ผู้สร้างเอเจนต์ AI ชั้นนำในปี 2025

ตัวแทน AI กำลังปรับเปลี่ยนแนวทางการแก้ไขปัญหาของธุรกิจและนักพัฒนา ด้วยกรอบงานที่เหมาะสม คุณสามารถ สร้างตัวแทน AI ที่เหนือกว่าระบบอัตโนมัติแบบเดิมๆ โดยช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้ ปรับตัว และตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์

ตัวแทนเหล่านี้จะช่วยจัดการงานที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติ มอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ และช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ช่วยให้ทีมงานมีเวลาว่างมากขึ้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมและกลยุทธ์ 

เมื่อการนำไปใช้งานเพิ่มมากขึ้น เฟรมเวิร์ก และแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนตัวแทนเหล่านี้ (ผู้สร้างตัวแทน AI) ก็พัฒนาไปเพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย ทำให้การออกแบบ การปรับใช้ และการปรับขนาดระบบอัจฉริยะเป็นเรื่องง่ายกว่าที่เคย

AI agent builders คืออะไร?

เครื่องมือสร้างตัวแทน AI เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาและธุรกิจต่างๆ สร้างระบบ AI ตัวแทน อัจฉริยะที่สามารถเข้าใจอินพุต ประมวลผลข้อมูล และดำเนินการที่สำคัญ

โปรแกรมสร้างเอเจนต์ AI ที่ดีควรมาพร้อมกับโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างโซลูชันได้โดยไม่ต้องคิดค้นเครือข่ายประสาทขึ้นมาใหม่ คุณค่าสำคัญของโปรแกรมดังกล่าวอยู่ที่การแยกความซับซ้อน การปรับปรุงกระบวนการพัฒนา และการเปิดใช้งานการบูรณาการที่ราบรื่นในระบบใหม่และเก่า

กรณีการใช้งานสำหรับผู้สร้างเอเจนต์ AI

ตัวแทนสร้าง AI โดดเด่นในงานที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอัตโนมัติ การจัดการข้อมูล และการโต้ตอบกับลูกค้า ด้วยพลังของ LLMs ยุคใหม่ งานทั่วไปมากมาย เช่น การตอบ คำถามของลูกค้า หรือการสรุปเอกสาร สามารถทำโดยอัตโนมัติได้เต็มที่แล้ว 

อย่างไรก็ตาม ศักยภาพที่แท้จริงของผู้สร้างเหล่านี้จะปรากฏเมื่อตัวแทนจำเป็นต้องโต้ตอบกับอินเทอร์เน็ตหรือใช้ความรู้เฉพาะโดเมนที่กว้างขวาง

การสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ

ตัวแทน AI สามารถจัดการกับการสอบถามทั่วไปของลูกค้า ลดเวลาในการตอบสนอง และให้การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันผ่านช่องทางต่างๆ มากมาย ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

นอกเหนือจากการสอบถามข้อมูลแบบง่ายๆ ตัวแทน AI ยังสามารถติดตามความรู้สึกของลูกค้าและรวบรวมข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ได้ นอกจากนี้ ยังบูรณาการกับระบบ CRM เพื่อมอบการสนับสนุนเฉพาะบุคคลได้อย่างสูง ความสามารถนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับบริการที่สม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพผ่านช่องทางต่างๆ

ตัวอย่าง : การจัดการคำถามที่พบบ่อย การยกระดับตั๋ว การตอบกลับแชทสด

การทำงานอัตโนมัติ

ตัวแทน AI ปรับกระบวนการทำงานภายในให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยการทำให้ภารกิจที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติและรวมเข้ากับเครื่องมือ เช่น CRM หรือระบบการจัดการโครงการ เพื่อให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพและไม่มีข้อผิดพลาด

นอกจากนี้ ตัวแทนเหล่านี้ยังสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์ระหว่างแผนกได้ เพื่อให้แน่ใจว่าได้รับการอนุมัติตรงเวลาและติดตามกำหนดเวลาได้ การทำให้เวิร์กโฟลว์ที่ซ้ำซากเป็นระบบอัตโนมัติช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลาอันมีค่าและสามารถมุ่งเน้นไปที่แผนริเริ่มเชิงกลยุทธ์ได้

ตัวอย่าง : การป้อนข้อมูล การจัดเรียงอีเมล การกำหนดตารางงาน

การขายและการตลาด

ตัวแทน AI ช่วยเพิ่มรายได้ด้วย การสร้างลูกค้าเป้าหมาย โดยอัตโนมัติ ดูแลลูกค้าเป้าหมาย และมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคลให้แก่ลูกค้าโดยส่งเสริมกระบวนการทางการตลาด

ด้วยการมีส่วนร่วมเชิงรุกกับลูกค้าที่มีศักยภาพและติดตามมาตรวัดประสิทธิภาพ ตัวแทน AI สามารถเพิ่มทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิผลใน ขั้นตอนการขาย

ตัวอย่าง : การกำหนดคุณสมบัติของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ การติดต่อแบบเฉพาะบุคคล

ฝ่ายสนับสนุนด้านไอที

ตัวแทน AI ปรับปรุงการดำเนินการด้านไอทีโดยอัตโนมัติตามคำขอการสนับสนุนด้านเทคนิค ตรวจสอบสถานะของระบบ และเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันเป็นทีมอย่างราบรื่นในเวิร์กโฟลว์ทางวิศวกรรม

สำหรับทีมวิศวกรรม พวกเขาสามารถทำการตรวจสอบโค้ดและทดสอบการถดถอยโดยอัตโนมัติ เพื่อให้แน่ใจว่ามีคุณภาพและประสิทธิผลที่สม่ำเสมอ นอกจากนี้ ยังเพิ่มประสิทธิภาพได้ด้วยความสามารถในการทำคำขอการสนับสนุนโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบความสมบูรณ์ของระบบ และดำเนินการงานเพิ่มเติม

ตัวอย่าง : การรีเซ็ตรหัสผ่าน, การตรวจสอบข้อผิดพลาด, การวินิจฉัยระบบ

วิธีการเลือกผู้สร้างตัวแทน AI

การเลือกโปรแกรมสร้างเอเจนต์ AI ที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยากเมื่อมีตัวเลือกให้เลือกมากมาย ต่อไปนี้คือรายการตรวจสอบด่วนที่จะช่วยให้คุณจำกัดตัวเลือกลงได้:

‍

ร่วมมือกับทีมของคุณเพื่อระบุคุณลักษณะที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับองค์กรของคุณ เมื่อเข้าใจความต้องการของคุณอย่างชัดเจน การเลือกผู้สร้างที่เหมาะสมก็จะง่ายขึ้นมาก

7 อันดับผู้สร้างเอเจนต์ AI ที่ดีที่สุดในปี 2025

เอเจนต์ AI ได้ย้ายจากโปรเจ็กต์เสริมไปสู่โครงสร้างพื้นฐานการผลิต สิ่งที่เคยเป็นระบบพรอมต์เชนที่ทำงานในสมุดบันทึก ปัจจุบันได้ถูกนำมาใช้งานจริง พร้อมระบบตรวจสอบ การตรวจสอบซ้ำ และการประสานงานแบบเรียลไทม์

“AI agent builder” คือเฟรมเวิร์กหรือแพลตฟอร์มใดๆ ที่ช่วยให้ทีมสร้างเอเจนต์ที่สามารถสังเกตการณ์ ตัดสินใจ และดำเนินการข้ามเครื่องมือต่างๆ ได้ เฟรมเวิร์กแบ่งออกเป็นเฟรมเวิร์กที่เน้นการเขียนโค้ดเป็นหลัก ซึ่งให้การควบคุมทั้งหมด และแพลตฟอร์มที่แยกส่วนการทำงานออกเป็นนามธรรม เพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานได้

ผู้สร้างต่อไปนี้ไม่เพียงแต่ได้รับความนิยมเท่านั้น แต่ยังได้รับการพิสูจน์แล้วในการใช้งานจริงอีกด้วย แต่ละอันได้พิสูจน์ตัวเองด้วยความสามารถในการแก้ปัญหาจริง ๆ ได้ดีกว่าอันอื่น

1. Botpress

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างตัวแทน AI ที่มีความยืดหยุ่นซึ่งบูรณาการข้ามระบบธุรกิจ รักษาสถานะ และปรับตัวแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเขียนวิศวกรรมใหม่จำนวนมาก

ราคา:

• แผนฟรี : Core builder, บอท 1 ตัว, เครดิต AI 5 ดอลลาร์
• Plus : $89/เดือน — การทดสอบการไหล การกำหนดเส้นทาง การส่งต่อโดยมนุษย์
• ทีม : $495/เดือน — SSO, การทำงานร่วมกัน, การติดตามการใช้งานร่วมกัน

Botpress เป็นแพลตฟอร์มการสร้างตัวแทน AI ที่ช่วยให้สามารถสร้างตัวแทนที่จดจำบริบท หยุดชั่วคราวเมื่อถูกบล็อก และกลับมาทำงานต่อเมื่อมีข้อมูลที่จำเป็น

มาพร้อมกับฟังก์ชันการผสานรวมแบบเนทีฟกว่าห้าสิบรายการ ตัวแทนสามารถโต้ตอบกับปฏิทิน CRM ฝ่ายช่วยเหลือ หรือ ERP ได้ทันที ช่วยลดเวลาในการตั้งค่าและลดความจำเป็นในการเดินสาย API ด้วยตนเอง

มีระบบควบคุมโมเดลในตัว นักพัฒนาสามารถสลับการทำงานของสมองที่ขับเคลื่อนตัวแทนระหว่าง GPT -4o, Claude, Gemini หรือโมเดลโอเพนซอร์ส ขึ้นอยู่กับปริมาณงาน ต้นทุน หรือการปฏิบัติตาม

ตัวแทนได้รับการออกแบบด้วยภาพ นักพัฒนาสามารถร่างโฟลว์ในโปรแกรมแก้ไขแบบลากและวาง ขณะที่นักพัฒนาขยายตรรกะผ่านโค้ดโดยตรงหรือการเรียกใช้ API ขั้นสูง

Botpress โดดเด่นในเรื่องความพร้อมในการใช้งานจริง ผสานความเรียบง่ายสำหรับนักพัฒนาที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคเข้ากับความสามารถในการขยายระบบสำหรับนักพัฒนา มอบเอเจนต์ที่ยังคงความน่าเชื่อถือแม้ขยายขนาดสู่การดำเนินงานระดับองค์กร

คุณสมบัติหลัก:

• เวิร์กโฟลว์ที่หยุดชั่วคราวและดำเนินการต่อโดยอัตโนมัติ
• การผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 50 รายการกับแอปขององค์กร
• การสลับระหว่างโมเดลด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว GPT -4o, Claude, Gemini หรือโอเพนซอร์ส
• ตัวแก้ไขภาพพร้อมการปรับแต่งระดับโค้ด

2. ลังเชน

เหมาะที่สุดสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการควบคุมการใช้เหตุผลของตัวแทน ตรรกะรันไทม์ และการบูรณาการอย่างเต็มรูปแบบ เขียนโดยตรงด้วย Python หรือ JavaScript

ราคา:

• ผู้พัฒนา : ฟรี — 1 ที่นั่ง, 5,000 แทร็ก/เดือน
• Plus : $39/เดือนต่อที่นั่ง — ขีดจำกัดการติดตามที่สูงขึ้น การปรับใช้ LangGraph
• องค์กร : กำหนดเอง — โฮสต์ด้วยตนเอง, SSO, ปรับขนาดการใช้งาน

LangChain คือเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างเอเจนต์ AI เฟรมเวิร์กนี้มอบโครงสร้างสำหรับวิศวกรในการกำหนดวิธีที่เอเจนต์วางแผน ดำเนินการซ้ำ และเรียกใช้เครื่องมือภายนอก

ส่วนขยาย LangGraph นำเสนอเวิร์กโฟลว์แบบมีสถานะและทำงานยาวนาน แทนที่จะใช้การแจ้งเตือนแบบครั้งเดียว เอเจนต์สามารถจัดการกระบวนการที่ปรับเปลี่ยนได้อย่างต่อเนื่องจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย

แต่ในทางปฏิบัติ LangChain กลับกลายเป็นสิ่งที่ยุ่งยาก ไลบรารีนี้ประกอบด้วยโมดูลที่ได้รับการสนับสนุนเพียงครึ่งเดียว โดยบริษัทที่เคยให้คำมั่นสัญญาไว้ตอนนี้ได้ละทิ้งมันไปเพื่อทำการฟอร์กภายใน

นักพัฒนายังคงสามารถเชื่อมต่อฐานข้อมูล API และร้านค้าเวกเตอร์ได้โดยตรง แต่ระบบนิเวศน์กลับเปราะบาง มักเกิดการผสานรวมที่ล้มเหลวระหว่างการอัปเดต และแทบไม่มีการตรวจสอบรับผิดชอบใดๆ

คุณสมบัติหลัก:

• กรอบงาน Code-first สำหรับการสร้างลูปการใช้เหตุผล
• LangGraph สำหรับตัวแทนที่มีสถานะและทำงานยาวนาน
• การผสานรวมที่สมบูรณ์ด้วย LLMs , API และร้านค้าเวกเตอร์
• การควบคุมการวางแผน การลองใหม่ และโครงสร้างผลลัพธ์

3. ลามะอินเด็กซ์

‍

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่สร้างตัวแทนที่อิงตามข้อมูลซึ่งต้องการการเข้าถึงเอกสาร ตาราง และ API อย่างสม่ำเสมอโดยไม่ต้องพึ่งพาเพียง LLM หน่วยความจำ.

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส : ใช้งานฟรีและโฮสต์ด้วยตนเอง
• องค์กร : กำหนดราคาเองสำหรับการสนับสนุน การปรับขนาด และการปรับใช้ที่จัดการ

LlamaIndex คือเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างเอเจนต์ AI ที่เชี่ยวชาญในการเปลี่ยนเนื้อหาที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นดัชนีที่มีโครงสร้าง ซึ่งเอเจนต์สามารถสืบค้นข้อมูลได้จริง แทนที่จะดึงข้อมูลดิบจากเอกสาร เฟรมเวิร์กนี้มอบเลเยอร์ที่สามารถสืบค้นข้อมูลได้สำหรับข้อความ ตาราง และ API

แนวทางนี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมในเวิร์กโฟลว์ที่เน้นข้อมูลจำนวนมาก เมื่อตัวแทนต้องการการดึงข้อมูลที่เชื่อถือได้จากใบแจ้งหนี้ ฐานความรู้ หรือระบบที่มีโครงสร้าง LlamaIndex จะช่วยเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลและเหตุผลเข้าด้วยกันอย่างราบรื่น

ข้อเสียคือความซับซ้อน เนื่องจากมีโมดูลที่ทับซ้อนกันหลายโมดูลสำหรับการแบ่งส่วน การฝัง และการดึงข้อมูล ซึ่งอาจทำให้ทีมที่เพิ่งเริ่มทำดัชนีรู้สึกหนักใจ จำเป็นต้องมีการปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เสถียร

คุณสมบัติหลัก:

• การสร้างดัชนีขั้นสูงสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง
• อินเทอร์เฟซแบบสอบถามสำหรับการตอบสนองของตัวแทนภาคพื้นดิน
• ตัวเชื่อมต่อแบบขยายได้สำหรับเวิร์กโฟลว์ขององค์กร
• ออกแบบมาเพื่อจับคู่กับกรอบการทำงานแบบออร์เคสเตรชันเช่น LangChain หรือ CrewAI

4. ครูเอไอ

ดีที่สุดสำหรับ: ทีมที่ออกแบบระบบหลายตัวแทน โดยที่บทบาทที่แตกต่างกัน เช่น นักวิจัย ผู้ตรวจสอบ และผู้วางแผน จำเป็นต้องประสานงานกันเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส : ฟรีสำหรับการโฮสต์ด้วยตนเอง
• องค์กร : มีการสนับสนุนแบบชำระเงินและการปรับใช้ที่จัดการแล้ว

CrewAI คือเฟรมเวิร์กการสร้างเอเจนต์ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อการทำงานร่วมกัน แทนที่เอเจนต์เพียงคนเดียวจะจัดการงานแต่ละอย่างพร้อมกัน เฟรมเวิร์กนี้ช่วยให้คุณกำหนดบทบาทเฉพาะทางและให้เอเจนต์เหล่านั้นทำงานร่วมกันได้

การแบ่งงานแบบนี้มักให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับประโยชน์จากการตรวจสอบโดยเพื่อนร่วมงานหรือการส่งต่องาน ให้ความรู้สึกใกล้เคียงกับการปฏิบัติงานของทีมมนุษย์จริงๆ

ความท้าทายคือค่าใช้จ่ายในการประสานงาน การกำหนดบทบาท รูปแบบการสื่อสาร และมาตรการป้องกันอาจซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว และทีมงานที่มีเจ้าหน้าที่มากเกินไปก็เสี่ยงที่จะทำให้การทำงานช้าลง

คุณสมบัติหลัก:

• ความเชี่ยวชาญตามบทบาทสำหรับตัวแทน
• การประสานงานที่ขับเคลื่อนด้วยการกำหนดค่าของเวิร์กโฟลว์แบบต่อเนื่องหรือแบบขนาน
• การสื่อสารที่โปร่งใสและการส่งต่องานระหว่างตัวแทน
• การปรับใช้ที่พร้อมสำหรับการผลิตผ่าน Docker และ Kubernetes

5. เคอร์เนลความหมาย

เหมาะที่สุดสำหรับ: องค์กรที่สร้างตัวแทน AI ที่ต้องบูรณาการโดยตรงกับบริการของ Microsoft ในขณะที่ยังคงรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการควบคุมด้านไอที

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส : ฟรีภายใต้ใบอนุญาต MIT
• องค์กร : การสนับสนุนและการปรับขนาดผ่านสัญญา Azure

Semantic Kernel คือเฟรมเวิร์กการสร้างเอเจนต์ของ Microsoft เฟรมเวิร์กนี้มอบการแยกส่วนสำหรับ "ทักษะ" และ "ความทรงจำ" ที่ทำให้เอเจนต์ AI คาดเดาได้ง่ายขึ้นภายในเวิร์กโฟลว์ขององค์กร

จุดแข็งคือการผสานรวม สามารถเชื่อมต่อกับ Microsoft 365, Azure และบริการหลักอื่นๆ ได้ทันที ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปรับใช้งาน AI แบบเอเจนต์ได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว

การแลกเปลี่ยนคือขอบเขต Semantic Kernel ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับระบบนิเวศของ Microsoft ซึ่งหมายความว่าทีมงานภายนอก stack มักพบว่ามีความแข็งแกร่งเมื่อเทียบกับกรอบงานทั่วไป

คุณสมบัติหลัก:

• การสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับ Teams, Outlook, SharePoint และ Dynamics
• ทักษะและการแยกความจำสำหรับพฤติกรรมของตัวแทนที่มีโครงสร้าง
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบย้อนกลับขององค์กรถูกสร้างขึ้นในการออกแบบ
• ตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อม Azure

6. ออโต้จีพีที

ดีที่สุดสำหรับ: ผู้สร้างที่กำลังทดสอบการทำงานของระบบอัตโนมัติด้วยตัวแทนที่ควบคุมตัวเองให้บรรลุเป้าหมายโดยไม่ต้องมีการแจ้งเตือนตลอดเวลา

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส : โครงการชุมชนฟรี
• ฟอร์กของบุคคลที่สาม : มีบริการโฮสติ้งแบบชำระเงินและบริหารจัดการ

AutoGPT ทำให้แนวคิดของเอเจนต์ที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์เป็นที่นิยม เมื่อมีเป้าหมาย ระบบจะวางแผนงานย่อย ดำเนินการ และทำงานต่อไปจนกว่าจะบรรลุเงื่อนไขหรือถูกบล็อก

มันสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการทดลองมากมาย แต่ในการใช้งานจริงมักจะประสบปัญหา หากไม่มีข้อจำกัดที่เข้มงวด งานต่างๆ จะวนเวียนหรือหยุดชะงัก ซึ่งเป็นข้อจำกัดด้านความน่าเชื่อถือของเวิร์กโฟลว์การผลิต

อย่างไรก็ตาม มันยังคงมีคุณค่าสำหรับการสร้างต้นแบบ AutoGPT แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่เป็นไปได้เมื่อตัวแทนได้รับอิสระ และระบบนิเวศของมันยังคงสร้าง fork และส่วนขยายที่เน้นเฉพาะทางอย่างต่อเนื่อง

คุณสมบัติหลัก:

• การดำเนินการแบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมาย
• การวางแผนงานอัตโนมัติและการใช้หน่วยความจำ
• การดำเนินการเครื่องมือโดยไม่ต้องมีการแจ้งเตือนด้วยตนเอง
• การทดลองและการแยกทางที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน

7. ออโต้เจน

เหมาะที่สุดสำหรับ: นักพัฒนาที่กำลังทดลองใช้ระบบตัวแทนหลายตัวแบบสนทนา โดยที่ตัวแทนจะทำงานร่วมกันผ่านบทสนทนาที่มีโครงสร้างเพื่อวางแผน ตรวจสอบ และปรับตัว

ราคา:

• โอเพ่นซอร์ส : ใช้และขยายได้ฟรี
• องค์กร : การออกใบอนุญาตและการสนับสนุนแบบกำหนดเองที่มีให้ผ่านระบบนิเวศของ Microsoft

AutoGen คือกรอบการทำงานสำหรับการสร้างการสนทนาแบบหลายเอเจนต์ โดยจะจัดโครงสร้างงานต่างๆ ให้เป็นบทสนทนาระหว่างเอเจนต์ที่เสนอขั้นตอน ตรวจสอบผลลัพธ์ และทำซ้ำจนกว่าจะเสร็จสมบูรณ์

แนวทางนี้เหมาะสำหรับการดีบัก การสร้างโค้ด หรือการวางแผนสถานการณ์ที่การดำเนินการไปมาซ้ำๆ กันจะสร้างผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งกว่าการตัดสินใจของตัวแทนเพียงตัวเดียว

จุดอ่อนของมันคือการใช้งานจริง การรันลูปการสนทนาเหล่านี้ในระบบการผลิตอาจต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก และหากไม่มีการป้องกันอย่างรอบคอบ เอเจนต์อาจเสี่ยงต่อการติดอยู่ในบทสนทนาที่ไม่รู้จบ

คุณสมบัติหลัก:

• การทำงานร่วมกันแบบสนทนาระหว่างตัวแทนหลายราย
• การวางแผนแบบวนซ้ำและวงจรการตรวจสอบตนเอง
• บทสนทนาที่สามารถแก้ไขข้อบกพร่องได้ซึ่งเปิดเผยเส้นทางการใช้เหตุผล
• การบูรณาการกับ LLMs และการดำเนินการเครื่องมือภายนอก

เริ่มสร้างตัวแทน AI วันนี้

ผู้สร้างเอเจนต์ AI กำลังปฏิวัติการจัดการเวิร์กโฟลว์ การทำงานอัตโนมัติ และการโต้ตอบกับลูกค้า หากคุณพร้อมที่จะยกระดับกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้ว Botpress ก็มีเครื่องมือที่จะทำให้สิ่งนั้นเกิดขึ้นได้

ด้วยการออกแบบแบบโมดูลาร์ การผสานรวมที่ราบรื่น และความสามารถ AI ขั้นสูง Botpress ไม่เพียงแต่เป็นแพลตฟอร์มเท่านั้น แต่ยังเป็นกรอบงานที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างตัวแทนอัตโนมัติที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ

สำรวจระบบอัตโนมัติอัจฉริยะและ เริ่มสร้างด้วย Botpress วันนี้ เริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. อะไรคือสิ่งที่ทำให้ตัวแทน AI แตกต่างจากแชทบอทหรือเครื่องมือ RPA แบบดั้งเดิม?

เอเจนต์ AI แตกต่างจากแชทบอทหรือเครื่องมือ RPA แบบดั้งเดิมตรงที่มันไม่ได้เพียงแค่ทำตามสคริปต์หรือกฎเกณฑ์ตายตัว แต่มันเข้าใจบริบท เหตุผลเกี่ยวกับเจตนาของผู้ใช้ และตัดสินใจดำเนินการอย่างมีพลวัต แชทบอทแบบดั้งเดิมตอบสนองตามขั้นตอนที่เขียนไว้ล่วงหน้า ในขณะที่บอท RPA ทำงานซ้ำๆ โดยไม่ปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง เอเจนต์ AI สามารถจัดการอินพุตที่คาดเดาไม่ได้ ผสานรวมกับหลายระบบ และตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ทำงานเหมือนเครื่องมือแก้ปัญหาอัตโนมัติ ไม่ใช่เครื่องมือแบบคงที่

2. ฉันสามารถใช้โปรแกรมสร้างเอเจนต์ AI ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมหรือไม่?

ใช่ คุณสามารถใช้โปรแกรมสร้างเอเจนต์ AI ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม เพราะหลายแพลตฟอร์มมีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางและตัวแก้ไขโฟลว์แบบภาพ เครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเหล่านี้ช่วยให้คุณออกแบบการสนทนาและปรับใช้เอเจนต์ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แม้ว่าการสร้างตรรกะหรือการผสานรวมขั้นสูงอาจยังต้องใช้ทักษะทางเทคนิคอยู่ก็ตาม 

3. “autonomous” ในบริบทของตัวแทน AI หมายถึงอะไร

ในบริบทของเอเจนต์ AI คำว่า "อัตโนมัติ" หมายถึงเอเจนต์สามารถตัดสินใจได้ว่าจะดำเนินการอย่างไรโดยไม่ต้องได้รับคำสั่งจากมนุษย์ในแต่ละขั้นตอนอย่างชัดเจน แทนที่จะทำตามสคริปต์เพียงตัวเดียว เอเจนต์จะใช้เหตุผลและเครื่องมือที่มีอยู่เพื่อวางแผนและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยให้เอเจนต์สามารถจัดการกับข้อมูลอินพุตของผู้ใช้ที่หลากหลายและทำงานได้อย่างอิสระเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์

4. ตัวแทน AI แตกต่างจากผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Siri หรือ Alexa อย่างไร?

เอเจนต์ AI แตกต่างจากผู้ช่วยดิจิทัลอย่าง Siri หรือ Alexa เพราะพวกมันไม่ได้ถูกออกแบบมาเพียงเพื่อตอบคำถามหรือดำเนินการตามคำสั่งง่ายๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการดำเนินการหลายขั้นตอนและการตัดสินใจโดยอิงตามบริบทและข้อมูลด้วย โดยทั่วไป Siri และ Alexa จะให้ข้อมูลหรือควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ ในขณะที่เอเจนต์ AI สามารถทำงานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ เช่น การอัปเดตบันทึก CRM หรือการจัดการกระบวนการทางธุรกิจแบบครบวงจร 

5. ความแตกต่างระหว่างเวิร์กโฟลว์ตามกฎเกณฑ์และเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทนคืออะไร

ความแตกต่างระหว่างเวิร์กโฟลว์แบบอิงกฎและแบบเอเจนต์คือ เวิร์กโฟลว์แบบอิงกฎจะปฏิบัติตามคำสั่ง "ถ้า-นี้-แล้ว-นั้น" ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และจะล้มเหลวเมื่อเผชิญกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด ในทางตรงกันข้าม เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์จะปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่และตัดสินใจเลือกแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ ซึ่งทำให้ระบบเอเจนต์เหมาะสมกว่ามากสำหรับการจัดการงานที่ซับซ้อนและผันแปร ซึ่งกฎที่เข้มงวดเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ