7 Rangka Kerja Ejen AI Percuma Teratas

Penggunaan lebih pantas dengan kerja yang kurang berulang

Menurut laporan AI 2024 McKinsey , 65% daripada syarikat kini menggunakan AI generatif dengan kerap, tetapi ramai yang masih mengalami kesesakan apabila melibatkan kes penggunaan penghantaran yang sebenarnya.

Pasukan yang cuba membina infrastruktur mereka di sekitar model AI — mengurus input, output, logik rantaian dan panggilan API secara manual — berkemungkinan 1.5 kali lebih besar untuk menghabiskan lima bulan atau lebih untuk mengeluarkan sistem tersebut.

Rangka kerja ejen AI menyelesaikannya dengan menyeragamkan kerja persediaan yang membosankan tetapi perlu. Daripada mencantumkan setiap penyepaduan atau rantaian alat dari awal, pasukan boleh memasukkan rangka kerja kongsi yang mengendalikannya dengan bersih. 

Logik boleh guna semula untuk penskalaan yang lebih mudah merentas ejen

Apabila menggunakan rangka kerja ejen AI, banyak perkara yang kelihatan "pintar" bermuara kepada langkah modular, boleh digubah yang boleh digunakan semula merentas ejen atau aliran yang berbeza.

Apabila logik itu hidup di dalam rangka kerja bersih dalam bentuk unit , ia menjadi semudah dipanggil add(2,3) dalam Python.

Rangka kerja ejen AI memberi kebebasan kepada pembangun untuk berfikir daripada prinsip pertama — untuk menyelesaikan masalah pengguna dengan gerak hati, tanpa membina semula corak penaakulan yang sama berulang kali.

Daripada cuba menyeragamkan dengan sempurna semua logik di hadapan, pasukan boleh bekerja lebih seperti pereka produk: menguji, menyesuaikan diri, menggunakan semula perkara yang berfungsi dan skalakannya merentas kes penggunaan.

Rangka kerja yang dikongsi menjadikan kerjasama pasukan terurus

Apabila ejen AI berjalan pada infrastruktur yang dikongsi — platform awan atau inferens pelayan — rangka kerja mereka dibina secara langsung membentuk cara pasukan boleh bekerjasama.

Rangka kerja membantu dengan menjadikan kerjasama kelihatan dan terkawal. Fikirkannya seperti mengurus Helaian Google yang dikongsi untuk tingkah laku ejen:

• Pemilikan logik yang ditentukan — semua orang tahu siapa yang memiliki bahagian mana ejen
• Kemas kini selamat — penaakulan, alatan dan ingatan boleh ditukar tanpa konflik
• Perubahan boleh diaudit — suntingan pada aliran dan konfigurasi adalah versi dan boleh dijejaki
• Kejelasan merentas pasukan — bukan pembangun boleh memeriksa cara ejen berfungsi tanpa membaca kod

1. Botpress

Terbaik untuk: Pasukan membina ejen AI yang menyambung kepada alatan, dengan LLM -langkah berkuasa untuk penaakulan, membuat keputusan atau pemahaman bahasa.

Botpress ialah platform ejen AI yang dibina untuk pasukan yang ingin menstruktur tingkah laku ejen tanpa mengurus logik berat kod.

Anda mereka bentuk cara ejen berfungsi menggunakan aliran — editor visual di mana setiap nod mengendalikan tugas yang difokuskan, dengan memori, keadaan dan sambungan alatnya.

Daripada menulis gesaan berantai atau pokok logik, anda bekerja dengan kepingan modular berskop yang mencerminkan aliran kerja sebenar.

Modulariti ini amat berguna apabila anda mahukan automasi yang boleh dipercayai merentasi sokongan, onboarding atau sistem dalaman, dengan logik yang jelas dan kebenaran yang bersih.

Botpress datang dengan penyepaduan terbina dalam untuk alatan seperti CRM, e-mel dan pangkalan data, jadi ejen anda boleh mengambil tindakan sebenar di luar kotak.

Ciri-ciri Utama :

• Bina aliran kerja secara visual dengan antara muka seret dan lepas.
• Tambah alat dan logik tersuai apabila diperlukan.
• Gunakan ejen di tapak web, WhatsApp , Slack , dan banyak lagi.
• Gunakan NLU terbina dalam, sumber pengetahuan dan kawalan personaliti.

harga:

• Pelan Percuma: Termasuk pembina teras, 1 bot dan kredit AI $5
• Plus : $89/bulan — ujian aliran, penghalaan, serahan manusia
• Pasukan: $495/bulan — SSO, kerjasama, penjejakan penggunaan dikongsi
• Perusahaan: Tersuai — untuk tetapan tersuai, volum tinggi atau kawalan pematuhan

2. LangChain

Terbaik untuk: Pembangun membina ejen AI tersuai dari awal, terutamanya untuk penyelidikan, sistem RAG atau apa-apa sahaja yang memerlukan kawalan ketat ke atas tingkah laku ejen.

LangChain ialah rangka kerja yang paling banyak diterima pakai untuk membina ejen AI. Ia memberikan pembangun komponen teras untuk menyambungkan alatan, gesaan, ingatan dan penaakulan, dengan kawalan penuh ke atas cara ejen beroperasi.

Ia merupakan salah satu platform pertama yang membawa reka bentuk ejen modular ke pasaran, dan kini berfungsi seperti sistem pengendalian untuk LLM aliran kerja.

Anda boleh merantai langkah, menukar jenis memori dan memasangkan ke dalam API atau pangkalan data vektor dengan mudah dengan sokongan dan kod yang semakin berkembang untuk rangka kerja.

Walau bagaimanapun, kedalaman itu datang dengan kerumitan. Dengan begitu banyak bahagian yang bergerak, ia boleh mengambil masa untuk mencari abstraksi yang sesuai untuk bekas penggunaan anda, dan melekat pada satu boleh berasa seperti membina asas yang berubah-ubah.

Ciri-ciri Utama:

• Bina ejen menggunakan rangkaian modular alatan, gesaan dan ingatan
• Sepadukan dengan LLMs , API, stor vektor dan retriever
• Kawalan penuh pembangun ke atas logik aliran dan pelaksanaan
• Pengesanan dan penilaian pilihan dengan LangSmith

harga:

• Pembangun: Percuma – 1 tempat duduk, 5,000 jejak/bulan, pengurusan segera, alatan pengesanan asas
• Plus : $39/bulan setiap tempat duduk – ciri pasukan, had jejak yang lebih tinggi, penggunaan pembangunan LangGraph
• Perusahaan: Tersuai – tetapan dihoskan sendiri atau hibrid, SSO, sokongan dan penskalaan penggunaan

3. KrewAI

Terbaik untuk: Pasukan membuat prototaip gelagat berbilang ejen dengan cepat, terutamanya untuk tugasan linear yang pecah merentas peranan.

CrewAI ialah rangka kerja sumber terbuka untuk sistem berbilang ejen , membolehkan ejen AI bekerjasama dalam tugasan melalui peranan yang ditetapkan dan matlamat bersama. Ia direka untuk senario yang memerlukan kerja berpasukan yang bijak di kalangan ejen.

Perkara yang menjadikan CrewAI menarik ialah betapa mudahnya untuk bermula. Anda menentukan krew, menugaskan setiap ejen peranan, dan memberi mereka objektif bersama.

Dari situ, ejen bercakap, menjalankan tugas, dan menyelesaikan matlamat tanpa memerlukan logik orkestrasi dari awal. Untuk kes penggunaan berbilang ejen yang mudah, ia mendapat jumlah yang mengejutkan dilakukan dengan persediaan yang sangat sedikit.

Tetapi kesederhanaan itu memotong kedua-dua cara. Apabila aliran kerja anda menjadi lebih kompleks — jika ejen perlu menyesuaikan pertengahan tugas atau menyelaraskan merentasi langkah bersyarat — abstraksi terbina dalam boleh terasa terhad.

Ciri-ciri Utama :

• Persediaan ejen berasaskan peranan dengan matlamat dan ingatan yang ditetapkan
• Menyokong pelaksanaan ejen berurutan dan selari
• Memori krew yang dikongsi untuk penyelarasan pasukan
• Penyepaduan alat mudah melalui fungsi dan gesaan

harga: 

• Percuma: $0/bulan – 50 hukuman mati, 1 kru langsung, 1 tempat duduk
• Asas: $99/bulan – 100 eksekusi, 2 krew langsung, 5 tempat duduk
• Standard: $500/bulan – 1,000 eksekusi, 2 krew langsung, tempat duduk tanpa had, 2 jam onboarding
• Pro: $1,000/bulan – 2,000 eksekusi, 5 krew langsung, tempat duduk tanpa had, 4 jam pendaftaran

4. Microsoft Semantic Kernel

Terbaik untuk: Pasukan perusahaan membenamkan logik seperti ejen dalam aplikasi sedia ada, terutamanya yang sudah menggunakan ekosistem Microsoft.

Microsoft Semantic Kernel ialah rangka kerja orkestrasi AI sumber terbuka yang membantu pembangun membenamkan keupayaan AI ke dalam aplikasi sedia ada.

Fokusnya pada modulariti, ingatan dan perancangan matlamat menjadikannya sangat sesuai untuk membina ejen AI yang teguh yang boleh beroperasi dalam persekitaran perusahaan.

Pada terasnya, Semantic Kernel adalah mengenai perancangan dan pelaksanaan. Anda mentakrifkan "kemahiran" — yang boleh sama ada fungsi asli atau LLM gesaan yang disokong — dan gabungkannya ke dalam pelan semantik yang membimbing tingkah laku ejen.

Rangka kerja ini mengendalikan pengurusan memori, menyokong penggunaan alat dan menyepadukan dengan bersih dengan sistem .NET dan Python.

Walau bagaimanapun, ia masih merupakan alat yang diutamakan oleh pembangun: terdapat sedikit perancah visual, dan kebanyakan orkestra memerlukan reka bentuk yang disengajakan. 

Ciri-ciri Utama:

• Seni bina berasaskan kemahiran modular (fungsi, gesaan, alatan)
• Memori terbina dalam dan sokongan perancangan matlamat
• Penyepaduan asli dengan persekitaran C#, .NET dan Python
• SDK sumber terbuka dengan pilihan penyepaduan Azure

5. AutoGen

Terbaik untuk: Pasukan teknikal membina aliran kerja kolaboratif, pelbagai ejen yang memerlukan keterlihatan dan kebolehkesanan penuh.

AutoGen ialah rangka kerja pembangunan sumber terbuka untuk sistem berbilang ejen berdasarkan perbualan berstruktur.

Anda memberikan setiap ejen peranan — Perancang, Penyelidik, Pelaksana atau peranan tersuai — dan biarkan mereka bertukar-tukar mesej untuk menangani tugas yang rumit bersama-sama.

Pada terasnya, AutoGen menguruskan penghantaran mesej dan memori kongsi. Anda membuat skrip aliran perbualan, menyuntik logik di mana ia penting, dan memutuskan bila manusia harus masuk.

Ia memerlukan lebih banyak persediaan daripada alat kod rendah, tetapi ia memberi ganjaran kepada anda dengan sistem telus sepenuhnya yang berskala kepada eksperimen penyelidikan, proses manusia dalam gelung atau sebarang senario di mana anda mesti menjejaki penaakulan ejen dari hujung ke hujung.

Ciri-ciri Utama:

• Pertukaran mesej berstruktur dengan tugasan peranan yang jelas
• Suntikan panggilan fungsi pada bila-bila masa dalam perbualan
• Memori yang dikongsi dan diskop untuk setiap ejen dan seluruh krew
• Log audit terbina dalam yang merekodkan setiap mesej dan keputusan

6. AutoGPT

Terbaik untuk: Pembangun solo dan pasukan kecil membuat prototaip aliran kerja autonomi tanpa pengawasan berterusan.

AutoGPT ialah rangka kerja ejen autonomi yang menjadikan GPT -chatbots menjadi pembantu yang didorong oleh matlamat yang merancang sendiri.

Dalam amalan, anda menyerahkan matlamat itu, seperti "menghimpun analisis pasaran," dan ia memecahkan tugas kepada subtugas, mengambil data, menulis fail atau memanggil API sendiri. Rasanya seperti menyerahkan penyelidikan kepada penganalisis junior yang memerlukan sedikit bimbingan.

Anda akan melihat dua perkara serta-merta. Pertama, autonomi AutoGPT memperkasakan aliran kerja kelompok automatik sepenuhnya yang akan terhenti jika anda mengikatnya dengan ejen manusia.

Kedua, kebebasan yang sama memerlukan anda untuk meletakkan pemantauan menyeluruh di tempat untuk setiap larian untuk memastikan potensi risiko terkawal.

Dari masa ke masa, anda belajar untuk mengubah logik cuba semula dan campuran pemalamnya supaya ia kekal produktif dan bukannya mengembara.

Ciri-ciri Utama:

• Ejen perancangan diri yang menguraikan matlamat kepada langkah-langkah yang boleh dilaksanakan
• Sistem pemalam untuk penyemakan imbas web, operasi fail dan API tersuai
• Memori berasaskan vektor yang mengingati fakta dan keputusan terdahulu
• Percubaan semula dan pemulihan automatik apabila tugas menemui jalan buntu

7. RASA

Terbaik untuk: Pasukan yang memerlukan penyesuaian mendalam aliran perbualan dan pemilikan penuh data dan model.

Rasa ialah rangka kerja sumber terbuka yang menggabungkan pemahaman bahasa semula jadi dengan pengurusan dialog untuk menggerakkan chatbot dan pembantu suara yang memahami konteks. 

Anda memasang saluran paip NLU daripada komponen yang boleh ditukar ganti, kemudian tentukan dasar dialog yang mengekalkan konteks merentas berbilang pusingan. Pendekatan ini membolehkan anda menukar dalam pengelas niat baharu atau pengekstrak entiti semasa domain anda berkembang, tanpa menulis semula bahagian lain sistem.

Oleh kerana Rasa berjalan pada infrastruktur anda, anda mengekalkan kawalan penuh ke atas privasi dan penskalaan data.

Ciri-ciri Utama :

• Saluran paip NLU lanjutan yang mengekstrak niat dan entiti
• Dasar dialog tersuai untuk perbualan yang rumit dan berbilang pusingan
• Komponen saluran paip boleh diperluaskan agar sesuai dengan mana-mana domain atau bahasa
• Pangkalan kod sumber terbuka dengan penyepaduan untuk saluran pemesejan

harga: 

• Sumber Terbuka: Percuma – termasuk rangka kerja penuh, lesen Apache 2.0
• Edisi Pro: Percuma – sehingga 1,000 perbualan/bulan dengan Rasa Pro
• Pertumbuhan: Daripada $35,000/tahun – termasuk Studio Rasa, sokongan dan komersial kepada

Apakah perbezaan antara ejen AI dan chatbot?

Chatbot mengikut peraturan yang dipratentukan untuk mengurus perbualan mudah. Sebaliknya, ejen AI beroperasi secara autonomi. Ia boleh membuat alasan dan membuat keputusan merentas aliran kerja, selain daripada membalas dalam sembang.

Apakah keluk pembelajaran untuk menggunakan rangka kerja ini untuk pengguna bukan teknikal?

Platform seperti Botpress atau LangGraph menawarkan pembina visual dan templat yang merendahkan keluk pembelajaran untuk pengguna bukan teknikal. Walau bagaimanapun, menyediakan penyepaduan atau melaksanakan logik tersuai masih memerlukan bantuan teknikal.

Apakah perbezaan antara rangka kerja komersial sumber terbuka dan percuma?

Rangka kerja sumber terbuka menyediakan akses penuh kepada kod sumber dan boleh dihoskan sendiri dan disesuaikan secara meluas. Rangka kerja komersial percuma menawarkan antara muka dan pengehosan yang mesra pengguna, tetapi mungkin mengenakan had ciri atau memerlukan pelan berbayar untuk kegunaan lanjutan.

Bagaimanakah saya menilai prestasi ejen AI yang dibina dengan alatan ini?

Anda boleh menilai prestasi ejen AI menggunakan metrik utama termasuk kadar penyelesaian tugas, masa tindak balas, kadar sandaran atau kegagalan dan kepuasan pengguna. Banyak rangka kerja termasuk analitis terbina dalam, atau anda boleh menyambungkan alat luaran untuk penjejakan prestasi yang lebih mendalam.

Industri manakah yang paling banyak mendapat manfaat daripada automasi agen?

Industri seperti perkhidmatan pelanggan, penjagaan kesihatan, kewangan dan e-dagang melihat keuntungan besar daripada automasi, terutamanya apabila tugasan berulang memakan masa yang besar.