การเลือกเฟรมเวิร์ก LLM Agent ที่เหมาะสมในปี 2025

โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ทำให้AI agent ฉลาดขึ้น แต่การจัดการตรรกะ เวิร์กโฟลว์ และการเชื่อมต่อยังเป็นเรื่องท้าทาย ตรงนี้เองที่เฟรมเวิร์ก LLM agent เข้ามาช่วย—โดยให้โครงสร้างสำหรับสร้าง ปรับใช้ และขยายระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แต่ละเฟรมเวิร์กตอบโจทย์ต่างกัน: บางตัวเน้นอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ บางตัวเน้นการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ และบางตัวให้นักพัฒนาควบคุมตรรกะของเอเจนต์ได้เต็มที่

คู่มือนี้จัดหมวดหมู่เฟรมเวิร์ก LLM agent ตามฟังก์ชันและกรณีใช้งาน เพื่อช่วยให้คุณเลือกสิ่งที่เหมาะกับความต้องการ

เฟรมเวิร์ก LLM agent คืออะไร?

เฟรมเวิร์ก LLM agent ทำหน้าที่เป็นศูนย์ควบคุม AI จัดการหน่วยความจำ การตัดสินใจ และการเชื่อมต่อกับเครื่องมือ ลดความจำเป็นต้องเขียนโค้ดเองจำนวนมาก

เฟรมเวิร์กเหล่านี้มีโมดูลสำเร็จรูปสำหรับหน่วยความจำ การเชื่อมต่อเครื่องมือ และอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์—ช่วยลดความซับซ้อนในการเขียนโค้ด

เฟรมเวิร์ก LLM agent ขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติด้วย AI ในหลายด้าน เช่น เพิ่มประสิทธิภาพฝ่ายบริการลูกค้าด้วยแชทบอท เพิ่มยอดขายและการหาลูกค้าด้วย AI และลดงานที่ต้องทำด้วยมือผ่านอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ยังช่วยค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้ AI สนับสนุนงานภายในองค์กรในฐานะผู้ช่วยอัจฉริยะ และขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมการผลิตและโลจิสติกส์

วิธีเลือกเฟรมเวิร์ก LLM Agent

การเลือกเฟรมเวิร์ก LLM agent ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับการสมดุลระหว่างความยืดหยุ่น ใช้งานง่าย และความสามารถในการเชื่อมต่อ เฟรมเวิร์กที่ดีที่สุดสำหรับคุณขึ้นอยู่กับปัจจัยต่อไปนี้:

‍

ท้ายที่สุด การตัดสินใจควรอิงกับความซับซ้อนของโครงการ ความต้องการด้านประสิทธิภาพ และการดูแลรักษาระยะยาว

6 เฟรมเวิร์ก LLM Agent ที่โดดเด่น

เฟรมเวิร์ก LLM agent ไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด บางตัวเด่นด้านแชทบอทอัตโนมัติ บางตัวเหมาะกับการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ หรือเวิร์กโฟลว์ AI แบบกำหนดเอง ใช้คู่มือนี้เปรียบเทียบตัวเลือกต่าง ๆ :

1. LangChain

LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ยืดหยุ่นสูง โดดเด่นด้วยแนวคิดแบบโมดูลาร์ เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการควบคุมเวิร์กโฟลว์ของ AI agent อย่างละเอียด

คุณสมบัติเด่น

• รองรับหลายโมเดล: ใช้งานร่วมกับ GPT, Claude, Llama และโมเดลอื่น ๆ ได้
• Chains & Agents: รองรับพรอมต์หลายขั้นตอนและ AI agent อัตโนมัติเต็มรูปแบบ
• เชื่อมต่อฐานข้อมูลเวกเตอร์: ใช้งานร่วมกับ Pinecone, FAISS, Weaviate ฯลฯ ได้โดยตรง
• ชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่: มีผู้ร่วมพัฒนาจำนวนมาก พร้อมบทเรียนและตัวอย่างโปรเจกต์

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ไม่มีค่าใช้สิทธิ์ล่วงหน้า

2. LlamaIndex

LlamaIndex เน้นความสามารถในการจัดทำดัชนีและค้นคืนข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ช่วยให้ AI agent เข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้แม่นยำและเข้าใจบริบทมากขึ้น

คุณสมบัติเด่น

• ระบบจัดทำดัชนีที่แข็งแกร่ง: แบ่งและฝังข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• วิธีค้นคืนข้อมูลหลากหลาย: รองรับการแบ่งข้อมูล, การฝัง, และดัชนีแบบลำดับชั้น
• รองรับการจัดเก็บหลายรูปแบบ: เชื่อมต่อกับไฟล์ในเครื่อง, คลาวด์ หรือฐานข้อมูลเวกเตอร์
• การค้นข้อมูลแบบเอเจนต์: ให้ LLM ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้เองโดยอัตโนมัติ

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ใช้งานฟรีทั้งเชิงส่วนตัวและเชิงพาณิชย์

3. AutoGen

AutoGen เป็นเครื่องมืออัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ที่สร้างขึ้นบน LLM ลดความซับซ้อนของการเขียนโค้ด เหมาะกับการสร้างเวิร์กโฟลว์พรอมต์หลายขั้นตอนและกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบตรงไปตรงมา

คุณสมบัติเด่น

• เชื่อมโยงพรอมต์: สร้างลำดับพรอมต์ต่อเนื่องเพื่อการคิดวิเคราะห์เป็นขั้นตอน
• กำหนดเวิร์กโฟลว์แบบโค้ดน้อย: ใช้ YAML หรือสคริปต์ง่าย ๆ ในการตั้งค่าเวิร์กโฟลว์
• เทมเพลตเวิร์กโฟลว์: เริ่มต้นเร็วสำหรับงานสรุปผล การจัดหมวดหมู่ หรือ Q&A
• รองรับงานขนานและขยายได้: จัดการงานพร้อมกันและโหลดงานขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ราคา

• โอเพ่นซอร์ส: ไม่มีค่าใช้สิทธิ์สำหรับเครื่องมือหลัก

4. Botpress

Botpress เป็นแพลตฟอร์ม AI สนทนาขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อให้ง่ายต่อการสร้างแชทบอทและเวิร์กโฟลว์ ผสมผสาน UI แบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายกับตัวเลือกการเขียนโค้ดที่ยืดหยุ่น เหมาะทั้งมือใหม่และนักพัฒนามืออาชีพ

คุณสมบัติเด่น

• เครื่องมือสร้างโฟลว์แบบภาพ: สร้างเส้นทางสนทนาด้วยการลากและวาง
• เชื่อมต่อ LLM: รองรับการเชื่อมต่อ GPT, Claude, Llama หรือโมเดลอื่น ๆ
• ระบบปลั๊กอิน: เพิ่มความสามารถด้วยปลั๊กอินสำเร็จรูปหรือแบบกำหนดเอง
• วิเคราะห์และติดตามผล: ตรวจสอบการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ อัตราความสำเร็จของบทสนทนา และอื่น ๆ

ราคา

• จ่ายตามการใช้งาน: มีแพ็กเกจฟรีสำหรับ 1 บอท และสูงสุด 500 ข้อความ/เดือน
• Plus: $79/เดือน พร้อมขีดจำกัดการใช้งานที่สูงขึ้นและฟีเจอร์เพิ่มเติม
• Team: $446/เดือน สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงและการทำงานร่วมกัน

5. Google Vertex AI

Google Vertex AI เป็นแพลตฟอร์ม ML ที่แข็งแกร่งสำหรับสร้าง ปรับใช้ และขยายโมเดล AI รวมถึง LLM บน Google Cloud การผสานกับบริการ GCP และโครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการเหมาะกับองค์กรขนาดใหญ่

คุณสมบัติเด่น

• โครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการ: ขยายระบบได้ง่ายด้วยบริการที่มีความพร้อมใช้งานสูงของ Google
• เชื่อมต่อ Gemini API: เข้าถึง LLM ขั้นสูงของ Google
• AutoML & Pipelines: ช่วยให้งานฝึกสอนโมเดล การปรับแต่ง และการปรับใช้เป็นเรื่องง่ายขึ้น
• ระบบนิเวศ GCP: เชื่อมต่อกับ BigQuery, Dataflow และผลิตภัณฑ์ Google Cloud อื่น ๆ ได้โดยตรง

ราคา

• จ่ายตามการใช้งาน: คิดค่าบริการตามการใช้คอมพิวต์ ที่เก็บข้อมูล และ API ของ GCP
• ข้อตกลงบริการระดับองค์กร: สัญญาแบบกำหนดเองพร้อมทีมสนับสนุนสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่

6. CrewAI

CrewAI เน้นการประสานงานของเอเจนต์อัตโนมัติหลายตัวที่ทำงานร่วมกัน โดยแต่ละตัวมีหน้าที่เฉพาะทาง ด้วยการประสานกระบวนการที่ทำงานขนานกัน สามารถจัดการโครงการซับซ้อนที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญหลากหลายภายใต้ระบบเดียว

คุณสมบัติเด่น

• การทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์: ประสานงานเอเจนต์หลายตัวในงานที่แตกต่างแต่เชื่อมโยงกัน
• การจัดการเวิร์กโฟลว์: กำหนดกระบวนการและจัดการการส่งต่อภารกิจได้ทั้งแบบภาพและแบบโปรแกรม
• บทบาทที่ปรับแต่งได้: กำหนดความสามารถหรือการเข้าถึงข้อมูลของแต่ละเอเจนต์ตามต้องการ
• ไลบรารีการเชื่อมต่อ: ตัวเชื่อมต่อด่วนสำหรับบริการยอดนิยมจากภายนอก (เช่น Slack, Trello)

ราคา

• ระดับเริ่มต้น: เหมาะสำหรับทีมขนาดเล็กที่ต้องการใช้งานพร้อมกันไม่มาก
• แพ็กเกจสำหรับองค์กร: รองรับการใช้งานพร้อมกันสูงขึ้น, การเชื่อมต่อระดับพรีเมียม และการสนับสนุนเฉพาะทาง

เปลี่ยน LLM ให้เป็นเอเจนต์ AI ที่นำไปใช้งานได้จริง

เฟรมเวิร์ก LLM agent ทำให้การสร้างระบบอัตโนมัติด้วย AI เป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะสร้างแชทบอท ระบบหลายเอเจนต์ หรือเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ เฟรมเวิร์กแต่ละแบบเหมาะกับความต้องการทางเทคนิคที่ต่างกัน—บางแบบเน้นการปรับแต่ง บางแบบเน้นใช้งานง่าย

Botpress ผสมผสานความยืดหยุ่นกับความเรียบง่าย เหมาะสำหรับงานอัตโนมัติด้วย AI

พร้อมเริ่มต้นหรือยัง? เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. หน่วยความจำมีบทบาทอย่างไรต่อพฤติกรรมของ LLM agent?

หน่วยความจำมีบทบาทสำคัญต่อพฤติกรรมของ LLM agent เพราะช่วยให้เอเจนต์จดจำและเรียกคืนการโต้ตอบหรือการตัดสินใจก่อนหน้าได้ ทำให้ตอบสนองได้อย่างเหมาะสมในบทสนทนาหลายรอบ และช่วยให้งานที่ต้องใช้ความเข้าใจระยะยาวมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. LLM agent ต่างจากบอทแบบกฎเกณฑ์เดิมอย่างไร?

ความแตกต่างคือ LLM agent มีความยืดหยุ่นและใช้เหตุผลได้มากกว่า: บอทแบบกฎเกณฑ์จะทำงานตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ LLM agent ใช้ความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการให้เหตุผลแบบความน่าจะเป็นเพื่อแปลความหมายและตอบสนองตามบริบท

3. เฟรมเวิร์ก LLM agent แตกต่างจากแพลตฟอร์มพัฒนา AI ทั่วไปอย่างไร?

เฟรมเวิร์ก LLM agent ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับสร้างเอเจนต์ที่โต้ตอบด้วยภาษา มีเครื่องมือจัดการหน่วยความจำและการประสานงานหลายขั้นตอน ขณะที่แพลตฟอร์ม AI ทั่วไปจะเน้นงานที่กว้างกว่า เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

4. ต้องมีความรู้ด้านโค้ดหรือไม่ถึงจะใช้เฟรมเวิร์ก LLM agent ได้ดี?

คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านโค้ดหากเลือกใช้แพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือโค้ดน้อย เช่น Botpress แต่บางเฟรมเวิร์ก (เช่น LangChain หรือ Autogen) จะต้องใช้ความรู้ด้านโปรแกรม โดยเฉพาะถ้าต้องสร้างตรรกะหรือเชื่อมต่อระบบที่ซับซ้อน

5. แนวโน้มของ LLM agents ที่ควรจับตามองในอีก 1-2 ปีข้างหน้าคืออะไรบ้าง?

ในอีก 1-2 ปีข้างหน้า LLM agent จะพัฒนาขึ้นด้วยระบบหน่วยความจำที่แข็งแกร่งขึ้น ทำงานอัตโนมัติได้มากขึ้น ประสานงานระหว่างเอเจนต์ได้ดีขึ้น และเชื่อมต่อกับ API องค์กรหรือแหล่งข้อมูลความรู้เพื่อรองรับงานจริงได้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น