7 najlepszych darmowych platform dla agentów AI [2025]

Wyobraź sobie świat, w którym Twoja lista rzeczy do zrobienia zaczyna się odhaczać, przepływy pracy działają bez zarzutu, a agenci AI stają się Twoimi nowymi ulubionymi współpracownikami.

Te frameworki są rusztowaniem, które pozwala budować agentów AI zdolnych do poruszania się po złożonych przepływach pracy, rozwiązywania rzeczywistych problemów i skalowania bez wysiłku.

Niezależnie od tego, czy chodzi o usprawnienie obsługi klienta, personalizację doświadczeń użytkowników, czy automatyzację przyziemnych czynności, agentowe frameworki AI pozwalają wykorzystać moc najnowocześniejszych dużych modeli językowychLLMs) do stworzenia czegoś niezwykłego.

Czym są struktury agentów AI?

AI Agent Frameworks to platformy, narzędzia lub biblioteki zaprojektowane do tworzenia autonomicznych agentów, którzy odbierają dane wejściowe, przetwarzają je za pomocą algorytmów lub LLMs i podejmują działania, takie jak generowanie rozszerzone o wyszukiwanie, inicjowanie przepływów pracy lub ogólne rozmowy.

Takie frameworki usprawniają agentowe przepływy pracy, oferując gotowe moduły dla typowych funkcjonalności, oszczędzając programistom cenny czas i zapewniając, że przepływ pracy pozostaje przejrzysty i solidny.

Struktury agentów AI są dostosowane do różnych potrzeb: niektóre specjalizują się w konwersacjach, wirtualnych asystentach lub chatbotach, podczas gdy inne koncentrują się na orkiestracji przepływu pracy. Ich kluczowa wartość polega na abstrahowaniu złożoności, dzieleniu zadań na łatwe do zarządzania kroki i zapewnianiu skalowalności.

Kluczowe elementy struktury agenta AI

Większość AI Agent Frameworks ma tę samą strukturę pod maską, co pozwala im systematycznie przekazywać ustrukturyzowane informacje między różnymi narzędziami i procesami.

‍

Oto krótki przewodnik pokazujący, jak te komponenty faktycznie działają podczas tworzenia agenta:

Korzyści z korzystania z platformy agentów AI

Szybsze wdrażanie przy mniejszej liczbie powtarzalnych czynności

Według raportu McKinsey 2024 AI, 65% firm regularnie korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, ale wiele z nich wciąż napotyka na wąskie gardła, jeśli chodzi o faktyczne wdrażanie przypadków użycia.

Zespoły próbujące zbudować swoją infrastrukturę wokół modeli AI - ręcznie zarządzając danymi wejściowymi, wyjściowymi, logiką łańcuchową i wywołaniami API - są 1,5 razy bardziej narażone na spędzenie pięciu lub więcej miesięcy na wdrażaniu tych systemów do produkcji.

Struktury agentów AI rozwiązują ten problem poprzez standaryzację nudnych, ale niezbędnych prac konfiguracyjnych. Zamiast zszywać każdą integrację lub łańcuch narzędzi od zera, zespoły mogą podłączyć się do współdzielonego frameworka, który obsługuje je w czysty sposób. 

Logika wielokrotnego użytku ułatwiająca skalowanie między agentami

Podczas korzystania ze struktur agentów AI wiele z tego, co wydaje się "inteligentne", sprowadza się do modułowych, komponowalnych kroków, które można ponownie wykorzystać w różnych agentach lub przepływach.

Kiedy ta logika znajduje się wewnątrz czystego frameworka w postaci jednostek, staje się tak prosta do wywołania jak add(2,3) w Pythonie.

Frameworki agentów AI dają deweloperom swobodę myślenia od pierwszych zasad - rozwiązywania problemów użytkowników za pomocą intuicji, bez konieczności przebudowywania tych samych wzorców rozumowania w kółko.

Zamiast próbować idealnie ustandaryzować całą logikę z góry, zespoły mogą pracować bardziej jak projektanci produktów: testować, dostosowywać, ponownie wykorzystywać to, co działa i skalować je w różnych przypadkach użycia.

Wspólne ramy ułatwiają współpracę zespołową

Gdy agenci sztucznej inteligencji działają na współdzielonej infrastrukturze - platformach chmurowych lub wnioskach serwerowych - struktura, na której są zbudowane, bezpośrednio kształtuje sposób współpracy zespołów.

Ramy pomagają, czyniąc współpracę widoczną i kontrolowaną. Można to porównać do zarządzania współdzielonym Arkuszem Google dla zachowań agentów:

• Zdefiniowana logika własności - każdy wie, kto jest właścicielem której części agenta.
• Bezpieczne aktualizacje - rozumowanie, narzędzia i pamięć mogą być zmieniane bez konfliktów
• Audytowalne zmiany - zmiany w przepływach i konfiguracjach są wersjonowane i możliwe do śledzenia.
• Przejrzystość międzyzespołowa - osoby niebędące programistami mogą sprawdzić, jak działa agent bez czytania kodu.

Jak wybrać platformę agenta AI

Wybór odpowiedniego frameworka agenta AI może wydawać się przytłaczający ze względu na mnogość dostępnych platform i usług typu open source. 

Aby uprościć ten proces, należy skupić się na wymaganiach dotyczących przepływu pracy. Oto przydatna lista kontrolna kluczowych kwestii do omówienia z zespołem:

Przedyskutuj te pytania ze swoim zespołem, aby określić, które funkcje są najważniejsze dla Twojej organizacji. Zachęcając do współpracy, dyskusja ta może przynieść cenne spostrzeżenia na temat tego, czego naprawdę potrzebują przepływy pracy.

Teraz, gdy zawęziłeś swoje wymagania, zbadajmy frameworki, które mogą je spełnić. Dzięki jasnemu zrozumieniu celów, wybór odpowiedniego frameworka agenta AI staje się znacznie prostszy.

7 najlepszych darmowych platform dla agentów AI

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespoły tworzące agentów AI, którzy łączą się z narzędziami, z krokami LLM do rozumowania, podejmowania decyzji lub rozumienia języka.

Botpress to platforma agenta AI stworzona dla zespołów, które chcą ustrukturyzować zachowanie agenta bez zarządzania logiką wymagającą dużej ilości kodu.

Użytkownik projektuje sposób działania agenta za pomocą przepływów - edytora wizualnego, w którym każdy węzeł obsługuje skoncentrowane zadanie, z jego pamięcią, warunkami i połączeniami narzędzi.

Zamiast pisać łańcuchowe podpowiedzi lub drzewa logiczne, pracujesz z ograniczonymi, modułowymi elementami, które odzwierciedlają rzeczywiste przepływy pracy.

Ta modułowość jest szczególnie przydatna, gdy potrzebujesz niezawodnej automatyzacji w zakresie wsparcia, onboardingu lub systemów wewnętrznych, z jasną logiką i czystymi uprawnieniami.

Botpress ma wbudowane integracje z narzędziami takimi jak CRM, poczta e-mail i bazy danych, dzięki czemu agent może podejmować rzeczywiste działania od razu po wyjęciu z pudełka.

Kluczowe cechy:

• Wizualne tworzenie przepływów pracy za pomocą interfejsu "przeciągnij i upuść".
• W razie potrzeby dodaj niestandardowe narzędzia i logikę.
• Wdrażaj agentów na stronach internetowych, WhatsApp, Slack i nie tylko.
• Korzystaj z wbudowanego NLU, źródeł wiedzy i kontroli osobowości.

Ceny:

• Plan darmowy: Obejmuje podstawowy kreator, 1 bota i kredyt na sztuczną inteligencję w wysokości 5 USD.
• Plus: 89 USD/miesiąc - testowanie przepływu, routing, przekazywanie przez człowieka
• Team: 495 USD/miesiąc - SSO, współpraca, współdzielone śledzenie użycia
• Enterprise: Niestandardowe - dla niestandardowych konfiguracji, dużych wolumenów lub kontroli zgodności

2. LangChain

Najlepsze dla: Deweloperzy tworzący niestandardowych agentów AI od podstaw, szczególnie do badań, systemów RAG lub czegokolwiek, co wymaga ścisłej kontroli nad zachowaniem agenta.

LangChain jest najczęściej stosowanym frameworkiem do tworzenia agentów AI. Daje programistom podstawowe komponenty do łączenia narzędzi, podpowiedzi, pamięci i rozumowania, z pełną kontrolą nad sposobem działania agentów.

Była to jedna z pierwszych platform, która wprowadziła na rynek modułowy projekt agenta, a teraz działa jak system operacyjny dla przepływów pracy LLM .

Można łączyć kroki w łańcuchy, przełączać typy pamięci i podłączać się do interfejsów API lub wektorowych baz danych z łatwością dzięki stale rosnącemu wsparciu i kodowi dla frameworka.

Ta głębia wiąże się jednak ze złożonością. Przy tak wielu ruchomych częściach znalezienie odpowiedniej abstrakcji dla danego przypadku użycia może zająć trochę czasu, a trzymanie się jednej może przypominać budowanie na zmieniającym się fundamencie.

Kluczowe cechy:

• Tworzenie agentów przy użyciu modułowych łańcuchów narzędzi, podpowiedzi i pamięci
• Integracja z LLMs, interfejsami API, magazynami wektorowymi i mechanizmami wyszukiwania
• Pełna kontrola dewelopera nad logiką przepływu i wykonaniem
• Opcjonalne śledzenie i ocena za pomocą LangSmith

Ceny:

• Developer: Bezpłatnie - 1 miejsce, 5000 śladów/miesiąc, szybkie zarządzanie, podstawowe narzędzia do śledzenia
• Plus: 39 USD/miesiąc za stanowisko - funkcje zespołowe, wyższe limity śledzenia, wdrożenie deweloperskie LangGraph
• Enterprise: Niestandardowe - samodzielna lub hybrydowa konfiguracja, SSO, wsparcie i skalowanie użytkowania

3. CrewAI

Najlepsze dla: Zespoły szybko prototypujące zachowanie wielu agentów, szczególnie w przypadku zadań liniowych, które można podzielić na role.

CrewAI to platforma open-source dla systemów wieloagentowych, umożliwiająca agentom AI współpracę nad zadaniami poprzez zdefiniowane role i wspólne cele. Jest przeznaczony do scenariuszy wymagających inteligentnej pracy zespołowej między agentami.

To, co sprawia, że CrewAI jest atrakcyjne, to łatwość rozpoczęcia pracy. Wystarczy zdefiniować załogę, przypisać każdemu agentowi rolę i wyznaczyć wspólny cel.

Stamtąd agenci rozmawiają ze sobą, uruchamiają zadania i realizują cele bez konieczności tworzenia logiki orkiestracji od podstaw. W przypadku prostych przypadków użycia wielu agentów, pozwala to na wykonanie zaskakującej ilości zadań przy bardzo niewielkiej konfiguracji.

Ale ta prostota działa w obie strony. Gdy przepływy pracy stają się bardziej złożone - jeśli agenci muszą dostosowywać się w trakcie zadania lub koordynować kroki warunkowe - wbudowane abstrakcje mogą wydawać się ograniczające.

Kluczowe cechy:

• Konfiguracja agenta oparta na rolach z przypisanymi celami i pamięcią
• Obsługuje sekwencyjne i równoległe wykonywanie agentów
• Wspólna pamięć załogi dla koordynacji zespołu
• Łatwa integracja narzędzi dzięki funkcjom i podpowiedziom

Ceny: 

• Darmowa: $0/miesiąc - 50 egzekucji, 1 ekipa na żywo, 1 miejsce
• Podstawowa: 99 USD/miesiąc - 100 egzekucji, 2 ekipy na żywo, 5 miejsc
• Standard: 500 USD/miesiąc - 1000 egzekucji, 2 ekipy na żywo, nieograniczona liczba miejsc, 2 godziny wdrożenia
• Pro: 1000 USD/miesiąc - 2000 egzekucji, 5 ekip na żywo, nieograniczona liczba miejsc, 4 godziny wdrażania

4. Jądro semantyczne Microsoft

Najlepsze dla: Zespoły korporacyjne osadzające logikę podobną do agenta w istniejących aplikacjach, zwłaszcza tych, które już korzystają z ekosystemu Microsoft.

Microsoft Semantic Kernel to platforma orkiestracji sztucznej inteligencji typu open source, która pomaga programistom osadzać możliwości sztucznej inteligencji w istniejących aplikacjach.

Koncentruje się na modułowości, pamięci i planowaniu celów, dzięki czemu dobrze nadaje się do tworzenia solidnych agentów AI, które mogą działać w środowiskach korporacyjnych.

U podstaw Semantic Kernel leży planowanie i wykonywanie. Użytkownik definiuje "umiejętności" - które mogą być funkcjami natywnymi lub podpowiedziami LLM- i łączy je w plany semantyczne, które kierują zachowaniem agenta.

Framework obsługuje zarządzanie pamięcią, wspiera korzystanie z narzędzi i integruje się z systemami .NET i Python.

To powiedziawszy, nadal jest to narzędzie przeznaczone przede wszystkim dla deweloperów: jest tu niewiele wizualnego rusztowania, a większość orkiestracji wymaga celowego projektowania. 

Kluczowe cechy:

• Modułowa architektura oparta na umiejętnościach (funkcje, podpowiedzi, narzędzia)
• Wbudowana pamięć i wsparcie planowania celów
• Natywna integracja ze środowiskami C#, .NET i Python
• Otwarty zestaw SDK z opcjami integracji z platformą Azure

5. AutoGen

Najlepsze dla: Zespoły techniczne tworzące oparte na współpracy, wieloagentowe przepływy pracy, które wymagają pełnej widoczności i identyfikowalności.

AutoGen to open-source'owy framework programistyczny dla systemów wieloagentowych opartych na ustrukturyzowanej konwersacji.

Każdemu agentowi można przypisać rolę - planisty, badacza, wykonawcy lub rolę niestandardową - i pozwolić im na wymianę wiadomości w celu wspólnego wykonywania złożonych zadań.

AutoGen zarządza przekazywaniem komunikatów i pamięcią współdzieloną. Ty skryptujesz przepływ konwersacji, wstrzykujesz logikę tam, gdzie ma to znaczenie i decydujesz, kiedy człowiek powinien wkroczyć.

Wymaga więcej konfiguracji niż narzędzie o niskim kodzie, ale nagradza cię w pełni przejrzystym systemem, który skaluje się do eksperymentów badawczych, procesów human-in-the-loop lub dowolnego scenariusza, w którym musisz śledzić rozumowanie agenta od końca do końca.

Kluczowe cechy:

• Ustrukturyzowana wymiana wiadomości z wyraźnym przypisaniem ról
• Wstrzykiwanie funkcji w dowolnym momencie rozmowy
• Współdzielona pamięć dla każdego agenta i całej załogi
• Wbudowane dzienniki audytu, które rejestrują każdą wiadomość i decyzję.

6. AutoGPT

Najlepsze dla: Deweloperzy solo i małe zespoły prototypujące autonomiczne przepływy pracy bez stałego nadzoru.

AutoGPT to platforma autonomicznych agentów, która zamienia GPT w samozaplanujących się, zorientowanych na cel asystentów.

W praktyce przekazujesz mu cel, taki jak "skompiluj analizę rynku", a on samodzielnie dzieli zadanie na podzadania, pobiera dane, zapisuje pliki lub wywołuje interfejsy API. Przypomina to przekazywanie badań młodszemu analitykowi, który potrzebuje bardzo niewielu wskazówek.

Od razu zauważysz dwie rzeczy. Po pierwsze, autonomia AutoGPT umożliwia w pełni zautomatyzowane przepływy pracy wsadowej, które utknęłyby w martwym punkcie, gdybyś powiązał je z ludzkim agentem.

Po drugie, ta sama niezależność wymaga dokładnego monitorowania każdego przebiegu, aby kontrolować potencjalne ryzyko.

Z czasem nauczysz się dostosowywać logikę ponawiania prób i miks wtyczek, aby pozostać produktywnym zamiast błądzić.

Kluczowe cechy:

• Samodzielnie planujący agenci, którzy rozkładają cele na możliwe do wykonania kroki
• System wtyczek do przeglądania stron internetowych, operacji na plikach i niestandardowych interfejsów API
• Pamięć wektorowa, która zapamiętuje poprzednie fakty i decyzje
• Automatyczne ponawianie prób i odzyskiwanie, gdy zadania napotkają ślepy zaułek

7. RASA

Najlepsze dla: Zespoły, które potrzebują głębokiej personalizacji przepływów konwersacyjnych i pełnej własności danych i modeli.

Rasa jest frameworkiem open-source, który łączy rozumienie języka naturalnego z zarządzaniem dialogiem w celu zasilania kontekstowych chatbotów i asystentów głosowych. 

Potoki NLU można składać z wymiennych komponentów, a następnie definiować zasady dialogu, które utrzymują kontekst w wielu turach. Takie podejście pozwala na wymianę nowych klasyfikatorów intencji lub ekstraktorów encji w miarę ewolucji domeny, bez konieczności przepisywania innych części systemu.

Ponieważ Rasa działa na infrastrukturze użytkownika, zachowuje on pełną kontrolę nad prywatnością danych i skalowaniem.

Kluczowe cechy:

• Zaawansowane potoki NLU, które wyodrębniają intencje i jednostki
• Niestandardowe zasady dialogowe dla złożonych, wieloobrotowych konwersacji
• Rozszerzalne komponenty potoku dopasowane do dowolnej domeny lub języka
• Otwarta baza kodu z integracjami dla kanałów komunikacji

Ceny: 

• Open Source: Darmowy - zawiera pełny framework, licencja Apache 2.0
• Wersja Pro: Bezpłatnie - do 1000 rozmów/miesiąc z Rasa Pro
• Wzrost: Od 35 000 USD/rok - obejmuje Rasa Studio, wsparcie techniczne i komercyjne do

Odkryj prostotę automatyzacji AI

Struktury agentów AI zmieniają sposób, w jaki zespoły tworzą oprogramowanie. Pozwalają skupić się na wynikach zamiast na infrastrukturze, a Botpress zapewnia wszystko, czego potrzebujesz, aby zacząć.

Dzięki modułowym przepływom, wbudowanym narzędziom i LLM projektowi LLM, Botpress pomaga dostarczać agentów, którzy działają w produkcji. Kontrolujesz dokładnie, jak zachowuje się Twój agent, do czego ma dostęp i dlaczego podejmuje decyzje, z pełną identyfikowalnością.

Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.

Często zadawane pytania

1. Jaka jest różnica między agentem AI a chatbotem?

Różnica między agentem AI a chatbotem polega na tym, że chatbot podąża za predefiniowanymi skryptami lub drzewami decyzyjnymi, aby odpowiedzieć na pytania, podczas gdy agent AI podejmuje decyzje i autonomicznie wykonuje wieloetapowe zadania w różnych systemach, działając poza konwersacją.

2. Jaka jest krzywa uczenia się korzystania z tych frameworków dla użytkowników nietechnicznych?

Krzywa uczenia się korzystania z frameworków takich jak Botpress lub LangGraph jest stosunkowo niska dla użytkowników nietechnicznych dzięki wizualnym edytorom i szablonom, ale niestandardowe przepływy pracy lub integracje innych firm mogą nadal wymagać pomocy programisty.

3. Jaka jest różnica między frameworkiem open-source a darmowym frameworkiem komercyjnym?

Różnica między narzędziami open-source a darmowymi frameworkami komercyjnymi polega na tym, że narzędzia open-source umożliwiają wgląd i modyfikację kodu źródłowego oraz samodzielne hostowanie aplikacji, podczas gdy darmowe frameworki komercyjne obejmują zarządzany hosting i wymagają płatnych aktualizacji w celu uzyskania pełnego dostępu.

4. Jak ocenić wydajność agenta AI zbudowanego za pomocą tych narzędzi?

Aby ocenić wydajność agenta AI zbudowanego za pomocą tych narzędzi, należy śledzić wskaźniki, takie jak wskaźnik powodzenia zadania, dokładność odpowiedzi, opóźnienie, częstotliwość awarii i zadowolenie użytkownika. Wiele platform oferuje wbudowane pulpity analityczne, a zewnętrzne narzędzia, takie jak PostHog lub Mixpanel, mogą usprawnić śledzenie.

5. Które branże odnoszą największe korzyści z automatyzacji agentowej?

Branże, które odnoszą największe korzyści z automatyzacji agentów, obejmują obsługę klienta, opiekę zdrowotną, finanse i handel elektroniczny - szczególnie w przypadku zadań takich jak planowanie spotkań, przetwarzanie dokumentów, kwalifikacja potencjalnych klientów i powtarzalne operacje zaplecza.