- เวิร์กโฟลว์ของ AI แบบตัวแทนเป็นกระบวนการที่ขับเคลื่อนโดยตัวแทน AI อิสระที่ทำการตัดสินใจโดยอิสระโดยมีการควบคุมดูแลของมนุษย์น้อยที่สุด
- เวิร์กโฟลว์ AI ของตัวแทนที่มีจริยธรรมให้ความสำคัญกับความโปร่งใส ความยุติธรรม และการออกแบบที่เน้นที่มนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การดูแลสุขภาพหรือการเงิน
- ไม่ใช่ว่าตัวแทน AI ทั้งหมดจะเป็นตัวแทน เนื่องจากบางตัวเพียงปฏิบัติตามคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยไม่มีการตัดสินใจที่เป็นอิสระ
- การสร้างเวิร์กโฟลว์เหล่านี้จำเป็นต้องมีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ โมเดล AI ที่แข็งแกร่ง เป้าหมายที่ชัดเจน และการบูรณาการผ่าน API หรือแพลตฟอร์มโค้ดต่ำ
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 Frameworks คืออะไร?
AI Agent Frameworks เป็นแพลตฟอร์ม เครื่องมือ หรือไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อสร้างตัวแทนอิสระที่รับรู้อินพุต ประมวลผลโดยใช้อัลกอริทึมหรือ LLMs และดำเนินการต่างๆ เช่น การสร้างเพิ่มเติมการเรียก ค้น การเริ่มเวิร์กโฟลว์ หรือการสนทนาโดยทั่วไป
กรอบงานดังกล่าวช่วยปรับกระบวนการเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยการเสนอโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับฟังก์ชันทั่วไป ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของนักพัฒนา และทำให้แน่ใจว่ากระบวนการเวิร์กโฟลว์ยังคงโปร่งใสและแข็งแกร่ง

กรอบงานตัวแทน AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน โดยบางส่วนเน้นเฉพาะด้านการสนทนา ผู้ช่วยเสมือน หรือแชทบอท ในขณะที่บางส่วนเน้นที่การประสานงานเวิร์กโฟลว์ คุณค่าสำคัญของกรอบงานอยู่ที่การแยกความซับซ้อน การแบ่งงานออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ และการรับรองความสามารถในการปรับขนาด
ส่วนประกอบหลักของกรอบงานตัวแทน AI
เฟรมเวิร์กตัวแทน AI ส่วนใหญ่มีโครงสร้างเดียวกัน ซึ่งทำให้สามารถส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างไปยังเครื่องมือและกระบวนการต่างๆ 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 การเรียกใช้งานก็จะง่ายเช่นเดียวกับ 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
การเลือกกรอบงานตัวแทน AI ที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยุ่งยาก เนื่องจากมีแพลตฟอร์มและบริการโอเพนซอร์สมากมายให้เลือกใช้
หากต้องการลดความซับซ้อนของกระบวนการ ให้เน้นที่ข้อกำหนดเวิร์กโฟลว์ของคุณ นี่คือรายการตรวจสอบที่มีประโยชน์เกี่ยวกับข้อควรพิจารณาหลักๆ ที่ควรหารือกับทีมของคุณ:
.webp)
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 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
.webp)
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
.webp)
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
.webp)
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
.webp)
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
ค้นพบความเรียบง่ายของระบบอัตโนมัติ AI
กรอบงานตัวแทน AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมสร้างซอฟต์แวร์ กรอบงานเหล่านี้ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์แทนที่จะเป็นโครงสร้างพื้นฐาน และ Botpress ให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อเริ่มต้น
ด้วยกระแสข้อมูลแบบโมดูลาร์ เครื่องมือในตัว และ LLM -การออกแบบดั้งเดิม Botpress ช่วยให้คุณจัดส่งตัวแทนที่ทำงานในระหว่างการผลิต คุณสามารถควบคุมได้อย่างแม่นยำว่าตัวแทนของคุณมีพฤติกรรมอย่างไร มีสิทธิ์เข้าถึงอะไร และเหตุใดจึงตัดสินใจ โดยมีการติดตามผลแบบครบถ้วน
เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี
คําถามที่พบบ่อย
ความแตกต่างระหว่าง AI agent กับ chatbot คืออะไร?
Chatbots ปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจัดการการสนทนาโดยตรง ในทางกลับกัน ตัวแทน AI จะทำงานโดยอัตโนมัติ โดยสามารถใช้เหตุผลและตัดสินใจได้ในทุกขั้นตอนการทำงาน ไม่ใช่แค่ตอบกลับในแชทเท่านั้น
เส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับการใช้กรอบงานเหล่านี้สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคคืออะไร?
แพลตฟอร์มเช่น Botpress หรือ LangGraph นำเสนอเครื่องมือสร้างภาพและเทมเพลตที่ช่วยลดเส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค อย่างไรก็ตาม การตั้งค่าการบูรณาการหรือการนำตรรกะที่กำหนดเองไปใช้ยังคงต้องการความช่วยเหลือด้านเทคนิคอยู่บ้าง
ความแตกต่างระหว่างกรอบงานโอเพ่นซอร์สกับกรอบงานเชิงพาณิชย์ฟรีคืออะไร?
เฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สให้สิทธิ์เข้าถึงโค้ดต้นฉบับได้เต็มรูปแบบ และสามารถโฮสต์เองและปรับแต่งได้หลากหลาย เฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ฟรีมีอินเทอร์เฟซและการโฮสต์ที่ใช้งานง่าย แต่คุณลักษณะบางอย่างอาจมีข้อจำกัดหรือต้องใช้แผนแบบชำระเงินสำหรับการใช้งานขั้นสูง
ฉันจะประเมินประสิทธิภาพของตัวแทน AI ที่สร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างไร
คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพของเอเจนต์ AI โดยใช้ตัวชี้วัดสำคัญ เช่น อัตราการทำงานเสร็จสิ้น เวลาตอบสนอง อัตราการทำงานล้มเหลว และความพึงพอใจของผู้ใช้ เฟรมเวิร์กจำนวนมากมีการวิเคราะห์ในตัว หรือคุณสามารถเชื่อมต่อเครื่องมือภายนอกเพื่อติดตามประสิทธิภาพที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
อุตสาหกรรมใดบ้างที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน?
อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น บริการลูกค้า การดูแลสุขภาพ การเงิน และอีคอมเมิร์ซ มองเห็นผลกำไรมหาศาลจากระบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่งานซ้ำๆ กันกินเวลาค่อนข้างมาก