، فإنك تحتفظ بالتحكم الكامل في خصوصية البيانات وتوسيع نطاقها.

الميزات الرئيسية:

• خطوط أنابيب NLU المتقدمة التي تستخرج المقاصد والكيانات
• سياسات حوار مخصصة لمحادثات معقدة ومتعددة الأدوار
• مكونات خط أنابيب قابلة للتوسيع لتناسب أي مجال أو لغة
• قاعدة رموز مفتوحة المصدر مع تكاملات لقنوات المراسلة

التسعير: 

• مفتوح المصدر: مجاني - يتضمن إطار عمل كامل، رخصة أباتشي 2.0
• الإصدار الاحترافي: مجانًا - ما يصل إلى 1,000 محادثة/شهر مع راسا برو
• النمو: من 35,000 دولار في السنة - بما في ذلك استوديو راسا والدعم والإعلان التجاري إلى

ما الفرق بين وكيل الذكاء الاصطناعي chatbot

يتبع chatbot قواعد محددة مسبقاً لإدارة المحادثات المباشرة. من ناحية أخرى، يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل. يمكنه التفكير واتخاذ القرارات عبر سير العمل، بما يتجاوز مجرد الاستجابة في الدردشة.

ما هو منحنى التعلم لاستخدام هذه الأطر للمستخدمين غير التقنيين؟

تقدم منصات مثل Botpress أو LangGraph أدوات إنشاء مرئية وقوالب تقلل من منحنى التعلم للمستخدمين غير التقنيين. ومع ذلك، لا يزال إعداد عمليات التكامل أو تنفيذ منطق مخصص يتطلب بعض المساعدة التقنية.

ما الفرق بين الأطر مفتوحة المصدر والأطر التجارية المجانية؟

توفر الأطر مفتوحة المصدر إمكانية الوصول الكامل إلى الشيفرة المصدرية ويمكن استضافتها ذاتيًا وتخصيصها على نطاق واسع. توفر الأطر التجارية المجانية واجهات سهلة الاستخدام والاستضافة، ولكنها قد تفرض حدودًا للميزات أو تتطلب خططًا مدفوعة للاستخدام المتقدم.

كيف يمكنني تقييم أداء وكيل الذكاء الاصطناعي الذي تم إنشاؤه باستخدام هذه الأدوات؟

يمكنك تقييم أداء وكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام المقاييس الرئيسية بما في ذلك معدل إنجاز المهام، ووقت الاستجابة، ومعدل التراجع أو الفشل، ورضا المستخدم. تتضمن العديد من الأطر تحليلات مدمجة، أو يمكنك توصيل أدوات خارجية لتتبع الأداء بشكل أعمق.

ما هي الصناعات التي تستفيد أكثر من غيرها من الأتمتة التوكيلية؟

تشهد صناعات مثل خدمة العملاء والرعاية الصحية والتمويل والتجارة الإلكترونية مكاسب كبيرة من الأتمتة، خاصةً عندما تستهلك المهام المتكررة وقتاً كبيراً.