Najlepsi twórcy agentów AI w 2025 roku

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.

Agenci AI przenieśli się z projektów pobocznych do infrastruktury produkcyjnej. To, co kiedyś było łańcuchami monitów działającymi w notebookach, jest teraz wdrożonymi systemami z monitorowaniem, próbami i orkiestracją na żywo.

"Konstruktor agentów AI" to dowolny framework lub platforma, która pomaga zespołom tworzyć agentów, którzy mogą obserwować, podejmować decyzje i działać w różnych narzędziach. Krajobraz jest podzielony między frameworki oparte na kodzie, które zapewniają całkowitą kontrolę, a platformy, które abstrahują od hydrauliki, dzięki czemu można skupić się na przypadkach użycia.

Poniższe konstruktory są nie tylko popularne - sprawdziły się w codziennym użytkowaniu. Każdy z nich zasługuje na swoje miejsce, rozwiązując rzeczywistą klasę problemów lepiej niż reszta.

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespołów budujących odpornych agentów AI, którzy integrują się z systemami biznesowymi, utrzymują stan i dostosowują się w czasie rzeczywistym bez konieczności inżynieryjnego przepisywania.

Ceny:

• Plan darmowy: Główny konstruktor, 1 bot, 5 USD kredytu AI
• Plus89 USD/miesiąc - testowanie przepływu, routing, przekazywanie przez człowieka
• Team: 495 USD/miesiąc - SSO, współpraca, współdzielone śledzenie użycia

Botpress to platforma do tworzenia agentów AI. Umożliwia ona tworzenie agentów, którzy zapamiętują kontekst, wstrzymują się po zablokowaniu i wznawiają działanie, gdy wymagane dane staną się dostępne.

Posiada ponad pięćdziesiąt natywnych integracji. Agenci mogą natychmiast wchodzić w interakcje z kalendarzami, CRM, helpdeskami lub ERP, skracając czas konfiguracji i zmniejszając zależność od ręcznego okablowania API.

Kontrola modelu jest wbudowana. Programiści mogą przełączać mózg zasilający agenta między modelami GPT, Claude, Gemini lub open-source w zależności od obciążenia pracą, kosztów lub zgodności.

Agenci są projektowani wizualnie. Konstruktorzy mogą szkicować przepływy w edytorze typu "przeciągnij i upuść", podczas gdy programiści rozszerzają logikę poprzez bezpośredni kod lub zaawansowane wywołania API.

Botpress wyróżnia się gotowością produkcyjną. Równoważy prostotę dla nietechnicznych konstruktorów z rozszerzalnością dla programistów, dostarczając agentów, którzy pozostają niezawodni po skalowaniu do operacji korporacyjnych.

Najważniejsze cechy:

• Automatycznie wstrzymywane i wznawiane przepływy pracy
• Ponad 50 gotowych integracji z aplikacjami korporacyjnymi
• Przełączanie modelu między GPT, Claude, Gemini lub open-source za pomocą jednego kliknięcia
• Edytor wizualny i dostosowywanie na poziomie kodu

2. LangChain

Najlepsze dla: Programiści, którzy potrzebują pełnej kontroli nad rozumowaniem agenta, logiką uruchomieniową i integracjami, napisanymi bezpośrednio w Pythonie lub JavaScript.

Ceny:

• Deweloper: Bezpłatnie - 1 miejsce, 5 tys. śladów/miesiąc
• Plus39 USD/miesiąc za stanowisko - wyższe limity śledzenia, wdrożenie LangGraph
• Enterprise: Niestandardowe - self-hosted, SSO, skalowanie użycia

LangChain to platforma do tworzenia agentów AI. Daje inżynierom rusztowanie do dokładnego zdefiniowania, w jaki sposób agent planuje, ponawia próby i wywołuje narzędzia zewnętrzne.

Rozszerzenie LangGraph wprowadza stanowe, długotrwałe przepływy pracy. Zamiast pojedynczych monitów, agenci mogą zarządzać procesami, które dostosowują się w sposób ciągły, aż do osiągnięcia celu.

W praktyce jednak LangChain stał się nieuporządkowany. Biblioteka jest mozaiką w połowie wspieranych modułów, a firmy, które kiedyś się w nią zaangażowały, teraz porzucają ją na rzecz wewnętrznych forków.

Programiści nadal mogą bezpośrednio łączyć bazy danych, interfejsy API i sklepy wektorowe. Jednak ekosystem wydaje się kruchy, a integracje często zrywają się między aktualizacjami i są mało odpowiedzialne.

Najważniejsze cechy:

• Ramy budowania pętli rozumowania w oparciu o kod
• LangGraph dla stanowych, długo działających agentów
• Bogata integracja z LLMs, interfejsami API i sklepami wektorowymi
• Kontrola nad planowaniem, ponawianiem prób i strukturą wyjściową

3. LlamaIndex

‍

Najlepsze dla: Zespoły budujące agentów opartych na danych, które potrzebują spójnego dostępu do dokumentów, tabel i interfejsów API bez polegania wyłącznie na pamięci LLM .

Ceny:

• Open-source: Darmowy w użyciu i do samodzielnego hostowania
• Enterprise: Niestandardowe ceny za wsparcie, skalowanie i zarządzane wdrożenia

LlamaIndex to framework do budowania agentów AI, który specjalizuje się w przekształcaniu niechlujnych treści w ustrukturyzowane indeksy, które agenci mogą faktycznie przeszukiwać. Zamiast skrobać surowe dokumenty, zapewnia warstwy, które można przeszukiwać dla tekstu, tabel i interfejsów API.

Podejście to sprawia, że LlamaIndex sprawdza się w przepływach pracy z dużą ilością danych. Gdy agenci potrzebują niezawodnego wyszukiwania z faktur, baz wiedzy lub systemów strukturalnych, LlamaIndex zapewnia czysty pomost między źródłami danych a rozumowaniem.

Jego wadą jest złożoność. Istnieje wiele nakładających się na siebie modułów do chunkingu, osadzania i wyszukiwania, co może przytłoczyć zespoły początkujące w indeksowaniu. Wymaga dostrojenia, aby zapewnić stabilne wyniki.

Najważniejsze cechy:

• Zaawansowane indeksowanie danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych
• Interfejs zapytań dla odpowiedzi agenta uziemiającego
• Rozszerzalne konektory dla przepływów pracy w przedsiębiorstwie
• Zaprojektowany do parowania ze strukturami orkiestracji, takimi jak LangChain lub CrewAI.

4. CrewAI

Najlepsze dla: Zespołów projektujących systemy wieloagentowe, w których różne role, takie jak badacz, recenzent i planista, muszą koordynować działania w celu osiągnięcia wspólnego celu.

Ceny:

• Open-source: Darmowy do samodzielnego hostingu
• Enterprise: Dostępne płatne wsparcie i zarządzane wdrożenia

CrewAI to platforma do tworzenia agentów AI stworzona z myślą o współpracy. Zamiast jednego agenta żonglującego każdym zadaniem, pozwala przypisać wyspecjalizowane role i zmusić je do współpracy.

Taki podział pracy często daje bardziej wiarygodne wyniki, zwłaszcza w przepływach pracy, które korzystają z wzajemnej oceny lub przekazywania zadań. Jest to bliższe temu, jak faktycznie działają ludzkie zespoły.

Wyzwaniem jest narzut związany z orkiestracją. Konfigurowanie ról, wzorców komunikacji i barier może szybko stać się skomplikowane, a załogi ze zbyt dużą liczbą agentów mogą spowalniać się nawzajem.

Najważniejsze cechy:

• Specjalizacja agentów oparta na rolach
• Oparta na konfiguracji orkiestracja sekwencyjnych lub równoległych przepływów pracy
• Przejrzysta komunikacja i przekazywanie zadań między agentami
• Gotowe do produkcji wdrożenia za pośrednictwem platform Docker i Kubernetes

5. Jądro semantyczne

Najlepsze dla: Przedsiębiorstwa tworzące agentów AI, którzy muszą integrować się bezpośrednio z usługami Microsoft przy jednoczesnym zachowaniu zgodności i kontroli IT.

Ceny:

• Open-source: Darmowy na licencji MIT
• Przedsiębiorstwo: Wsparcie i skalowanie dzięki umowom Azure

Semantic Kernel to platforma do tworzenia agentów firmy Microsoft. Zapewnia abstrakcje dla "umiejętności" i "pamięci", które sprawiają, że agenci AI są bardziej przewidywalni w przepływach pracy przedsiębiorstwa.

Jego mocną stroną jest integracja. Po wyjęciu z pudełka łączy się z Microsoft 365, Azure i innymi podstawowymi usługami, zapewniając przedsiębiorstwom ścieżkę do wdrożenia agentowej sztucznej inteligencji o niskim współczynniku tarcia.

Kompromisem jest zakres. Semantic Kernel jest dostosowany do ekosystemu Microsoftu, co oznacza, że zespoły spoza tego stack często uważają go za sztywny w porównaniu do bardziej ogólnych frameworków.

Najważniejsze cechy:

• Natywna obsługa aplikacji Teams, Outlook, SharePoint i Dynamics
• Abstrakcje umiejętności i pamięci dla ustrukturyzowanego zachowania agenta
• Zgodność korporacyjna i identyfikowalność wbudowane w projekt
• Elastyczne opcje wdrażania w środowiskach Azure

6. AutoGPT

Najlepsze dla: Konstruktorzy testujący autonomiczne wykonywanie zadań z agentami, którzy samodzielnie kierują się w stronę celów bez ciągłych podpowiedzi.

Ceny:

• Open-source: Darmowy projekt społecznościowy
• Forki innych firm: Dostępny płatny hosting i usługi zarządzane

AutoGPT spopularyzował koncepcję w pełni autonomicznych agentów. Biorąc pod uwagę cel, planuje podzadania, wykonuje akcje i kontynuuje pracę, dopóki warunki nie zostaną spełnione lub zablokowane.

Zainspirowało to wiele eksperymentów, ale w rzeczywistych wdrożeniach często ma trudności. Bez silnych ograniczeń, zadania nakręcają się spiralnie lub przeciągają, co ogranicza niezawodność produkcyjnych przepływów pracy.

Wciąż jednak pozostaje cennym narzędziem do prototypowania. AutoGPT pokazuje, co jest możliwe, gdy agenci mają autonomię, a jego ekosystem nadal tworzy forki i rozszerzenia o specjalistycznym przeznaczeniu.

Najważniejsze cechy:

• Autonomiczna realizacja oparta na celach
• Automatyczne planowanie zadań i wykorzystanie pamięci
• Wykonywanie narzędzia bez ręcznego monitowania
• Społecznościowe eksperymenty i forki

7. AutoGen

Najlepszedla: Deweloperzy eksperymentujący z konwersacyjnymi systemami wieloagentowymi, w których agenci współpracują poprzez ustrukturyzowany dialog w celu planowania, weryfikacji i adaptacji.

Ceny:

• Otwarte oprogramowanie: Darmowy w użyciu i rozszerzaniu
• Enterprise: Niestandardowe licencjonowanie i wsparcie dostępne za pośrednictwem ekosystemu Microsoft

AutoGen to platforma do tworzenia wieloagentowych konwersacji. Strukturyzuje zadania jako dialogi między agentami, które proponują kroki, weryfikują wyniki i powtarzają się aż do zakończenia.

Podejście to sprawdza się w przypadku debugowania, generowania kodu lub planowania scenariuszy, w których iteracyjne działanie w obie strony daje lepsze wyniki niż decyzja pojedynczego agenta.

Jego słabością jest praktyczność. Uruchamianie tych pętli konwersacyjnych w produkcji może wymagać dużych zasobów, a bez ostrożnych barier agenci mogą utknąć w niekończącej się dyskusji.

Najważniejsze cechy:

• Konwersacyjna współpraca między wieloma agentami
• Planowanie iteracyjne i pętle samoweryfikacji
• Debugowalne okna dialogowe ujawniające ścieżki rozumowania
• Integracja z LLMs i narzędziami zewnętrznymi

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.