7 เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ฟรียอดนิยม [2025]

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

When that logic lives inside a clean framework in form of units, it becomes just as simple to call as  add(2,3)  in 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

1. Botpress

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างตัวแทน AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือด้วย LLM ขั้นตอนที่ขับเคลื่อนด้วยการใช้เหตุผล การตัดสินใจ หรือการทำความเข้าใจภาษา

Botpress เป็นแพลตฟอร์มตัวแทน AI ที่สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการจัดโครงสร้างพฤติกรรมของตัวแทนโดยไม่ต้องจัดการตรรกะที่เน้นโค้ดหนัก

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 เป็นกรอบงานที่ได้รับการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการสร้างเอเจนต์ AI โดยกรอบงานดังกล่าวมอบองค์ประกอบหลักให้กับนักพัฒนาเพื่อเชื่อมต่อเครื่องมือ คำสั่ง หน่วยความจำ และการใช้เหตุผล พร้อมทั้งควบคุมการทำงานของเอเจนต์ได้อย่างเต็มที่

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

1. What is the difference between an AI agent and a chatbot?

The difference between an AI agent and a chatbot is that a chatbot follows predefined scripts or decision trees to answer questions, while an AI agent makes decisions and autonomously completes multi-step tasks across systems, acting beyond conversation.

2. What is the learning curve for using these frameworks for non-technical users?

The learning curve for using frameworks like Botpress or LangGraph is relatively low for non-technical users thanks to visual editors and templates, but custom workflows or third-party integrations may still require assistance from a developer.

3. What’s the difference between open-source and free commercial frameworks?

The difference between open-source and free commercial frameworks is that open-source tools let you inspect and modify the source code and self-host the application, while free commercial frameworks include managed hosting and require paid upgrades for full access.

4. How do I evaluate the performance of an AI agent built with these tools?

To evaluate the performance of an AI agent built with these tools, track metrics like task success rate, response accuracy, latency, fallback frequency, and user satisfaction. Many platforms offer built-in analytics dashboards, and external tools like PostHog or Mixpanel can enhance tracking.

5. Which industries benefit the most from agentic automation?

Industries that benefit the most from agentic automation include customer support, healthcare, finance, and e-commerce – particularly for tasks like appointment scheduling, document processing, lead qualification, and repetitive back-office operations.