การเลือกสิ่งที่ถูกต้อง LLM กรอบงานตัวแทนในปี 2025

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs ) ทำให้ เอเจนต์ AI ฉลาดขึ้น แต่การจัดการตรรกะ เวิร์กโฟลว์ และการบูรณาการนั้นถือเป็นความท้าทาย เฟรม เวิร์กเอเจนต์ LLM เข้ามามีบทบาทตรงนี้ เนื่องจากเฟรมเวิร์กเหล่านี้ให้โครงสร้างสำหรับสร้าง ปรับใช้ และปรับขนาดระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เฟรมเวิร์กต่างๆ จะช่วยแก้ปัญหาที่แตกต่างกันไป โดยบางส่วนจะช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการทำงานอัตโนมัติ บางส่วนจะเน้นที่การทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายตัว และบางส่วนก็ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถควบคุมตรรกะของเอเจนต์ได้เต็มรูปแบบ

คู่มือนี้แบ่งประเภท LLM กรอบงานตัวแทนที่อิงตามฟังก์ชันการทำงานและกรณีการใช้งาน ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่ากรอบงานใดเหมาะกับความต้องการของคุณที่สุด

อะไรคือ LLM กรอบงานตัวแทน?

หนึ่ง LLM กรอบงานตัวแทนทำหน้าที่เป็นตัวควบคุม AI hub การจัดการหน่วยความจำ การตัดสินใจ และการบูรณาการเครื่องมือ ช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดด้วยตนเองจำนวนมาก

กรอบงานเหล่านี้เสนอโมดูล plug-and-play สำหรับหน่วยความจำ การรวมเครื่องมือ และการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ ช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน

LLM กรอบงานตัวแทนขับเคลื่อนการทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในโดเมนต่างๆ ปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าด้วยแชทบอท เพิ่มยอดขายและการสร้างโอกาสในการขายผ่านการเข้าถึง AI และปรับปรุงการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์โดยลดความพยายามด้วยตนเอง

กรอบงานดังกล่าวยังอำนวยความสะดวกในการดึงความรู้ ช่วยให้ AI นำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ช่วยเหลือในการดำเนินการภายในโดยทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย AI อัจฉริยะ และขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมการผลิตและโลจิสติกส์ 

วิธีการเลือก LLM กรอบงานตัวแทน

การเลือกสิ่งที่ถูกต้อง LLM กรอบงานตัวแทนขึ้นอยู่กับความสมดุลของความยืดหยุ่น ความสะดวกในการใช้งาน และความสามารถในการบูรณาการ กรอบงานที่ดีที่สุดสำหรับคุณจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่อไปนี้:

‍

ท้ายที่สุดแล้ว การตัดสินใจของคุณควรได้รับคำแนะนำจากความซับซ้อนของโครงการ ความต้องการด้านประสิทธิภาพ และความสามารถในการบำรุงรักษาในระยะยาว

อันดับ 6 LLM กรอบงานตัวแทน

ไม่ทั้งหมด LLM กรอบงานตัวแทนนั้นถูกสร้างขึ้นมาอย่างเท่าเทียมกัน บางส่วนมีความโดดเด่นในด้านการทำงานอัตโนมัติของแชทบอท ในขณะที่บางส่วนมีความเชี่ยวชาญในด้านการทำงานร่วมกันของตัวแทนหลายรายหรือเวิร์กโฟลว์ AI แบบกำหนดเอง ใช้คู่มือนี้เพื่อเปรียบเทียบตัวเลือกของคุณ:

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

เปลี่ยน LLMs เข้าสู่ตัวแทน AI ที่สามารถดำเนินการได้

LLM กรอบงานตัวแทนทำให้ระบบอัตโนมัติของ AI สามารถเข้าถึงได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบอท ระบบหลายตัวแทน หรือระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ กรอบงานที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับความต้องการทางเทคนิคของคุณ โดยบางกรอบให้ความสำคัญกับการปรับแต่ง ในขณะที่กรอบงานอื่นๆ เน้นที่ความสะดวกในการใช้งาน

Botpress สร้างความสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความเรียบง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกที่มั่นคงสำหรับระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI

พร้อมที่จะสำรวจหรือ ยัง เริ่มสร้างวันนี้ เลย ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. ความจำมีบทบาทอย่างไร LLM พฤติกรรมของตัวแทน?

หน่วยความจำช่วยให้ ตัวแทน LLM "จดจำ" การโต้ตอบ การตัดสินใจ หรือข้อเท็จจริงในอดีตได้ เพื่อให้สามารถตอบสนองได้ตรงกับบริบทมากขึ้น ดำเนินการสนทนาหลายฝ่าย หรือสะสมความรู้ในช่วงเวลาต่างๆ

2. ความแตกต่างระหว่าง LLM ตัวแทนและบอทตามกฎแบบดั้งเดิม?

บอทตามกฎจะปฏิบัติตามตรรกะ if-then อย่างเคร่งครัด ในขณะที่ LLM ตัวแทนคิดเหมือนมนุษย์มากขึ้น พวกเขาตีความข้อมูลอินพุต หาเหตุผล และตอบสนองอย่างยืดหยุ่นโดยใช้ ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

3.ทำอย่างไร LLM เฟรมเวิร์กตัวแทนแตกต่างจากแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ทั่วไปหรือไม่?

LLM กรอบงานตัวแทนได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อช่วยให้คุณสร้างตัวแทนแบบโต้ตอบอันชาญฉลาดโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ในขณะที่แพลตฟอร์ม AI ทั่วไปครอบคลุมพื้นที่ที่กว้างขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

4. ฉันจำเป็นต้องรู้วิธีเขียนโค้ดเพื่อใช้งานหรือไม่ LLM เฟรมเวิร์กตัวแทนมีประสิทธิผลหรือไม่?

ไม่เสมอไป เฟรมเวิร์กบางตัวเป็นแบบ no-code หรือ low-code (เช่น Botpress ) ในขณะที่คนอื่นให้คุณมีพลังในการเขียนสคริปต์มากกว่า ดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการเจาะลึกแค่ไหน

5. แนวโน้มอะไรบ้าง LLM ฉันควรคาดหวังตัวแทนในช่วง 1-2 ปีข้างหน้าหรือไม่?

คาดหวังการทำงานร่วมกันของหลายตัวแทนที่ชาญฉลาดมากขึ้น การบูรณาการที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับเครื่องมือขององค์กร การจัดการหน่วยความจำที่ดีขึ้น และตัวแทนอิสระมากขึ้นที่สามารถวางแผนและดำเนินการโดยมีอินพุตของมนุษย์น้อยลง