.webp)
- Konstruktorzy agentów AI to narzędzia do tworzenia inteligentnych systemów, które rozumieją dane wejściowe, przetwarzają informacje i podejmują autonomiczne działania, znacznie wykraczające poza tradycyjne boty skryptowe lub RPA.
- Upraszczają rozwój dzięki gotowym modułom, wizualnym przepływom pracy i integracjom, umożliwiając programistom i firmom tworzenie zaawansowanych agentów AI bez rozpoczynania od zera.
- Kluczowe przypadki użycia obejmują automatyzację obsługi klienta, automatyzację zadań, wsparcie sprzedaży, wsparcie IT i podejmowanie decyzji w oparciu o dane, wszystkie wykorzystujące zdolność adaptacji i rozumowania nowoczesnych LLMs.
Agenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy i deweloperzy podchodzą do rozwiązywania problemów. Dzięki odpowiednim ramom można tworzyć agentów AI, które wykraczają poza tradycyjną automatyzację - umożliwiając systemom uczenie się, dostosowywanie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.
Agenci ci automatyzują powtarzalne zadania, zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym i umożliwiają inteligentniejsze podejmowanie decyzji, uwalniając czas zespołów na skupienie się na innowacjach i strategii.
Wraz ze wzrostem ich popularności, ramy i platformy, które zasilają tych agentów - twórcy agentów AI - ewoluują, aby sprostać różnorodnym potrzebom, ułatwiając projektowanie, wdrażanie i skalowanie inteligentnych systemów.
Czym są twórcy agentów AI?
Konstruktorzy agentów AI to narzędzia zaprojektowane, aby pomóc programistom i firmom w tworzeniu inteligentnych systemów agentowych AI , które mogą rozumieć dane wejściowe, przetwarzać informacje i podejmować znaczące działania.
Dobry kreator agentów AI będzie wyposażony w gotowe moduły, dzięki czemu programiści będą mogli skupić się na tworzeniu rozwiązania bez ponownego wymyślania sieci neuronowej. Ich kluczowa wartość polega na abstrakcji złożoności, usprawnieniu rozwoju i umożliwieniu płynnej integracji zarówno z nowymi, jak i starszymi systemami.
Przypadki użycia dla twórców agentów AI
Twórcy agentów AI wyróżniają się w zadaniach wymagających automatyzacji, obsługi danych i interakcji z klientami. Dzięki mocy nowoczesnych LLMswiele przyziemnych zadań - takich jak odpowiadanie na zapytania klientów lub podsumowywanie dokumentów - można teraz w pełni zautomatyzować.
Jednak prawdziwy potencjał tych konstruktorów pojawia się, gdy agenci muszą wchodzić w interakcje z Internetem lub korzystać z rozległej wiedzy specyficznej dla danej dziedziny.
Automatyzacja obsługi klienta
Agenci AI mogą obsługiwać rutynowe zapytania klientów, skracać czas odpowiedzi i zapewniać wsparcie 24/7 w wielu kanałach, zwiększając zadowolenie klientów i zmniejszając koszty operacyjne.
Poza prostymi zapytaniami, agenci AI mogą śledzić nastroje klientów i zbierać opinie w czasie rzeczywistym. Integrują się również z systemami CRM, aby zapewnić wysoce spersonalizowane wsparcie. Możliwości te zapewniają, że klienci otrzymują spójną i wydajną obsługę w wielu kanałach.
Przykłady: Obsługa FAQ, eskalacja zgłoszeń, odpowiedzi na czacie na żywo.
Automatyzacja zadań
Agenci AI usprawniają wewnętrzne przepływy pracy, automatyzując powtarzalne zadania i integrując się z narzędziami takimi jak CRM lub systemy zarządzania projektami, aby operacje były wydajne i wolne od błędów.
Agentów tych można również zaprogramować do zarządzania przepływami pracy między działami, zapewniając terminowe zatwierdzanie i śledzenie terminów. Automatyzując powtarzalne przepływy pracy, firmy oszczędzają cenny czas i mogą skupić się na strategicznych inicjatywach.
Przykłady: Wprowadzanie danych, sortowanie wiadomości e-mail, planowanie zadań.
Sprzedaż i marketing
Agenci AI pomagają zwiększyć przychody poprzez automatyzację generowania leadów, pielęgnowanie potencjalnych klientów i zapewnianie spersonalizowanych doświadczeń klientów poprzez wzmocnienie potoków marketingowych.
Poprzez proaktywne angażowanie potencjalnych klientów i śledzenie wskaźników wydajności, agenci AI zwiększają zarówno wydajność, jak i skuteczność w potokach sprzedaży.
Przykłady: Kwalifikacja potencjalnych klientów, optymalizacja kampanii, spersonalizowany zasięg
Wsparcie IT
Agenci AI usprawniają operacje IT poprzez automatyzację zgłoszeń pomocy technicznej, monitorowanie stanu systemu i umożliwienie płynnej współpracy zespołowej w przepływach pracy inżynierów.
Zespoły inżynierów mogą zautomatyzować przeglądy kodu i przeprowadzać testy regresji, zapewniając stałą jakość i produktywność. Jest to dodatkowo wzmocnione przez ich zdolność do automatyzacji żądań wsparcia, monitorowania stanu systemu i wykonywania dodatkowych zadań.
Przykłady: Resetowanie hasła, monitorowanie błędów, diagnostyka systemu.
Jak wybrać narzędzie do tworzenia agentów AI
Wybór odpowiedniego agenta AI może wydawać się przytłaczający przy tak wielu dostępnych opcjach. Oto krótka lista kontrolna, która pomoże ci zawęzić wybór:
Współpracuj ze swoim zespołem, aby określić, które funkcje są najważniejsze dla Twojej organizacji. Mając jasne zrozumienie swoich potrzeb, wybór odpowiedniego konstruktora staje się znacznie łatwiejszy.
7 największych producentów agentów AI w 2025 r.
Twórcy agentów AI znacznie się rozwinęli, oferując rozwiązania dostosowane do różnych przypadków użycia. Zanim zagłębimy się w poszczególne platformy, warto zauważyć, że każdy z nich ma unikalne mocne strony, dostosowane do różnych potrzeb deweloperów i zastosowań branżowych.
Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów konwersacyjnych, automatyzujesz przepływy pracy, czy zarządzasz złożonymi operacjami opartymi na danych, istnieje narzędzie dla Ciebie.
1. LangChain
LangChain to potężny framework zaprojektowany do tworzenia agentów kontekstowych, którzy wyróżniają się w dynamicznych, wieloobrotowych konwersacjach. Dzięki płynnej integracji z wieloma backendami, LangChain umożliwia programistom tworzenie wysoce elastycznych przepływów pracy dla różnych aplikacji.
.webp)
Hosting: Open-source; wymagany własny hosting.
Kluczowe cechy:
- Modułowa konstrukcja do dynamicznych, wielokierunkowych rozmów.
- Obsługuje integrację z różnymi backendami.
Ceny: Open-source i bezpłatne; dodatkowe wsparcie dla przedsiębiorstw może wiązać się z kosztami.
Tagi: NLP, Modułowy, Elastyczny, Przyjazny dla programistów.
2. LlamaIndex
LlamaIndex specjalizuje się w integracji dużych zbiorów danych z przepływami pracy AI, poprawiając sposób wyszukiwania danych i wykorzystywania ich do podejmowania decyzji. Jego zaawansowane możliwości indeksowania są idealne dla aplikacji klasy korporacyjnej.
Hosting: Open-source; wymagany własny hosting.
Kluczowe cechy:
- Zaawansowane indeksowanie danych tekstowych, tabelarycznych i API.
- Płynna obsługa zapytań i modułowa architektura.
Ceny: Open-source i darmowy; funkcje korporacyjne dostępne na żądanie.
Tagi: Data-Driven, Indexing, Querying, Enterprise.
3. Botpress
Botpress to platforma do tworzenia systemów opartych na agentach AI. Jej wizualny projekt przepływu pracy, rozbudowane integracje AI i wielokanałowa obsługa sprawiają, że idealnie nadaje się do automatyzacji interakcji z klientami i przepływów pracy.
Kluczowe cechy:
- Wizualne projektowanie przepływu pracy dla użytkowników nietechnicznych.
- Obsługa wielu kanałów i płynna integracja.
Ceny: Dostępne są darmowe i płatne plany.
Tagi: Enterprise, Automatyzacja przepływu pracy, Visual Design.
4. CrewAI
CrewAI został zaprojektowany do współpracy z wieloma agentami. Umożliwia agentom AI pracę w tandemie, dzięki czemu jest doskonałym wyborem dla przepływów pracy zorientowanych na zespół i złożonej orkiestracji.
Hosting: Open-source; wymagany własny hosting.
Kluczowe cechy:
- Funkcjonalność agenta oparta na rolach.
- Automatyzacja przepływu pracy dla zadań sekwencyjnych lub równoległych.
- Inteligentna współpraca między agentami.
Ceny: Open-source i darmowy; dostępne opcje dla przedsiębiorstw.
Tagi: Współpraca, Multi-Agent, Workflow, Team-Oriented.
5. Phidata
Phidata specjalizuje się w agencjach analitycznych i raportujących. Jest to idealne rozwiązanie dla firm, które polegają na wizualizacji danych i narzędziach decyzyjnych do prowadzenia operacji.
Hosting: Open-source; wymagany własny hosting.
Kluczowe cechy:
- Narzędzia do wizualizacji danych i wglądu opartego na analizie.
- Zaprojektowany dla firm wykorzystujących dane do podejmowania decyzji.
Ceny: Open-source; ceny korporacyjne na żądanie.
Tagi: Analityka, Raportowanie, Data-Centric, Wizualizacja.
6. AutoGPT
AutoGPT to eksperymentalny framework przeznaczony do autonomicznego wykonywania zadań. Umożliwia programistom tworzenie agentów, którzy mogą samodzielnie kierować i wykonywać zadania niezależnie.
Hosting: Open-source; wymagany własny hosting.
Kluczowe cechy:
- W pełni autonomiczne przepływy pracy.
- Projektowanie zorientowane na zadania dla określonych celów.
Ceny: Bezpłatna i open-source.
Tagi: Autonomiczny, Zorientowany na zadania, Eksperymentalny, Open-Source.
7. AG2
AG2 to platforma nowej generacji kładąca nacisk na zdolność adaptacji i rzeczywiste zastosowania sztucznej inteligencji. Jest dostosowana do potrzeb innowatorów, którzy potrzebują elastycznego i solidnego systemu do złożonych zadań.
Kluczowe cechy:
- Najnowocześniejsze możliwości adaptacji do złożonych zadań.
- Solidna obsługa API.
Ceny: Szczegóły cennika dostępne na życzenie.
Tagi: Adaptacyjność, Najnowocześniejsze rozwiązania, Świat rzeczywisty, Innowacyjność.
Zacznij tworzyć agentów AI już dziś
Kreatory agentów AI rewolucjonizują zarządzanie przepływem pracy, automatyzację zadań i interakcje z klientami. Jeśli jesteś gotowy, aby ulepszyć swoje procesy oparte na sztucznej inteligencji, Botpress ma narzędzia, które to umożliwią.
Dzięki modułowej konstrukcji, płynnej integracji i zaawansowanym możliwościom sztucznej inteligencji, Botpress wykracza poza bycie zwykłą platformą - jest to solidna platforma do tworzenia autonomicznych agentów dostosowanych do konkretnych potrzeb.
Poznaj inteligentną automatyzację i zacznij budować z Botpress już dziś - rozpoczęcie jest bezpłatne.
Najczęściej zadawane pytania
1. Co odróżnia agenta AI od tradycyjnego chatbota lub narzędzia RPA?
Agent AI różni się od tradycyjnego chatbota lub narzędzia RPA, ponieważ nie postępuje zgodnie z ustalonymi skryptami lub sztywnymi regułami; zamiast tego rozumie kontekst, wnioskuje o intencjach użytkownika i dynamicznie decyduje, jakie działania podjąć. Tradycyjne chatboty reagują w oparciu o wcześniej napisane przepływy, podczas gdy boty RPA wykonują powtarzalne zadania bez dostosowywania się do zmieniających się sytuacji. Agenci AI mogą obsługiwać nieprzewidywalne dane wejściowe, integrować się z wieloma systemami i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym, działając jak autonomiczne narzędzia do rozwiązywania problemów, a nie statyczne narzędzia.
2. Czy mogę używać kreatorów agentów AI bez wiedzy programistycznej?
Tak, możesz korzystać z kreatorów agentów AI bez wiedzy programistycznej, ponieważ wiele platform oferuje interfejsy typu "przeciągnij i upuść" oraz wizualne edytory przepływu. Narzędzia te pozwalają projektować konwersacje i wdrażać agentów bez pisania kodu, choć tworzenie bardziej zaawansowanej logiki lub integracji może nadal wymagać umiejętności technicznych.
3. Co oznacza "autonomiczny" w kontekście agentów AI?
W kontekście agentów AI "autonomiczny" oznacza, że agent może decydować, jakie działania podjąć, bez wyraźnego informowania go o każdym kroku przez człowieka. Zamiast podążać za pojedynczym skryptem, wykorzystuje rozumowanie i dostępne narzędzia do planowania i dostosowywania swojego zachowania do osiągnięcia określonych celów. Pozwala mu to radzić sobie z różnicami w danych wprowadzanych przez użytkownika i działać niezależnie w celu osiągnięcia wyników.
4. Czym agenci AI różnią się od cyfrowych asystentów, takich jak Siri czy Alexa?
Agenci AI różnią się od cyfrowych asystentów, takich jak Siri czy Alexa, ponieważ są zaprojektowani nie tylko do odpowiadania na pytania lub wykonywania prostych poleceń, ale także do przeprowadzania wieloetapowych procesów i podejmowania decyzji w oparciu o kontekst i dane. Siri i Alexa zazwyczaj dostarczają informacji lub sterują inteligentnymi urządzeniami, podczas gdy agenci AI mogą wykonywać złożone przepływy pracy, takie jak aktualizowanie rekordów CRM lub kompleksowe zarządzanie procesami biznesowymi.
5. Jaka jest różnica między przepływem pracy opartym na regułach a przepływem opartym na agentach?
Różnica między przepływem pracy opartym na regułach a przepływem opartym na agentach polega na tym, że przepływ pracy oparty na regułach jest zgodny z predefiniowanymi instrukcjami "jeśli-to-tamto" i załamuje się w obliczu nieoczekiwanych scenariuszy. W przeciwieństwie do tego, agentowy przepływ pracy dostosowuje się do nowych informacji i adaptacyjnie decyduje o najlepszym sposobie działania. Sprawia to, że systemy agentowe znacznie lepiej nadają się do obsługi złożonych, zmiennych zadań, w których same sztywne reguły nie są wystarczające.
