Membina bot sembang tunggal terasa seperti kemajuan sebenar — sehingga ia dijangka mengendalikan segala-galanya. Satu minit ia menjawab Soalan Lazim, yang seterusnya ialah petunjuk yang layak, demo tempahan, tiket yang semakin meningkat dan alat dalaman yang menyesuaikan. Keretakan mula kelihatan dengan cepat.
Apabila chatbot perusahaan memikul tanggungjawab yang lebih kompleks, kami melihat peralihan ke arah definisi peranan yang lebih jelas, penyelarasan yang lebih mendalam dan delegasi tugas yang lebih bijak merentas sistem.
Pada ketika itu, ia bukan lagi tentang betapa pintarnya chatbot yang anda bina. Ini mengenai berapa banyak pekerjaan yang dilakukan sekali gus — dan sejauh mana ia bertukar antara mereka. Masalahnya bukan kecerdasan. Ia adalah penyelarasan.
Di situlah orkestrasi ejen AI masuk. Ini ialah peralihan daripada membina satu bot yang serba tahu kepada mereka bentuk sistem ejen yang lebih kecil dan khusus — masing-masing mempunyai peranan yang jelas, semuanya berfungsi secara serentak.
Jika anda telah mencapai had yang boleh dilakukan oleh satu chatbot, anda tidak bersendirian. Dalam panduan ini, kami akan membincangkan maksud orkestra ejen, cara ia berfungsi di bawah hud dan cara mula membina sistem AI yang diselaraskan — daripada rangka kerja khusus kepada aliran kerja modular.
Apakah orkestrasi ejen AI?
Kebanyakan chatbot bermula sebagai sistem ejen tunggal. Satu bot mengendalikan segala-galanya — menjawab soalan, memanggil API, memproses borang, dan mungkin juga mendorong pengguna untuk menukar. Rasanya cekap pada mulanya.
Tetapi apabila kes penggunaan berkembang, model ejen tunggal itu mula rosak. Bot menjadi jack-of-all-trades tanpa struktur yang jelas. Ia menyesuaikan peranan dan konteks sekaligus, dan anda mula merasakan ketegangan dalam beberapa cara yang jelas:
- Aliran menjadi lebih sukar untuk dinyahpepijat dan dikekalkan
- Gesaan semakin lama dan sukar untuk diurus
- Tidak jelas bahagian bot mana yang bertanggungjawab untuk apa
- Menambah kes penggunaan baharu berisiko merosakkan perkara yang sudah berfungsi
Ini bukan sahaja hutang teknikal — ia adalah masalah reka bentuk. Anda menjangkakan seorang ejen melakukan tugas ramai, dan ia melambatkan anda.
Orkestrasi ejen AI membetulkan perkara ini dengan membahagikan tanggungjawab merentas berbilang ejen khusus. Setiap ejen tertumpu pada satu tugas — perancangan, penyelidikan, pengambilan data, interaksi pengguna — dan pengawal pusat memutuskan siapa yang bertindak bila.
Perbezaan antara dua pendekatan pengendalian interaksi AI ini, ejen tunggal vs berbilang ejen, bukan hanya seni bina. Ia strategik. Satu skala dengan kerumitan, manakala yang lain memutuskan untuk memecahkan di bawahnya.
Begini cara kedua-dua sistem berdiri menentang satu sama lain pada penanda aras yang lebih kritikal:
.webp)
Perbezaan antara dua pendekatan pengendalian interaksi AI ini, ejen tunggal vs berbilang ejen, bukan hanya seni bina. Ia strategik. Satu skala dengan kerumitan, manakala yang lain memutuskan untuk memecahkan di bawahnya.
Begini cara kedua-dua sistem berdiri menentang satu sama lain pada penanda aras yang lebih kritikal:
Bagaimana orkestrasi ejen berfungsi
Dalam sistem yang dirancang, anda tidak menulis satu chatbot besar — anda sedang mereka bentuk satu set ejen yang masing-masing mengendalikan satu tanggungjawab. Anggap ia sebagai menukar bot sembang anda menjadi satu pasukan, dengan setiap ejen bertindak seperti pakar.
Di tengah-tengah sistem ini ialah pengawal yang memutuskan ejen mana yang harus mengendalikan tugas pada bila-bila masa. Pengawal ini boleh berasaskan peraturan, autonomi sepenuhnya, atau sesuatu di antaranya. Tugasnya mudah: menghalakan tugas, menjejaki keadaan dan pastikan ejen tidak memijak kaki satu sama lain.
Setiap ejen direka bentuk untuk menjadi sempit dan serba lengkap. Ia mungkin menjana ringkasan, memanggil alat luaran, mengesahkan input pengguna atau memutuskan perkara yang perlu dilakukan seterusnya. Ada yang reaktif (menunggu untuk dipanggil), manakala yang lain boleh mencetuskan tindakan susulan.
Pengawal bergerak di antara mereka, seperti konduktor mengisyaratkan instrumen dalam orkestra.
Konteks penting di sini. Keseluruhan sistem berkongsi memori — biasanya objek JSON atau keadaan sesi — yang mengalir antara ejen. Setiap ejen membaca daripada konteks ini dan menulis kembali kepadanya apabila bahagiannya selesai. Pengawal menggunakan konteks yang dikemas kini untuk memutuskan perkara yang akan berlaku seterusnya.
Contohnya, dalam bot perancangan perjalanan:
- Ejen pengguna mengendalikan perbualan dan mengumpul pilihan.
- Ejen penyelidikan mencari pilihan penerbangan dan hotel.
- Ejen perancang menyusun jadual perjalanan.
- Ejen pelaksana buku apa yang diperlukan.
Tiada seorang pun daripada ejen ini mengetahui gambaran penuh, tetapi mereka tidak perlu. Ejen penghala memastikan mereka sejajar, langkah demi langkah. Pada penghujung hari, orkestrasi ialah cara anda membuat skala daripada chatbot yang bertindak balas kepada bot sembang yang bekerjasama secara dalaman untuk menyelesaikan sesuatu.
5 alat teratas untuk orkestrasi ejen AI
Sebaik sahaja anda menyedari bahawa anda memerlukan beberapa ejen bekerja bersama, persoalannya menjadi: Apa yang perlu anda bina? Ruang perkakas di sekitar orkestrasi ejen bergerak pantas, dan tidak semuanya sedia untuk pengeluaran.
Sesetengah platform dibina untuk aliran kerja kelajuan dan visual. Yang lain memberi anda kawalan tahap rendah tetapi menyerahkan sepenuhnya kepada anda orkestrasi. Dan segelintir daripadanya menyerang jalan tengah yang bijak — menawarkan abstraksi yang cukup untuk bergerak dengan pantas tanpa kehilangan kefleksibelan.
Berikut ialah 5 alat teratas yang kami dapati paling berguna untuk membina sistem agen hari ini:
1. Botpress
Botpress ialah platform ejen penuh yang membolehkan anda mereka bentuk aliran kerja agen modular, memberikan mereka peranan khusus dan mengaturnya melalui penghala pusat. Setiap aliran kerja berkelakuan seperti ejen kendiri dan anda (atau membiarkan nod autonomi ) memutuskan bila kawalan harus beralih — berdasarkan konteks, input pengguna atau logik perniagaan.
.webp)
Apa yang menonjolkannya ialah seberapa cepat anda boleh beralih daripada idea kepada sistem kerja. Ejen boleh menulis dan melaksanakan kod dengan cepat, menggunakan API luaran, dan juga penggunaan alat rantaian secara dinamik — semuanya dikuasakan oleh model bahasa peringkat teratas. Anda bukan sahaja membina aliran; anda sedang membina logik yang hidup dalam ejen.
Ia dibina untuk pembangun yang mahukan fleksibiliti tanpa membina semula infrastruktur. Jika anda mengerahkan ejen merentasi sokongan, penjadualan, onboarding atau operasi dalaman — ia akan menghalang anda dan membolehkan anda menghantar.
Ciri-ciri Utama:
- Aliran Kerja Modular: Setiap ejen dibina sebagai saluran paip terpencil yang boleh diguna semula
- Penghalaan Pusat: Penghala visual mengatur penyerahan ejen dan logik
- Penggunaan Alat Dinamik: Laksanakan kod dan panggil API luaran dalam masa nyata
- LLM -Berkuasa: Serasi dengan model asas asas seperti OpenAI dan Claude
- API-First: Mudah untuk mendedahkan ejen atau berhubung dengan CRM, webhooks dan banyak lagi
harga:
- Pelan Percuma: $0/bulan dengan pembina visual dan AI berasaskan penggunaan
- Plus Pelan: $89/bulan dengan analisis dan penyingkiran penjenamaan
- Rancangan Pasukan: $495/bulan dengan alatan kerjasama dan akses berasaskan peranan
2. KrewAI
CrewAI mencapai titik manis yang anda inginkan orkestrasi, tetapi anda tidak mahu membina enjin orkestrasi keseluruhan. Ia direka bentuk berdasarkan metafora pasukan: anda mentakrifkan peranan, menetapkan matlamat dan memberikan alat dan ingatan kepada ejen anda. Kemudian, anda biarkan mereka bekerjasama untuk menyelesaikan tugasan.
Bahagian yang terbaik ialah seberapa cepat anda boleh mendapatkan sesuatu yang berfungsi. Dalam beberapa minit, anda boleh memutarkan perancang, penyelidik dan pelaksana dan minta mereka bercakap antara satu sama lain dalam langkah berstruktur.
Ia tidak sempurna — aliran kerja tersuai masih memerlukan sedikit penggodaman — tetapi untuk kebanyakan kes penggunaan, ia dihantar dengan pantas. Jika AutoGen berasa seperti memprogramkan protokol, CrewAI berasa seperti menjalankan misi dengan skuad.
Ciri-ciri Utama:
- Seni Bina Berasaskan Peranan: Setiap ejen mempunyai tajuk, matlamat, alatan dan memori pilihan
- Delegasi Mudah: Ejen perancang terbina dalam memutuskan susunan tugas berdasarkan matlamat
- Penyepaduan Alat: Menyokong panggilan fungsi, permintaan API dan alatan berasaskan penyemak imbas
- Memori Dikongsi: Ejen boleh merujuk dan menyumbang kepada konteks yang dikongsi
harga:
- Pelan Percuma: Sumber terbuka, tanpa kos lesen
- Perusahaan: Tidak disenaraikan secara umum — pelan berbayar dijangka apabila produk yang dihoskan matang
3. OpenAI Ejen SDK
Dahulu disebut sebagai OpenAI Kawanan, itu OpenAI Ejen SDK ialah OpenAI langkah sebenar pertama ke dalam infrastruktur ejen pihak pertama. Ia direka bentuk untuk membolehkan pembangun membina aliran kerja berstruktur dan berbilang ejen menggunakan OpenAI model, dengan penyerahan, alatan dan ingatan terbina dalam rangka kerja.
.webp)
Setiap ejen mendapat arahan, alatan dan pagar - dan anda mengatur cara mereka menghantar tugasan kepada satu sama lain. Ia masih peringkat awal, tetapi pengalaman itu terasa digilap. Anda mendapat pengesanan terbina dalam, pengurusan konteks dan keupayaan untuk mencipta pembantu sedia pengeluaran tanpa mencantumkan rangka kerja yang berasingan.
Jika anda sudah bekerja dengan OpenAI API dan mahukan cara yang bersepadu dan berpendirian kuat untuk membina ejen AI, SDK ini memberi anda asas yang kukuh.
Ciri-ciri Utama:
- Peranan Ejen: Konfigurasikan arahan, alatan dan kebenaran untuk setiap ejen
- Handoffs: Lulus kawalan antara ejen menggunakan logik terbina dalam
- Pengesanan: Jejak dan nyahpepijat aliran kerja berbilang ejen dengan pemeriksaan visual
- Pengawal: Menguatkuasakan pengesahan pada input dan output
harga:
- SDK: Percuma dan sumber terbuka di bawah lesen MIT
- Kos Penggunaan: Bayar setiap OpenAI penggunaan API (cth, GPT -4o, panggilan alat, storan vektor)
- Contoh Alat: Jurubahasa kod: $0.03/penggunaan, carian fail: $2.50/1k panggilan alat
4. AutoGen
AutoGen adalah untuk apabila anda telah mengatasi pendekatan "ejen tunggal dengan alatan" dan memerlukan sistem di mana berbilang ejen bercakap antara satu sama lain, membuat alasan atas keadaan dan menyelesaikan tugas sebagai satu pasukan. Ia dibina oleh Microsoft dan berasa lebih seperti mereka bentuk aliran kerja berasaskan ejen sebagai perbualan berstruktur.
.webp)
Ia tidak mesra pemula — dan ia tidak cuba untuk menjadi. Anda menghubungi setiap bahagian: ejen, peranan mereka, siapa yang bercakap bila, cara mereka menghantar mesej dan bila untuk berhenti. Tetapi jika anda sedang mengusahakan sistem AI yang serius dan berstatus yang memerlukan ketelusan dan kawalan penuh, AutoGen memberi anda blok binaan tepat yang anda perlukan.
Ia paling sesuai untuk pasukan penyelidikan, pembina lanjutan atau sesiapa sahaja yang cuba memodelkan penaakulan kompleks merentas berbilang ejen AI. Anda tidak "mengkonfigurasi chatbot" — anda sedang mereka bentuk protokol kepintaran.
Ciri-ciri Utama:
- Graf Ejen Perbualan: Ejen berkomunikasi melalui aliran pemesejan berstruktur dan bukannya rantai statik
- Kawalan Orkestrasi: Anda menentukan pengambilan giliran, skop memori dan sempadan tugas
- Pengesanan & Nyahpepijat: Pengesanan terbina dalam membolehkan anda memeriksa sumbangan setiap ejen dalam tugasan berbilang langkah
- Penggunaan Alat: Menyokong alat tersuai dan panggilan fungsi merentas ejen
harga:
- Percuma dan sumber terbuka (lesen MIT)
- Berfungsi dengan mana-mana LLM titik akhir ( OpenAI , Azure, model tempatan)
5. LangChain
Ejen LangChain membolehkan anda membina aliran kerja didorong logik di mana ejen memilih alat yang hendak digunakan pada setiap langkah. Anda mentakrifkan matlamatnya, pasangkan alat seperti carian, pelaksanaan kod atau API, dan biarkan ia memberi alasan melalui tugasan.
.webp)
Ia adalah salah satu persediaan paling fleksibel yang tersedia, tetapi ia juga sangat mengutamakan kod. Anda mengendalikan memori, kawalan aliran dan ralat mengendalikan diri anda. Dan sementara mereka telah memperkenalkan pembina graf untuk orkestrasi visual, ia masih belum cukup matang untuk operasi ejen penuh atau keterlihatan jelas ke dalam tingkah laku ejen.
LangChain sesuai jika anda mahukan penyesuaian penuh dan tidak kisah mencantumkan sesuatu secara manual. Ia berkuasa, tetapi mengharapkan untuk melakukan pengangkatan berat.
Ciri-ciri Utama:
- Penggunaan Alat Dinamik: Ejen memutuskan alat yang hendak digunakan berdasarkan input
- Sokongan Memori: Tambahkan memori kontekstual untuk perbualan yang lebih panjang
- Integrasi LangSmith: Surih, nyahpepijat dan pantau larian berbilang langkah
- Sangat Boleh Dipanjangkan: Gantikan komponen atau palamkan alat anda
harga:
- Rangka Kerja LangChain: Percuma dan sumber terbuka
- LangSmith (Pilihan): Alat penyahpepijatan dan penilaian berbayar
- Kos Penggunaan: Bergantung pada model dan alatan pihak ketiga yang digunakan
Pengajaran yang dipelajari daripada aliran kerja ejen binaan
Kebanyakan rangka kerja ejen menjadikannya seolah-olah orkestrasi hanyalah mengenai menyambung beberapa aliran dan menghantar ingatan. Tetapi apabila anda mempunyai lebih daripada satu ejen menjalankan logik langsung, perkara-perkara mula pecah dengan cara yang tidak anda jangkakan.
Penyerahan menjadi tidak kemas — konteks bocor. Ejen mengulangi diri mereka sendiri. Dan yang paling teruk, anda tidak tahu di mana sistem itu rosak sehingga sudah terlambat.
Berikut ialah corak yang berfungsi — perkara yang anda hanya pelajari selepas menghantar beberapa sistem yang rosak dan mengesan jalan anda kembali melalui kekacauan.
Keputusan ejen struktur
Membiarkan ejen memutuskan perkara yang perlu dilakukan seterusnya berdasarkan mesej pengguna mungkin kelihatan seperti pintasan pintar, tetapi ia dengan cepat membawa kepada kekeliruan. Aliran kerja tercetus daripada tertib, langkah dilangkau dan sistem menjadi tidak dapat diramalkan.
Apa yang berlaku ialah anda membiarkan model berhalusinasi tindakan seterusnya. Ia tidak mempunyai peta sistem anda yang jelas. Jadi ia meneka - dan ia meneka salah.
Sebaliknya, layan ejen anda seperti fungsi. Minta mereka mengeluarkan arahan kawalan seperti "laluan ke calendar_agent" atau "langkah seterusnya ialah verify_info". Kemudian orkestra anda menggunakannya untuk memutuskan perkara yang akan berlaku seterusnya. Simpan logik di luar model — di mana anda boleh mempercayainya.
Skop ingatan ejen
Apabila ejen berkongsi terlalu banyak konteks, perkara mula pecah. Seorang ejen menyelesaikan tugas, dan seorang lagi membatalkannya dengan bertindak ke atas data yang lapuk atau tidak berkaitan. Semakin banyak aliran kerja yang anda tambahkan, semakin kucar-kacir.
Ini berlaku apabila semua ejen anda membaca dan menulis ke stor memori yang sama. Tiada sempadan. Seorang ejen mencemarkan konteks untuk yang lain, dan tiba-tiba perkara pecah dengan cara yang sukar untuk dikesan.
Berikan setiap ejen konteks skopnya sendiri. Luluskan hanya apa yang diperlukan — tidak lebih. Fikirkan ia seperti memberi setiap ejen ringkasan kerja terfokus, bukan akses penuh kepada sejarah sembang kumpulan sistem.
Hentikan hanyut gelung
Apabila anda menggunakan pasangan perancang–pelaksana, anda biasanya membuat gelung: perancang memutuskan perkara yang perlu berlaku, pelaksana melakukannya dan perancang menyemak keputusan untuk memutuskan perkara seterusnya.
Gelung terputus kerana perancang tidak mempunyai ingatan tentang perkara yang telah dilakukan. Tiada sejarah tugasan. Tiada senarai semak. Ia hanya melihat keadaan semasa dan memutuskan untuk mencuba lagi.
Jika anda menggunakan gelung ejen, anda perlu menjejaki setiap giliran tugas — siapa yang menjalankan apa, perkara yang mereka pulangkan dan sama ada tugas itu berjaya. Itulah cara anda menghentikan sistem daripada mengejar ekornya.
Kembalikan output berstruktur
Sistem anda mungkin kelihatan seperti berfungsi — respons akan kembali, dan ejen kedengaran bijak — tetapi tiada apa yang berlaku di sebalik tabir. Ejen itu berkata seperti, "Ini ringkasan anda," tetapi pengaturcara anda tidak tahu apa yang perlu dilakukan seterusnya.
Sebabnya? Ejen anda bercakap kepada pengguna, bukan kepada sistem. Tiada output yang boleh dibaca mesin, jadi lapisan logik anda tiada apa-apa untuk bertindak.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Jejaki kemajuan tugas
Kadangkala sistem anda terlupa apa yang sedang dilakukannya. Seorang pengguna keluar dari skrip, panggilan API gagal, dan tiba-tiba bot bermula semula — atau lebih teruk lagi, mengatakan ia selesai apabila ia tidak pernah benar-benar menyelesaikan tugas.
Ini berlaku kerana anda menganggap memori seperti kemajuan tugasan. Tetapi ingatan hanyalah sejarah — ia tidak memberitahu anda di mana anda berada dalam aliran kerja.
Anda memerlukan keadaan tugasan berasingan yang menjejaki perkara yang telah dilakukan, perkara yang belum selesai dan matlamatnya. Dengan cara itu, walaupun ada sesuatu yang rosak, anda boleh memulihkan pertengahan proses dan menyelesaikan tugas dengan bersih.
Mula membina sistem agen pertama anda
Botpress memberikan anda semua yang anda perlukan untuk membina dan mengatur ejen berasaskan peranan — aliran kerja modular, memori masa nyata, penggunaan alat dan pengawal autonomi yang menghubungkan semuanya bersama-sama. Anda tentukan logiknya. Ejen buat kerja.
Sama ada anda sedang membina pembantu sokongan, aliran tempahan atau bot ops dalaman, anda boleh bermula dengan hanya beberapa aliran kerja dan meningkatkan apabila sistem anda menjadi lebih pintar.
Mula membina sekarang — ia percuma.
.svg)
.webp)
