Stellen Sie sich eine Welt vor, in der sich Ihre Aufgabenliste von selbst abarbeitet, Ihre Arbeitsabläufe reibungslos funktionieren und KI-Agenten Ihre neuen Lieblingsmitarbeiter werden. Klingt zu schön, um wahr zu sein? Hier kommen KI-Agenten-Frameworks ins Spiel - der Schlüssel zum Aufbau von KI-Agenten, die selbstständig denken, sich anpassen und handeln können.
Diese Frameworks sind die unbesungenen Helden hinter den KI-Agenten, die alles können: komplexe Workflows navigieren, reale Probleme lösen und mühelos skalieren. Ob es darum geht, den Kundensupport zu optimieren, Benutzererfahrungen zu personalisieren oder Alltägliches zu automatisieren - mit KI-Agenten-Frameworks können Sie die Leistung von hochmodernen LLMs (große Sprachmodelle) nutzen, um etwas Außergewöhnliches zu schaffen.
In diesem Blog stelle ich Ihnen einige der am einfachsten zu verwendenden agentenbasierten Frameworks vor, mit denen Sie die Magie von LLMs in Ihren eigenen Pipelines einfangen können.
Was sind AI Agent Frameworks?
KI-Agenten-Frameworks sind Plattformen, Tools oder Bibliotheken, die dazu dienen, autonome Agenten zu schaffen, die Eingaben wahrnehmen, sie mithilfe von Algorithmen oder LLMs verarbeiten und Aktionen wie das Abrufen von Daten, das Starten von Arbeitsabläufen oder das Reagieren auf Kunden durchführen.
Solche Frameworks rationalisieren die Arbeitsabläufe von Agenten, indem sie vorgefertigte Module für gängige Funktionen anbieten, wodurch Entwickler wertvolle Zeit sparen und der Arbeitsablauf transparent, robust und skalierbar bleibt.
KI-Agenten-Frameworks sind auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten: Einige sind auf Unterhaltungen, virtuelle Assistenten oder Chatbots spezialisiert, während sich andere auf die Orchestrierung von Arbeitsabläufen konzentrieren. Ihr Hauptwert liegt in der Abstraktion der Komplexität, der Aufteilung von Aufgaben in überschaubare Schritte und der Gewährleistung der Skalierbarkeit.
Wie man ein AI-Agent Framework auswählt
Die Auswahl des richtigen KI-Agenten-Frameworks kann angesichts der Fülle an verfügbaren Open-Source-Plattformen und -Diensten überwältigend sein.
Um den Prozess zu vereinfachen, sollten Sie sich auf Ihre Workflow-Anforderungen konzentrieren. Hier finden Sie eine praktische Checkliste mit den wichtigsten Überlegungen, die Sie mit Ihrem Team besprechen sollten:
Diskutieren Sie diese Fragen mit Ihrem Team, um herauszufinden, welche Funktionen für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind. Durch die Förderung der Zusammenarbeit kann diese Diskussion wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, was Ihre Arbeitsabläufe wirklich brauchen.
Nun, da Sie Ihre Anforderungen eingegrenzt haben, können wir uns die Frameworks ansehen, die diese Anforderungen erfüllen können. Mit einem klaren Verständnis Ihrer Ziele wird die Auswahl des richtigen KI-Agenten-Frameworks viel einfacher.
Die 5 besten kostenlosen AI Agent Frameworks
1. Botpress
Botpress ist eine KI-Agentenplattform zur Erstellung von KI-Agenten. Ihr visuelles Workflow-Design, die umfangreichen KI-Integrationen und die Multi-Channel-Unterstützung machen sie ideal für die Automatisierung von Kundeninteraktionen und Workflows.
Hauptmerkmale:
- Visuelles Workflow-Design: Drag-and-Drop-Schnittstelle für die Erstellung von Bots ohne Code.
- Code-Flexibilität: Anpassbare Tools und Integrationen für erweiterte Logik.
- Multi-Channel-Unterstützung: Einsatz von Bots auf Websites, WhatsApp, Slack und mehr.
- KI-Fähigkeiten: Umfasst NLU, Wissensintegration und Persönlichkeitsanpassung.
Tipps für Entwickler:
- Beginnen Sie mit Templates: Verwenden Sie vorgefertigte Vorlagen für FAQs oder Lead-Generierung, um Zeit zu sparen.
- Verbessern Sie NLU: Trainieren Sie Bots mit domänenspezifischen Daten für eine bessere Genauigkeit.
- Arbeitsabläufe testen: Verwenden Sie den integrierten Emulator zum Debuggen und Optimieren von Workflows.
Preisgestaltung:
- Kostenlos: 1 Bot, 500 Nachrichten/Monat.
- Team: 495 $/Monat für erweiterte Analysen und Zusammenarbeit.
- Unternehmen: Individuelle Preise für maßgeschneiderte Lösungen.
2. RASA
Rasa ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung intelligenter Chatbots und Sprachassistenten. Es bietet unvergleichliche Flexibilität und Kontrolle und ermöglicht es Entwicklern, dynamische, kontextbewusste Gesprächsagenten zu erstellen.
Hauptmerkmale:
- Erweiterte NLU: Analysieren und interpretieren Sie Benutzereingaben, um Intentionen und Entitäten genau zu extrahieren.
- Dialogmanagement: Führen Sie komplexe Gespräche mit mehreren Gesprächspartnern und behalten Sie dabei den Kontext bei.
- Anpassbare Pipelines: Passen Sie NLU-Pipelines an spezifische Anwendungsfälle an.
- Open-Source-Flexibilität: Anpassung und Integration in bestehende Systeme bei voller Kontrolle.
Tipps für Entwickler:
- Beginnen Sie mit vortrainierten Modellen: Verwenden Sie die vortrainierten Modelle von Rasa als Grundlage und passen Sie sie an die domänenspezifischen Anforderungen an.
- Setzen Sie auf konversationsgesteuerte Entwicklung (CDD): Verbessern Sie Ihren Bot kontinuierlich, indem Sie echte Benutzerinteraktionen analysieren.
- Verwenden Sie Rasa X für die Zusammenarbeit: Tauschen Sie Bots mit Testern aus und holen Sie Feedback ein, um Konversationsabläufe zu verfeinern.
Preisgestaltung:
- Entwickler-Edition: Kostenlos, ideal für Einzelpersonen und kleine Projekte.
- Wachstumsplan: Beginnt bei 35.000 $/Jahr für Teams, die jährlich bis zu 500.000 Gespräche verwalten.
- Unternehmensplan: Individuelle Preise für erweiterte Funktionen und umfangreiche Implementierungen.
3. LangGraph
LangGraph ist ein Open-Source-Orchestrierungs-Framework, das die Erstellung komplexer KI-Workflows vereinfachen soll. Es basiert auf LangChain und erweitert das ursprüngliche Framework durch die Einführung von benutzerfreundlichen Wrappern, die den Entwicklungsprozess rationalisieren und das SDK von LangChain für die Erstellung von agentenbasierten Workflows zugänglicher machen.
Hauptmerkmale:
- Nahtlose LangChain-Integration: Arbeitet mit LangChain und LangSmith für ein einheitliches Entwicklungsökosystem.
- Statusverwaltung: Automatisches Speichern von Workflow-Zuständen zur Fehlerbehebung und für lang laufende Prozesse.
- Mensch-im-Kreislauf: Ermöglicht manuelle Eingriffe an kritischen Stellen und verbessert so die Genauigkeit und Kontrolle.
- Unterstützung dynamischer Arbeitsabläufe: Bewältigung komplexer Arbeitsabläufe mit sequenziellen, hierarchischen und Multi-Agenten-Aufgaben.
Tipps für Entwickler:
- Nutzen Sie LangGraph Studio: Nutzen Sie die integrierte IDE zum effizienten Prototyping, Debugging und zur gemeinsamen Nutzung von Workflows.
- Menschliche Aufsicht einbeziehen: Fügen Sie manuelle Genehmigungsschritte in kritische Arbeitsabläufe ein, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen.
- Optimieren Sie die Fehlerbehandlung: Verwenden Sie die Persistenzschicht, um Workflows zu erstellen, die sich nach Unterbrechungen problemlos erholen.
Preisgestaltung: Details zur Preisgestaltung sind nicht öffentlich zugänglich. Kontaktieren Sie das LangGraph-Team für genaue Informationen.
4. CrewAI
CrewAI ist ein Open-Source-Framework für Multi-Agenten-Orchestrierung, das es KI-Agenten ermöglicht, durch definierte Rollen und gemeinsame Ziele gemeinsam an Aufgaben zu arbeiten. Es ist für Szenarien konzipiert, die intelligente Teamarbeit zwischen Agenten erfordern.
Hauptmerkmale:
- Rollenbasierte Agenten: Definieren Sie spezielle Rollen für Agenten, um Aufgaben effizient und ohne Überschneidungen zu erledigen.
- Intelligente Zusammenarbeit: Agenten teilen Erkenntnisse und koordinieren sich, um komplexe Ziele zu erreichen.
- Tool- und API-Integration: Statten Sie Agenten mit benutzerdefinierten Tools und APIs aus, um ihre Funktionalität zu erweitern.
- Workflow-Verwaltung: Automatisiert Aufgabenabhängigkeiten und sorgt für eine reibungslose Ausführung von sequentiellen oder parallelen Prozessen.
Tipps für Entwickler:
- Definieren Sie klare Rollen: Weisen Sie den Agenten bestimmte Rollen zu, um die Effizienz zu optimieren und Redundanzen zu vermeiden.
- Leistung überwachen: Verwenden Sie Analysetools, um die Interaktionen der Agenten zu überprüfen und die Arbeitsabläufe zu verbessern.
- Optimieren Sie die Ressourcennutzung: Stellen Sie die Ressourceneffizienz in Multi-Agenten-Setups sicher, um die Skalierbarkeit zu erhalten.
Preise:
CrewAI ist quelloffen und kann kostenlos genutzt werden. Für Support oder Dienstleistungen auf Unternehmensebene können zusätzliche Kosten anfallen.
5. LlamaIndex
LlamaIndex ist ein KI-Framework, das entwickelt wurde, um komplexe Datenintegration und -abfrage für KI-Agenten zu rationalisieren. Es bietet Werkzeuge, um große Sprachmodelle nahtlos mit Ihren Daten zu verbinden, damit Agenten intelligent und kontextbezogen handeln können.
Wesentliche Merkmale:
- Datenkonnektoren: Integrieren Sie Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten mühelos in LLM-gestützte Workflows.
- Flexibilität bei der Indizierung: Erstellen Sie Indizes, die für Text, Tabellendaten, APIs und mehr optimiert sind, um effiziente Abfragen zu gewährleisten.
- Abfrage-Engine: Rufen Sie Daten kontextbezogen ab, um präzise Antworten und dynamische Schlussfolgerungen zu ermöglichen.
- Modulare Architektur: Kombinieren Sie benutzerdefinierte Module, um maßgeschneiderte Workflows für Ihre Agenten zu entwickeln.
Tipps für Entwickler:
- Optimieren Sie die Indizierung: Wählen Sie die richtige Indizierungsstrategie für Ihren Datentyp, um die Abrufgenauigkeit und -geschwindigkeit zu verbessern.
- Nutzung von Abfragefiltern: Fügen Sie metadatengesteuerte Filter hinzu, um Antworten zu verfeinern und die Relevanz zu erhalten.
- Debuggen mit Protokollen: Verwenden Sie Protokollierungstools, um Dateninteraktionen und Agentenverhalten zu überwachen und zu verfeinern.
Preise:
LlamaIndex ist quelloffen und kostenlos zu nutzen. Zusätzliche Unternehmensfunktionen und Support sind auf Anfrage erhältlich.
Bonusrahmen: Intercom
Intercom ist eine Kundendienstplattform, die KI nutzt, um Interaktionen zu verbessern und Supportvorgänge zu rationalisieren. Sie kombiniert GPT-gestützte Chatbots, proaktives Messaging und Omnichannel-Kommunikation, um personalisierte Erfahrungen zu liefern.
Hauptmerkmale:
- Fin AI Agent: Erledigt den Frontline-Support mit GPT-4-getriebenen, menschenähnlichen Antworten.
- AI Copilot: Unterstützt Support-Mitarbeiter mit Vorschlägen und Informationen in Echtzeit.
- Omnichannel-Unterstützung: Nahtlose Verbindung mit E-Mail, WhatsApp, Facebook Messenger, und mehr.
- Automatisierung von Arbeitsabläufen: Automatisiert sich wiederholende Aufgaben und ermöglicht es den Teams, sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren.
Tipps für Entwickler:
- Feinabstimmung Fin: Trainieren Sie den KI-Agenten anhand unternehmensspezifischer Daten, um genaue und personalisierte Antworten zu erhalten.
- Nutzen Sie AI Copilot: Nutzen Sie Copilot zur Unterstützung von Agenten während Live-Interaktionen für eine schnellere Lösung.
- Verhalten anpassen: Passen Sie KI-Antworten an den Tonfall und Kommunikationsstil Ihrer Marke an.
Preisgestaltung:
- Starter: $39/Monat für grundlegende Funktionen.
- Pro: Individuelle Preise für wachsende Unternehmen.
- Premium: Individuelle Preise für Unternehmen mit erweiterten Anforderungen.
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