- Kerangka kerja agen LLM menyederhanakan pembuatan agen AI dengan mengelola memori, pengambilan keputusan, dan integrasi alat, sehingga pengembang tidak perlu menulis kode yang rumit dari awal.
- Kerangka kerja memiliki fokus yang berbeda-beda, jadi memilih yang tepat tergantung pada kasus penggunaan dan kebutuhan teknis Anda.
- Kerangka kerja agen LLM memungkinkan agen AI untuk terhubung dengan sistem eksternal dan basis pengetahuan, sehingga memungkinkan mereka untuk mengotomatisasi tugas, mengambil informasi, dan menghasilkan respons yang sesuai dengan konteks.
- Masa depan agen LLM bergerak ke arah pengaturan beberapa agen khusus yang bekerja bersama, merampingkan tugas-tugas kompleks di berbagai fungsi bisnis.
Model bahasa besarLLMs) telah membuat agen AI menjadi lebih pintar, tetapi mengelola logika, alur kerja, dan integrasinya merupakan sebuah tantangan. Di situlah kerangka kerja agenLLM berperan-mereka menyediakan struktur untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan otomatisasi bertenaga AI.
Kerangka kerja yang berbeda memecahkan masalah yang berbeda: beberapa menyederhanakan otomatisasi alur kerja, yang lain berfokus pada kolaborasi multi-agen, dan beberapa memberikan kontrol penuh kepada pengembang atas logika agen.
Panduan ini mengkategorikan kerangka kerja agen LLM berdasarkan fungsionalitas dan kasus penggunaannya, sehingga membantu Anda menentukan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Apa yang dimaksud dengan kerangka kerja agen LLM ?
Kerangka kerja agen LLM bertindak sebagai hub kontrol AI, mengelola memori, pengambilan keputusan, dan integrasi alat, sehingga tidak memerlukan pengkodean manual yang ekstensif.
Kerangka kerja ini menawarkan modul plug-and-play untuk memori, integrasi alat, dan otomatisasi alur kerja-meminimalkan kebutuhan akan pengkodean yang rumit.
Kerangka kerja agen LLM mendukung otomatisasi berbasis AI di berbagai domain. Framework ini meningkatkan dukungan pelanggan dengan chatbot, meningkatkan penjualan dan perolehan prospek melalui penjangkauan AI, dan merampingkan otomatisasi alur kerja dengan mengurangi upaya manual.
Kerangka kerja tersebut juga memfasilitasi pengambilan pengetahuan, membantu AI menampilkan data yang relevan, membantu operasi internal dengan bertindak sebagai asisten AI yang cerdas, dan mendorong otomasi industri di bidang manufaktur dan logistik.
Bagaimana Memilih Kerangka Kerja Agen LLM
Memilih kerangka kerja agen LLM yang tepat bergantung pada keseimbangan antara fleksibilitas, kemudahan penggunaan, dan kemampuan integrasi. Kerangka kerja terbaik untuk Anda akan bergantung pada faktor-faktor berikut:
Pada akhirnya, keputusan Anda harus dipandu oleh kompleksitas proyek Anda, persyaratan kinerja, dan pemeliharaan jangka panjang.
6 Kerangka Kerja Agen LLM Teratas
Tidak semua kerangka kerja agen LLM dibuat sama. Beberapa unggul dalam otomatisasi chatbot, sementara yang lain berspesialisasi dalam kolaborasi multi-agen atau alur kerja AI khusus. Gunakan panduan ini untuk membandingkan pilihan Anda:
1. Rantai Bahasa
LangChain adalah kerangka kerja sumber terbuka yang sangat fleksibel yang dikenal dengan pendekatan modular untuk pengembangan aplikasi LLM . Framework ini sangat populer di kalangan pengembang yang membutuhkan kontrol yang baik atas alur kerja agen AI mereka.
Fitur Utama
- Model Agnostisisme: Dapat digunakan dengan GPT, Claude, Llama, dan model lainnya.
- Rantai & Agen: Mendukung petunjuk multi-langkah dan agen AI yang sepenuhnya otonom.
- Integrasi DB Vektor: Kompatibel secara bawaan dengan Pinecone, FAISS, Weaviate, dll.
- Komunitas yang aktif: Basis kontributor yang besar dengan tutorial dan contoh proyek.
Penetapan Harga
- Sumber Terbuka: Tidak ada biaya lisensi di muka.
2. LlamaIndex
LlamaIndex menawarkan kemampuan pengindeksan dan pengambilan data khusus untuk aplikasi yang LLM. Ini membantu "memberi makan" agen AI Anda dengan potongan data yang relevan, memungkinkan respons yang lebih akurat dan sesuai konteks.
.webp)
Fitur Utama
- Jalur Pengindeksan yang kuat: Segmentasi dan sematkan koleksi teks yang besar secara efisien.
- Beberapa Metode Pengambilan: Termasuk indeks chunking, berbasis penyematan, dan hirarkis.
- Penyimpanan yang dapat dicolokkan: Terintegrasi dengan file lokal, penyimpanan awan, atau basis data vektor.
- Permintaan Seperti Agen: Memungkinkan LLMs mengambil data yang paling relevan secara mandiri.
Penetapan Harga
- Sumber Terbuka: Bebas digunakan dalam proyek pribadi dan komersial.
3. AutoGen
AutoGen adalah alat otomatisasi alur kerja yang dibangun di sekitar model bahasa besar yang bertujuan untuk meminimalkan kompleksitas pengkodean. Alat ini unggul dalam membuat pipeline cepat multi-langkah dan proses yang digerakkan oleh AI secara langsung.
Fitur Utama
- Rangkaian Prompt (Prompt Chaining): Tautkan prompt yang berurutan dengan mudah untuk penalaran yang lebih dalam dan bertahap.
- Konfigurasi Kode Rendah: YAML atau skrip sederhana untuk menentukan alur kerja.
- Templat Alur Kerja: Mulai cepat untuk tugas-tugas seperti rangkuman, klasifikasi, atau Tanya Jawab.
- Asinkron & Terukur: Menangani tugas yang bersamaan dan beban kerja berskala besar secara efisien.
Penetapan Harga
- Sumber Terbuka: Tidak ada biaya lisensi untuk perangkat inti.
4. Botpress
Botpress adalah platform AI percakapan canggih yang dirancang untuk menyederhanakan pengembangan chatbot dan alur kerja. Botpress memadukan UI grafis yang intuitif dengan opsi berbasis kode yang fleksibel, menarik bagi pengembang pemula dan ahli.
.webp)
Fitur Utama
- Pembangun Alur Visual: Buat jalur percakapan melalui antarmuka seret dan lepas.
- IntegrasiLLM : Mengintegrasikan GPT, Claude, Llama, atau model lainnya.
- Ekosistem Plugin: Perluas fungsionalitas dengan add-on yang sudah dibuat sebelumnya atau add-on khusus.
- Analisis & Pemantauan: Lacak keterlibatan pengguna, tingkat keberhasilan percakapan, dan banyak lagi.
Penetapan Harga
- Bayar sesuai penggunaan: Tingkat gratis mencakup 1 bot dan hingga 500 pesan/bulan.
- Plus: $79/bulan dengan batas penggunaan yang lebih tinggi dan fitur-fitur tambahan.
- Tim: $446/bulan untuk analisis dan kolaborasi tingkat lanjut.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI adalah platform ML yang tangguh untuk membangun, menerapkan, dan menskalakan model AI - termasuk model bahasa yang besar - di Google Cloud. Integrasinya yang mendalam dengan layanan GCP dan infrastruktur terkelola menjadikannya ideal untuk penggunaan perusahaan.
Fitur Utama
- Infrastruktur Terkelola: Penskalaan yang mudah dengan layanan Google yang memiliki ketersediaan tinggi.
- Integrasi API Gemini: Akses Google LLMs yang canggih.
- AutoML & Pipelines: Menyederhanakan alur kerja pelatihan, penyetelan, dan penerapan model.
- Ekosistem GCP: Terhubung langsung ke BigQuery, Dataflow, dan produk Google Cloud lainnya.
Penetapan Harga
- Bayar Sesuai Penggunaan: Berdasarkan komputasi GCP, penyimpanan, dan penggunaan API.
- SLA perusahaan: Kontrak khusus dengan dukungan khusus untuk penerapan skala besar.
6. CrewAI
CrewAI berfokus pada pengaturan beberapa agen otonom untuk bekerja bersama-sama, masing-masing dengan tugas khusus. Dengan menyinkronkan proses paralel, CrewAI menangani proyek-proyek kompleks yang membutuhkan domain keahlian berbeda di bawah satu payung.
Fitur Utama
- Kolaborasi Multi-Agen: Mengkoordinasikan beberapa agen dalam tugas yang berbeda namun saling berhubungan.
- Orkestrasi Alur Kerja: Mendefinisikan proses secara visual atau terprogram dan mengelola serah terima tugas.
- Peran yang Dapat Disesuaikan: Sesuaikan kemampuan atau akses dataset setiap agen.
- Pustaka Integrasi: Konektor cepat untuk layanan pihak ketiga yang populer (misalnya, Slack, Trello).
Penetapan Harga
- Tingkat Pemula: Cocok untuk tim yang lebih kecil dengan kebutuhan konkurensi yang terbatas.
- Paket Perusahaan: Batas konkurensi yang lebih tinggi, integrasi premium, dan dukungan khusus.
Ubah LLMs menjadi Agen AI yang Dapat Ditindaklanjuti
Kerangka kerja agen LLM membuat otomatisasi AI dapat diakses, baik saat Anda membangun chatbot, sistem multi-agen, atau otomatisasi alur kerja. Kerangka kerja yang tepat tergantung pada kebutuhan teknis Anda-beberapa memprioritaskan penyesuaian, sementara yang lain fokus pada kemudahan penggunaan.
Botpress menyeimbangkan fleksibilitas dan kesederhanaan, menjadikannya pilihan yang solid untuk otomatisasi berbasis AI.
Siap untuk menjelajah? Mulai membangun hari ini. Gratis.
Hal-hal yang sering ditanyakan
1. Apa peran memori dalam perilaku agen LLM ?
Memori memungkinkan agenLLM "mengingat" interaksi, keputusan, atau fakta di masa lalu sehingga mereka dapat merespons secara lebih kontekstual, melakukan percakapan multi-putaran, atau membangun pengetahuan dari waktu ke waktu.
2. Apa perbedaan antara agen LLM dan bot berbasis aturan tradisional?
Bot berbasis aturan mengikuti logika jika-maka yang ketat, sementara agen LLM berpikir lebih seperti manusia. Mereka menafsirkan input, menalarnya, dan merespons secara fleksibel menggunakan pemahaman bahasa alami.
3. Apa perbedaan kerangka kerja agen LLM dengan platform pengembangan AI pada umumnya?
Kerangka kerja agen LLM secara khusus dirancang untuk membantu Anda membangun agen yang cerdas dan interaktif menggunakan model bahasa yang besar, sedangkan platform AI pada umumnya mencakup area yang lebih luas seperti analisis data terstruktur.
4. Apakah saya perlu mengetahui cara membuat kode untuk menggunakan kerangka kerja agen LLM secara efektif?
Tidak selalu, beberapa kerangka kerja tanpa kode atau kode rendah (seperti Botpress), sementara yang lain memberi Anda lebih banyak kekuatan dengan skrip sehingga benar-benar tergantung pada seberapa dalam Anda ingin melangkah.
5. Tren apa dalam agen LLM yang harus saya antisipasi dalam 1-2 tahun ke depan?
Nantikan kolaborasi multi-agen yang lebih cerdas, integrasi yang lebih erat dengan alat perusahaan, penanganan memori yang lebih baik, dan agen yang lebih otonom yang dapat merencanakan dan bertindak dengan lebih sedikit masukan dari manusia.
.webp)
