7 เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ฟรียอดนิยม [2025]

ลองจินตนาการถึงโลกที่รายการสิ่งที่ต้องทำของคุณเริ่มทำเสร็จโดยอัตโนมัติ เวิร์กโฟลว์ของคุณดำเนินไปอย่างราบรื่น และ ตัวแทน AI กลายมาเป็นเพื่อนร่วมงานคนโปรดคนใหม่ของคุณ

เข้าสู่กรอบงานเอเจนต์ AI กรอบงานเหล่านี้เป็นโครงสร้างที่ช่วยให้คุณ สร้างเอเจนต์ AI ที่มีความสามารถในการนำทางเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน แก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง และปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย

ไม่ว่าจะปรับปรุงระบบสนับสนุนลูกค้า ปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้ หรือทำให้กระบวนการทั่วไปเป็นระบบอัตโนมัติ เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากพลังของ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่ล้ำสมัยได้ ( LLMs ) เพื่อสร้างสรรค์สิ่งที่พิเศษ

AI Agent Framework คืออะไร?

เฟรมเวิร์กของ AI Agent คือแพลตฟอร์ม เครื่องมือ หรือไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อสร้างตัวแทนอัตโนมัติที่รับรู้อินพุต ประมวลผลโดยใช้อัลกอริทึมหรือ LLMs และดำเนินการต่างๆ เช่น การสร้างเสริมการเรียกค้น การเริ่มเวิร์กโฟลว์ หรือการสนทนาโดยทั่วไป

กรอบงานเหล่านี้ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนโดยนำเสนอโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับฟังก์ชันทั่วไป ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของนักพัฒนา และทำให้แน่ใจว่าเวิร์กโฟลว์ยังคงโปร่งใสและแข็งแกร่ง

กรอบงานตัวแทน AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน โดยบางส่วนเน้นเฉพาะด้านการสนทนา ผู้ช่วยเสมือน หรือแชทบอท ในขณะที่บางส่วนเน้นที่การประสานงานเวิร์กโฟลว์ คุณค่าสำคัญของกรอบงานอยู่ที่การแยกความซับซ้อน การแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ และการรับรองความสามารถในการปรับขนาด

‍

‍

ส่วนประกอบหลักของกรอบงานตัวแทน AI

เฟรมเวิร์กของตัวแทน AI ส่วนใหญ่มีโครงสร้างเดียวกัน ซึ่งทำให้สามารถส่งต่อข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเครื่องมือและกระบวนการต่างๆ ได้อย่างเป็นระบบ

‍

ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำสั้นๆ ที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการทำงานของส่วนประกอบเหล่านี้เมื่อสร้างตัวแทน:

ประโยชน์ของการใช้กรอบงานตัวแทน AI

การใช้งานที่รวดเร็วยิ่งขึ้นพร้อมการทำงานซ้ำซากน้อยลง

จาก รายงาน AI ของ McKinsey ประจำปี 2024 พบว่าบริษัทต่างๆ ถึง 65% ใช้ Generative AI เป็นประจำ แต่หลายบริษัทยังคงประสบปัญหาคอขวดเมื่อต้องนำกรณีการใช้งานจริงไปใช้

ทีมต่างๆ ที่พยายามสร้างโครงสร้างพื้นฐานโดยรอบโมเดล AI — การจัดการอินพุต เอาต์พุต ตรรกะการเชื่อมโยง และการเรียก API ด้วยตนเอง — มีแนวโน้มที่จะใช้เวลาห้าเดือนหรือมากกว่านั้นในการนำระบบเหล่านั้นเข้าสู่การผลิตมากขึ้น 1.5 เท่า

เฟรมเวิร์กของเอเจนต์ AI แก้ไขปัญหานี้โดยทำให้การตั้งค่าที่น่าเบื่อแต่จำเป็นเป็นมาตรฐาน แทนที่จะต้องเชื่อมโยงทุกการบูรณาการหรือชุดเครื่องมือเข้าด้วยกันตั้งแต่ต้น ทีมงานสามารถเชื่อมต่อกับเฟรมเวิร์กที่ใช้ร่วมกันซึ่งจัดการได้อย่างชัดเจน 

ตรรกะที่นำมาใช้ซ้ำได้เพื่อการปรับขนาดที่ง่ายขึ้นระหว่างตัวแทน

เมื่อใช้เฟรมเวิร์กของตัวแทน AI สิ่งที่ดูเหมือน "ชาญฉลาด" มากมายจะถูกสรุปลงมาเป็นขั้นตอนแบบแยกส่วนที่ประกอบได้ซึ่งสามารถนำไปใช้ซ้ำในตัวแทนหรือโฟลว์ที่แตกต่างกันได้

เมื่อตรรกะนั้นอยู่ในกรอบงานที่สะอาดในรูปแบบของหน่วย การเรียกใช้งานก็จะง่ายเหมือนกับการใช้ add(2,3) ใน Python

เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ช่วยให้นักพัฒนาได้รับอิสระในการคิดจากหลักการแรก เพื่อแก้ไขปัญหาของผู้ใช้โดยใช้สัญชาตญาณ โดยไม่ต้องสร้างรูปแบบการใช้เหตุผลแบบเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า

แทนที่จะพยายามทำให้ตรรกะทั้งหมดเป็นมาตรฐานอย่างสมบูรณ์แบบตั้งแต่แรก ทีมงานสามารถทำงานได้เหมือนนักออกแบบผลิตภัณฑ์มากขึ้น: ทดสอบ ปรับใช้ นำสิ่งที่ได้ผลมาใช้ซ้ำ และขยายขนาดให้ครอบคลุมกรณีการใช้งานต่างๆ

กรอบงานที่ใช้ร่วมกันทำให้การทำงานร่วมกันเป็นทีมสามารถจัดการได้

เมื่อเอเจนต์ AI ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกัน เช่น แพลตฟอร์มคลาวด์หรือการอนุมานเซิร์ฟเวอร์ กรอบงานที่เอเจนต์สร้างขึ้นจะกำหนดว่าทีมต่างๆ จะทำงานร่วมกันได้อย่างไรโดยตรง

กรอบงานช่วยให้การทำงานร่วมกันมองเห็นได้และควบคุมได้ ลองนึกถึงการจัดการ Google Sheet ที่ใช้ร่วมกันสำหรับพฤติกรรมของตัวแทน:

• ความเป็นเจ้าของตรรกะที่กำหนดไว้ — ทุกคนรู้ว่าใครเป็นเจ้าของส่วนใดของตัวแทน
• การอัปเดตที่ปลอดภัย — การใช้เหตุผล เครื่องมือ และหน่วยความจำสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่เกิดความขัดแย้ง
• การเปลี่ยนแปลงที่ตรวจสอบได้ — การแก้ไขการไหลและการกำหนดค่าจะมีการกำหนดเวอร์ชันและติดตามได้
• ความชัดเจนระหว่างทีม — ผู้ที่ไม่ใช่ผู้พัฒนาสามารถตรวจสอบการทำงานของตัวแทนได้โดยไม่ต้องอ่านโค้ด

วิธีการเลือกกรอบงานตัวแทน AI

การเลือกเฟรมเวิร์กเอเจนต์ AI ฟรีที่ดีที่สุดอาจเป็นเรื่องยาก เนื่องจากมีแพลตฟอร์มและบริการโอเพ่นซอร์สมากมายให้เลือกใช้ 

หากต้องการลดความซับซ้อนของกระบวนการ ให้เน้นที่ข้อกำหนดเวิร์กโฟลว์ของคุณ นี่คือรายการตรวจสอบที่มีประโยชน์เกี่ยวกับข้อควรพิจารณาหลักๆ ที่ควรหารือกับทีมของคุณ:

หารือคำถามเหล่านี้กับทีมของคุณเพื่อระบุคุณลักษณะที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับองค์กรของคุณ การส่งเสริมการทำงานร่วมกันอาจกระตุ้นให้เกิดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่เวิร์กโฟลว์ของคุณต้องการอย่างแท้จริง

ตอนนี้คุณได้จำกัดความต้องการของคุณลงแล้ว มาสำรวจกรอบงานที่สามารถตอบโจทย์เหล่านั้นกัน เมื่อเข้าใจเป้าหมายของคุณอย่างชัดเจนแล้ว การเลือกกรอบงานตัวแทน AI ที่เหมาะสมก็จะง่ายขึ้นมาก

เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ฟรี 7 อันดับแรก

1. Botpress

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างตัวแทน AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือด้วย LLM ขั้นตอนที่ขับเคลื่อนด้วยการใช้เหตุผล การตัดสินใจ หรือการทำความเข้าใจภาษา

Botpress เป็นแพลตฟอร์มตัวแทน AI ฟรีที่สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการจัดโครงสร้างพฤติกรรมของตัวแทนโดยไม่ต้องจัดการตรรกะที่เน้นโค้ด

คุณออกแบบวิธีการทำงานของตัวแทนโดยใช้โฟลว์ ซึ่งเป็นตัวแก้ไขภาพที่แต่ละโหนดจัดการงานที่เน้นด้วยหน่วยความจำ เงื่อนไข และการเชื่อมต่อเครื่องมือ

แทนที่จะเขียนคำสั่งแบบโซ่หรือแผนผังตรรกะ คุณจะทำงานกับชิ้นส่วนแบบโมดูลาร์ที่มีขอบเขตซึ่งสะท้อนถึงเวิร์กโฟลว์จริง

การสร้างโมดูลาร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้ในระบบสนับสนุน ออนบอร์ด หรือระบบภายใน โดยมีตรรกะที่ชัดเจนและสิทธิ์การอนุญาตที่สะอาดรวมอยู่ในนั้น

Botpress มาพร้อมกับการบูรณาการในตัวสำหรับเครื่องมือต่างๆ เช่น CRM อีเมล และฐานข้อมูล เพื่อให้ตัวแทนของคุณสามารถดำเนินการจริงได้ทันที

คุณสมบัติหลัก :

• สร้างเวิร์กโฟลว์ด้วยภาพโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบลากและวาง
• เพิ่มเครื่องมือและตรรกะที่กำหนดเองเมื่อจำเป็น
• การวางตัวแทนบนเว็บไซต์ WhatsApp - Slack และอื่นๆอีกมากมาย
• ใช้ NLU แหล่งความรู้ และการควบคุมบุคลิกภาพในตัว

ราคา:

• แผนฟรี: รวมโปรแกรมสร้างแกนหลัก บอท 1 ตัว และเครดิต AI 5 ดอลลาร์
• Plus : $89/เดือน — การทดสอบการไหล การกำหนดเส้นทาง การส่งต่อข้อมูลโดยมนุษย์
• ทีม: $495/เดือน — SSO, การทำงานร่วมกัน, การติดตามการใช้งานร่วมกัน
• องค์กร: กำหนดเอง — สำหรับการตั้งค่าแบบกำหนดเอง ปริมาณสูง หรือการควบคุมการปฏิบัติตาม

2. ลังเชน

ดีที่สุดสำหรับ: นักพัฒนาที่สร้างตัวแทน AI แบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัย ระบบ RAG หรือสิ่งใดก็ตามที่จำเป็นต้องมีการควบคุมอย่างเข้มงวดต่อพฤติกรรมของตัวแทน

LangChain เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับเอเจนต์ AI เฟรมเวิร์กนี้มอบองค์ประกอบหลักสำหรับนักพัฒนาในการเชื่อมต่อเครื่องมือ คำสั่ง หน่วยความจำ และการใช้เหตุผล พร้อมการควบคุมเต็มรูปแบบเกี่ยวกับการทำงานของเอเจนต์

เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มแรกๆ ที่นำการออกแบบตัวแทนแบบโมดูลาร์มาสู่ตลาด และตอนนี้ทำงานเหมือนระบบปฏิบัติการสำหรับ LLM เวิร์กโฟลว์

คุณสามารถเชื่อมโยงขั้นตอน สลับประเภทหน่วยความจำ และเชื่อมต่อเข้ากับ API หรือฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้อย่างง่ายดายด้วยการรองรับและโค้ดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องสำหรับเฟรมเวิร์ก

อย่างไรก็ตาม ความลึกนั้นมาพร้อมกับความซับซ้อน เนื่องจากมีส่วนประกอบที่เคลื่อนไหวจำนวนมาก จึงอาจต้องใช้เวลาในการค้นหาการแยกส่วนที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณ และการยึดติดกับส่วนประกอบใดส่วนประกอบหนึ่งอาจรู้สึกเหมือนกับการสร้างบนรากฐานที่เปลี่ยนแปลงไป

ฟีเจอร์หลัก:

• สร้างตัวแทนโดยใช้ชุดโมดูลาร์ของเครื่องมือ คำเตือน และหน่วยความจำ
• รวมเข้ากับ LLMs API, ร้านค้าเวกเตอร์ และตัวดึงข้อมูล
• นักพัฒนาสามารถควบคุมตรรกะการไหลและการดำเนินการได้เต็มรูปแบบ
• การติดตามและประเมินผลตามทางเลือกด้วย LangSmith

ราคา:

• ผู้พัฒนา: ฟรี – 1 ที่นั่ง 5,000 ร่องรอย/เดือน การจัดการทันที เครื่องมือการติดตามขั้นพื้นฐาน
• Plus : $39 ต่อเดือนต่อที่นั่ง – คุณลักษณะของทีม ขีดจำกัดการติดตามที่สูงขึ้น การปรับใช้การพัฒนา LangGraph
• องค์กร: กำหนดเอง – การตั้งค่าแบบโฮสต์เองหรือไฮบริด SSO การสนับสนุน และการปรับขนาดการใช้งาน

3. ครูเอไอ

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างต้นแบบพฤติกรรมของหลายเอเจนต์อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะสำหรับงานเชิงเส้นที่แบ่งอย่างชัดเจนระหว่างบทบาทต่างๆ

CrewAI เป็นกรอบงานโอเพ่นซอร์สสำหรับ ระบบมัลติเอเจนต์ ช่วยให้เอเจนต์ AI ทำงานร่วมกันผ่านบทบาทที่กำหนดและเป้าหมายร่วมกัน โดยได้รับการออกแบบมาสำหรับสถานการณ์ที่ต้องใช้การทำงานเป็นทีมอย่างชาญฉลาดระหว่างเอเจนต์

สิ่งที่ทำให้ CrewAI น่าสนใจคือความง่ายในการเริ่มต้นใช้งาน คุณกำหนดทีมงาน กำหนดบทบาทให้กับเจ้าหน้าที่แต่ละคน และกำหนดวัตถุประสงค์ร่วมกัน

จากนั้น ตัวแทนจะพูดคุยกัน รันงาน และบรรลุเป้าหมายโดยไม่ต้องใช้ตรรกะการประสานงานตั้งแต่ต้น สำหรับกรณีการใช้งานเอเจนต์หลายตัวที่เรียบง่าย การดำเนินการดังกล่าวสามารถทำได้สำเร็จอย่างน่าประหลาดใจด้วยการตั้งค่าเพียงเล็กน้อย

ความเรียบง่ายนั้นส่งผลได้สองทาง เมื่อเวิร์กโฟลว์ของคุณมีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น หากตัวแทนต้องปรับตัวระหว่างงาน หรือประสานงานระหว่างขั้นตอนตามเงื่อนไข การแยกส่วนในตัวอาจรู้สึกจำกัด

คุณสมบัติหลัก :

• การตั้งค่าตัวแทนตามบทบาทพร้อมเป้าหมายและหน่วยความจำที่ได้รับมอบหมาย
• รองรับการดำเนินการตัวแทนแบบต่อเนื่องและขนาน
• หน่วยความจำร่วมของลูกเรือเพื่อการประสานงานทีม
• การบูรณาการเครื่องมือที่ง่ายดายผ่านฟังก์ชั่นและคำแนะนำ

ราคา: 

• ฟรี: $0/เดือน – 50 การดำเนินการ, 1 ทีมงานสด, 1 ที่นั่ง
• พื้นฐาน: $99/เดือน – การดำเนินการ 100 ครั้ง ทีมงานสด 2 ทีม ที่นั่ง 5 ที่นั่ง
• มาตรฐาน: $500/เดือน – การดำเนินการ 1,000 ครั้ง ทีมงานสด 2 ทีม ที่นั่งไม่จำกัด 2 ชั่วโมงการออนบอร์ด
• ข้อดี: 1,000 เหรียญสหรัฐต่อเดือน – การดำเนินการ 2,000 ครั้ง ทีมงานสด 5 ทีม ที่นั่งไม่จำกัด จำนวนชั่วโมงการออนบอร์ด 4 ชั่วโมง

4. เคอร์เนลซีแมนติกของ Microsoft

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมองค์กรที่ฝังตรรกะแบบตัวแทนไว้ในแอปพลิเคชันที่มีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งแอปพลิเคชันที่ใช้ระบบนิเวศของ Microsoft อยู่แล้ว

Microsoft Semantic Kernel เป็นกรอบงานการประสานงาน AI โอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้นักพัฒนาฝังความสามารถของ AI ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่

การเน้นที่การสร้างโมดูล หน่วยความจำ และการวางแผนเป้าหมายทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างตัวแทน AI ที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถทำงานภายในสภาพแวดล้อมขององค์กรได้

โดยพื้นฐานแล้ว Semantic Kernel เป็นเรื่องของการวางแผนและการดำเนินการ คุณกำหนด "ทักษะ" ซึ่งอาจเป็นฟังก์ชันดั้งเดิมหรือ LLM - คำเตือนที่ได้รับการสนับสนุน - และรวมเข้าเป็นแผนความหมายที่ชี้นำพฤติกรรมของตัวแทน

กรอบงานนี้จัดการการจัดการหน่วยความจำ รองรับการใช้เครื่องมือ และบูรณาการกับระบบ .NET และ Python ได้อย่างสมบูรณ์

กล่าวได้ว่ายังคงเป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเป็นหลัก: มีโครงสร้างทางภาพเพียงเล็กน้อยและการประสานงานส่วนใหญ่ต้องการการออกแบบที่จงใจ 

ฟีเจอร์หลัก:

• สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่เน้นทักษะ (ฟังก์ชั่น คำเตือน เครื่องมือ)
• หน่วยความจำในตัวและการรองรับการวางแผนเป้าหมาย
• การบูรณาการดั้งเดิมกับสภาพแวดล้อม C#, .NET และ Python
• SDK โอเพ่นซอร์สพร้อมตัวเลือกการรวม Azure

5. ออโต้เจน

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมเทคนิคที่สร้างเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกันแบบหลายตัวแทนซึ่งจำเป็นต้องมีการมองเห็นและการตรวจสอบแบบเต็มรูปแบบ

AutoGen เป็นกรอบการทำงานการพัฒนาโอเพ่นซอร์สสำหรับระบบหลายตัวแทนโดยอิงตามการสนทนาที่มีโครงสร้าง

คุณกำหนดบทบาทให้กับตัวแทนแต่ละคน — นักวางแผน นักวิจัย ผู้ดำเนินการ หรือบทบาทที่กำหนดเอง — และปล่อยให้พวกเขาแลกเปลี่ยนข้อความเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนร่วมกัน

AutoGen จัดการการส่งข้อความและหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันโดยพื้นฐานแล้ว คุณเขียนสคริปต์สำหรับกระแสการสนทนา ใส่ตรรกะในส่วนที่สำคัญ และตัดสินใจว่าเมื่อใดจึงควรให้มนุษย์เข้ามาดำเนินการ

ต้องมีการตั้งค่ามากกว่าเครื่องมือแบบโลว์โค้ด แต่คุณจะได้รับระบบที่โปร่งใสอย่างสมบูรณ์ซึ่งสามารถปรับขนาดตามการทดลองวิจัย กระบวนการที่มีมนุษย์ร่วมอยู่ในวงจร หรือสถานการณ์ใดๆ ก็ตามที่คุณต้องติดตามการใช้เหตุผลของตัวแทนตั้งแต่ต้นจนจบ

ฟีเจอร์หลัก:

• การแลกเปลี่ยนข้อความที่มีโครงสร้างพร้อมการกำหนดบทบาทที่ชัดเจน
• การแทรกฟังก์ชันการเรียกที่จุดใดก็ได้ในการสนทนา
• หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันและมีขอบเขตสำหรับแต่ละตัวแทนและทั่วทั้งทีม
• บันทึกการตรวจสอบในตัวที่บันทึกทุกข้อความและการตัดสินใจ

6. ออโต้จีพีที

ดีที่สุดสำหรับ: นักพัฒนาเดี่ยวและทีมเล็กๆ ที่สร้างต้นแบบเวิร์กโฟลว์อิสระโดยไม่ต้องมีการดูแลอย่างต่อเนื่อง

AutoGPT คือกรอบงานตัวแทนอัตโนมัติที่เปลี่ยน GPT -chatbots ให้กลายเป็นผู้ช่วยที่วางแผนตัวเองและขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย

ในทางปฏิบัติ คุณต้องกำหนดเป้าหมาย เช่น "รวบรวมการวิเคราะห์ตลาด" จากนั้นระบบจะแบ่งงานออกเป็นงานย่อย ดึงข้อมูล เขียนไฟล์ หรือเรียกใช้ API เอง รู้สึกเหมือนกับการมอบงานวิจัยให้กับนักวิเคราะห์ระดับจูเนียร์ซึ่งต้องการคำแนะนำเพียงเล็กน้อย

คุณจะสังเกตเห็นสองสิ่งทันที ประการแรก การทำงานอัตโนมัติของ AutoGPT ช่วยให้เวิร์กโฟลว์แบบแบตช์ทำงานโดยอัตโนมัติเต็มรูปแบบได้ ซึ่งจะหยุดชะงักหากคุณเชื่อมโยงเวิร์กโฟลว์เหล่านี้กับตัวแทนที่เป็นมนุษย์

ประการที่สอง ความเป็นอิสระแบบเดียวกันนี้ต้องการให้คุณตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนสำหรับการดำเนินการแต่ละครั้งเพื่อควบคุมความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะเรียนรู้ที่จะปรับแต่งตรรกะการลองซ้ำและปลั๊กอินผสม เพื่อให้ยังคงมีประสิทธิภาพแทนที่จะหลงทาง

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวแทนการวางแผนตนเองที่ย่อยเป้าหมายเป็นขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้
• ระบบปลั๊กอินสำหรับการท่องเว็บ การดำเนินการไฟล์ และ API แบบกำหนดเอง
• หน่วยความจำแบบเวกเตอร์ที่จดจำข้อเท็จจริงและการตัดสินใจก่อนหน้า
• การลองซ้ำและการกู้คืนอัตโนมัติเมื่องานพบกับจุดสิ้นสุด

7. รสา

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่ต้องการปรับแต่งการสนทนาอย่างล้ำลึกและเป็นเจ้าของข้อมูลและโมเดลอย่างเต็มรูปแบบ

Rasa เป็นกรอบงานโอเพ่นซอร์สที่ผสมผสานความเข้าใจภาษาธรรมชาติเข้ากับการจัดการบทสนทนาเพื่อขับเคลื่อนแชทบอทและผู้ช่วยเสียงที่รับรู้บริบท 

คุณประกอบท่อ NLU จากส่วนประกอบที่สลับเปลี่ยนได้ จากนั้นจึงกำหนดนโยบายการสนทนาที่รักษาบริบทไว้ตลอดหลายๆ รอบ แนวทางนี้ช่วยให้คุณสลับตัวจำแนกเจตนาหรือตัวแยกเอนทิตีใหม่ได้เมื่อโดเมนของคุณพัฒนา โดยไม่ต้องเขียนส่วนอื่นๆ ของระบบใหม่

เนื่องจาก Rasa ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของคุณ คุณจึงสามารถควบคุมความเป็นส่วนตัวและการปรับขนาดข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์

คุณสมบัติหลัก :

• ท่อ NLU ขั้นสูงที่แยกเจตนาและเอนทิตี
• นโยบายการสนทนาแบบกำหนดเองสำหรับการสนทนาแบบซับซ้อนและหลายรอบ
• ส่วนประกอบไปป์ไลน์ที่ขยายได้เพื่อให้เหมาะกับโดเมนหรือภาษาใดๆ
• ฐานโค้ดโอเพ่นซอร์สพร้อมการรวมเข้ากับช่องทางการส่งข้อความ

ราคา: 

• โอเพ่นซอร์ส: ฟรี – รวมถึงกรอบงานเต็มรูปแบบ ใบอนุญาต Apache 2.0
• รุ่น Pro: ฟรี – สนทนาได้สูงสุด 1,000 ครั้งต่อเดือนด้วย Rasa Pro
• การเติบโต: จาก 35,000 เหรียญสหรัฐฯ ต่อปี – รวม Rasa Studio การสนับสนุน และโฆษณา

เริ่มสร้างตัวแทน AI ฟรี

กรอบงานตัวแทน AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมสร้างซอฟต์แวร์ กรอบงานเหล่านี้ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์แทนที่จะเป็นโครงสร้างพื้นฐาน และ Botpress ให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อเริ่มต้น

ด้วยกระแสข้อมูลแบบโมดูลาร์ เครื่องมือในตัว และ LLM -การออกแบบดั้งเดิม Botpress ช่วยให้คุณจัดส่งตัวแทนที่ทำงานในระหว่างการผลิต คุณสามารถควบคุมได้อย่างแม่นยำว่าตัวแทนของคุณมีพฤติกรรมอย่างไร มีสิทธิ์เข้าถึงอะไร และเหตุใดจึงตัดสินใจ โดยมีการติดตามผลแบบครบถ้วน

เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี

คําถามที่พบบ่อย

1.ความแตกต่างระหว่าง AI agent กับ chatbot คืออะไร?

ความแตกต่างระหว่างเอเจนต์ AI กับแชทบอทคือ แชทบอทจะทำตามสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือแผนผังการตัดสินใจเพื่อตอบคำถาม ในขณะที่เอเจนต์ AI จะตัดสินใจและดำเนินการงานหลายขั้นตอนในระบบต่างๆ โดยอัตโนมัติโดยดำเนินการนอกเหนือจากการสนทนา

2. เส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับการใช้กรอบงานเหล่านี้สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคคืออะไร

เส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับการใช้กรอบงานเช่น Botpress หรือ LangGraph ค่อนข้างต่ำสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค เนื่องมาจากมีตัวแก้ไขภาพและเทมเพลต แต่เวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองหรือการรวมเข้ากับบุคคลที่สามอาจยังต้องได้รับความช่วยเหลือจากนักพัฒนา

3. ความแตกต่างระหว่างโอเพ่นซอร์สและเฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ฟรีคืออะไร?

ความแตกต่างระหว่างเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สและเฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ฟรีก็คือ เครื่องมือโอเพ่นซอร์สช่วยให้คุณตรวจสอบและแก้ไขโค้ดต้นฉบับและโฮสต์แอปพลิเคชันด้วยตัวเอง ในขณะที่เฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ฟรีรวมถึงโฮสติ้งที่จัดการแล้วและต้องมีการอัปเกรดแบบชำระเงินจึงจะเข้าถึงได้อย่างเต็มรูปแบบ

4. ฉันจะประเมินประสิทธิภาพของตัวแทน AI ที่สร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างไร

เพื่อประเมินประสิทธิภาพของเอเจนต์ AI ที่สร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ให้ติดตามตัวชี้วัดต่างๆ เช่น อัตราความสำเร็จของงาน ความแม่นยำในการตอบสนอง เวลาแฝง ความถี่ในการสำรอง และความพึงพอใจของผู้ใช้ แพลตฟอร์มหลายแห่งมีแดชบอร์ดวิเคราะห์ในตัว และเครื่องมือภายนอกอย่าง PostHog หรือ Mixpanel สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการติดตามได้

5. อุตสาหกรรมใดได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน?

อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบอัตโนมัติของตัวแทน ได้แก่ การสนับสนุนลูกค้า การดูแลสุขภาพ การเงิน และอีคอมเมิร์ซ โดยเฉพาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การกำหนดเวลาการนัดหมาย การประมวลผลเอกสาร การคัดเลือกผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า และการดำเนินการในสำนักงานหลังบ้านที่ซ้ำซาก