การเลือกสิ่งที่ถูกต้อง LLM กรอบงานตัวแทนในปี 2025

1. ลังเชน

LangChain เป็นกรอบงานโอเพ่นซอร์สที่มีความยืดหยุ่นสูงซึ่งเป็นที่รู้จักในแนวทางโมดูลาร์ LLM การพัฒนาแอปพลิเคชัน เป็นที่นิยมโดยเฉพาะกับนักพัฒนาที่ต้องการควบคุมเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ AI อย่างละเอียด

คุณสมบัติหลัก

• แบบจำลองความไม่เชื่อพระเจ้า: ทำงานร่วมกับ GPT ,คล็อด, ลามะ และนางแบบอื่นๆ
• โซ่และตัวแทน: รองรับคำเตือนหลายขั้นตอนและตัวแทน AI อัตโนมัติเต็มรูปแบบ
• การบูรณาการ DB เวกเตอร์: เข้ากันได้โดยตรงกับ Pinecone, FAISS, Weaviate และอื่นๆ
• ชุมชนที่กระตือรือร้น: ฐานผู้มีส่วนสนับสนุนขนาดใหญ่พร้อมแบบฝึกสอนและโครงการตัวอย่าง

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ไม่มีค่าธรรมเนียมการอนุญาตใช้งานล่วงหน้า

2. ลามะอินเด็กซ์

LlamaIndex นำเสนอความสามารถในการสร้างดัชนีและดึงข้อมูลเฉพาะทางสำหรับ LLM แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วย "ป้อน" ข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้กับตัวแทน AI ของคุณ ทำให้ตอบสนองได้แม่นยำยิ่งขึ้นและคำนึงถึงบริบท

คุณสมบัติหลัก

• ท่อการจัดทำดัชนีที่แข็งแกร่ง: แบ่งกลุ่มและฝังคอลเลกชันข้อความขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
• วิธีการเรียกค้นข้อมูลหลายวิธี: รวมถึงการแบ่งส่วน การฝังข้อมูล และดัชนีแบบลำดับชั้น
• Pluggable Storage: รวมเข้ากับไฟล์ภายในเครื่อง ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ หรือฐานข้อมูลเวกเตอร์
• การสอบถามแบบตัวแทน: อนุญาต LLMs เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดโดยอัตโนมัติ

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ฟรีสำหรับใช้งานในโครงการส่วนตัวและเชิงพาณิชย์

3. ออโต้เจน

AutoGen เป็นเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนในการเขียนโค้ดให้เหลือน้อยที่สุด โดยเครื่องมือนี้มีความโดดเด่นในการสร้างไปป์ไลน์คำสั่งแบบหลายขั้นตอนและกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เรียบง่าย

คุณสมบัติหลัก

• การเชื่อมโยงคำเตือน: เชื่อมโยงคำเตือนที่ต่อเนื่องกันได้อย่างง่ายดายเพื่อให้การใช้เหตุผลแบบขั้นตอนที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• การกำหนดค่า Low-Code: YAML หรือสคริปต์ง่ายๆ เพื่อกำหนดเวิร์กโฟลว์
• เทมเพลตเวิร์กโฟลว์: การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับงานต่างๆ เช่น การสรุป การจำแนกประเภท หรือคำถามและคำตอบ
• Async และปรับขนาดได้: จัดการงานที่เกิดขึ้นพร้อมกันและเวิร์กโหลดขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ไม่มีค่าธรรมเนียมการอนุญาตสิทธิ์สำหรับชุดเครื่องมือหลัก

4. Botpress

Botpress คือแพลตฟอร์ม AI เชิงสนทนาขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาแชทบอทและเวิร์กโฟลว์ โดยผสมผสาน UI แบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายเข้ากับตัวเลือกแบบโค้ดที่ยืดหยุ่น ซึ่งดึงดูดทั้งนักพัฒนามือใหม่และผู้เชี่ยวชาญ

คุณสมบัติหลัก

• Visual Flow Builder: สร้างเส้นทางการสนทนาผ่านอินเทอร์เฟซแบบลากและวาง
• LLM Integration: การบูรณาการ GPT , คล็อด, ลามะ, หรือรุ่นอื่นๆ
• ระบบนิเวศของปลั๊กอิน: ขยายการทำงานด้วยส่วนเสริมที่สร้างไว้ล่วงหน้าหรือแบบกำหนดเอง
• การวิเคราะห์และการตรวจสอบ: ติดตามการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ อัตราความสำเร็จของการสนทนา และอื่นๆ

ราคา

• จ่ายตามการใช้งาน: ระดับฟรีรวมบอท 1 ตัวและข้อความสูงสุด 500 ข้อความต่อเดือน
• Plus : 79 เหรียญ/เดือน พร้อมขีดจำกัดการใช้งานที่สูงขึ้นและฟีเจอร์เพิ่มเติม
• ทีมงาน: $446/เดือน สำหรับการวิเคราะห์และการทำงานร่วมกันขั้นสูง

5. Google Vertex AI

Google Vertex AI เป็นแพลตฟอร์ม ML ที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้าง การปรับใช้ และการปรับขนาดโมเดล AI รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ภายใน Google Cloud การบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับบริการ GCP และโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการจัดการทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานในองค์กร

คุณสมบัติหลัก

• โครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการจัดการ: การปรับขนาดที่ง่ายดายด้วยบริการความพร้อมใช้งานสูงของ Google
• การรวม API ของ Gemini: เข้าถึง Google ที่ทันสมัยที่สุด LLMs -
• AutoML และ Pipelines: ลดความซับซ้อนของการฝึกอบรม การปรับแต่ง และการปรับใช้แบบจำลอง
• ระบบนิเวศของ GCP: เชื่อมต่อโดยตรงกับ BigQuery, Dataflow และผลิตภัณฑ์ Google Cloud อื่นๆ

ราคา

• จ่ายตามการใช้งาน: ขึ้นอยู่กับการประมวลผล การจัดเก็บ และการใช้งาน API ของ GCP
• SLA ขององค์กร: สัญญาที่กำหนดเองพร้อมการสนับสนุนเฉพาะสำหรับการใช้งานในระดับขนาดใหญ่

6. ครูเอไอ

CrewAI มุ่งเน้นที่การประสานงานตัวแทนอิสระหลายตัวให้ทำงานร่วมกัน โดยแต่ละตัวมีหน้าที่เฉพาะทาง ด้วยการซิงโครไนซ์กระบวนการขนานกัน จึงสามารถจัดการโครงการที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญด้านต่างๆ ภายใต้กรอบเดียวกันได้

คุณสมบัติหลัก

• การทำงานร่วมกันของตัวแทนหลายราย: ประสานงานตัวแทนหลายรายในงานที่แยกจากกันแต่เชื่อมโยงกัน
• การประสานงานเวิร์กโฟลว์: กำหนดกระบวนการและจัดการการส่งต่องานโดยใช้ภาพหรือทางโปรแกรม
• บทบาทที่ปรับแต่งได้: ปรับแต่งความสามารถหรือการเข้าถึงชุดข้อมูลของตัวแทนแต่ละคน
• ห้องสมุดการรวม: ตัวเชื่อมต่อด่วนสำหรับบริการของบุคคลที่สามที่ได้รับความนิยม (เช่น Slack - Trello -

ราคา

• ระดับเริ่มต้น: เหมาะสำหรับทีมขนาดเล็กที่มีความต้องการการทำงานพร้อมกันที่จำกัด
• แผนสำหรับองค์กร: ขีดจำกัดการทำงานพร้อมกันที่สูงขึ้น การรวมระดับพรีเมียม และการสนับสนุนเฉพาะ

1. ความจำมีบทบาทอย่างไร LLM พฤติกรรมของตัวแทน?

Memory plays a crucial role in LLM agent behavior by allowing the agent to retain and recall previous interactions or decisions. This allows the agent to respond contextually across multi-turn conversations and improves performance in tasks that require long-term understanding.

2. ความแตกต่างระหว่าง LLM ตัวแทนและบอทตามกฎแบบดั้งเดิม?

The difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot lies in flexibility and reasoning: rule-based bots operate on fixed if-then logic, while LLM agents use natural language understanding and probabilistic reasoning to interpret inputs and generate context-aware responses.

3.ทำอย่างไร LLM เฟรมเวิร์กตัวแทนแตกต่างจากแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ทั่วไปหรือไม่?

LLM agent frameworks are specifically tailored to build agents that interact via language, offering tools like memory management and orchestration of multi-step reasoning. In contrast, general AI development platforms are broader and focus on things like predictive analytics.

4. ฉันจำเป็นต้องรู้วิธีเขียนโค้ดเพื่อใช้งานหรือไม่ LLM เฟรมเวิร์กตัวแทนมีประสิทธิผลหรือไม่?

You do not need to know how to code to use LLM agent frameworks if you choose a no-code or low-code platform like Botpress. However, some frameworks (e.g., LangChain or Autogen) require programming knowledge, especially if you're building custom logic or complex integrations.

5. What trends in LLM agents should I anticipate in the next 1-2 years?

In the next 1-2 years, expect LLM agents to evolve with stronger memory systems, more autonomous goal completion, improved coordination between multiple agents, and tighter integrations with enterprise APIs and knowledge sources for real-world task execution.