- Ang mga daloy ng trabaho ng Agentic AI ay mga prosesong hinihimok ng mga autonomous na ahente ng AI na gumagawa ng mga independiyenteng desisyon na may kaunting pangangasiwa ng tao.
- Ang ethical agentic AI workflows ay inuuna ang transparency, fairness, at human-centered na disenyo, lalo na sa mga lugar na may mataas na peligro tulad ng pangangalaga sa kalusugan o pananalapi.
- Hindi lahat ng ahente ng AI ay ahente, dahil ang ilan ay sumusunod lamang sa mga paunang natukoy na tagubilin nang walang independiyenteng paggawa ng desisyon.
- Ang pagbuo ng mga workflow na ito ay nangangailangan ng real-time na pag-access sa data, malalakas na modelo ng AI, malinaw na layunin, at pagsasama sa pamamagitan ng mga API o mga low-code na platform.
Isipin ang isang mundo kung saan ang iyong listahan ng gagawin ay magsisimulang suriin ang sarili nito, ang iyong mga daloy ng trabaho ay umuugong nang walang sagabal, at ang mga ahente ng AI ay naging iyong mga bagong paboritong katrabaho.
Ipasok ang AI agentic frameworks, ang mga framework na ito ay ang scaffold na nagbibigay-daan sa iyong bumuo ng mga AI agent na may kakayahang mag-navigate sa mga kumplikadong workflow, paglutas ng mga problema sa totoong mundo, at pag-scale nang walang kahirap-hirap.
Ang pag-streamline man ng suporta sa customer, pag-personalize ng mga karanasan ng user, o pag-automate ng makamundong, AI agentic frameworks ay nagbibigay-daan sa iyong gamitin ang kapangyarihan ng mga makabagong modelo ng malalaking wika ( LLMs ) upang lumikha ng isang bagay na hindi pangkaraniwang.
Ano ang AI Agent Frameworks?
Ang AI Agent Frameworks ay mga platform, tool, o library na idinisenyo upang lumikha ng mga autonomous na ahente na nakikita ang input, pinoproseso ito gamit ang mga algorithm o LLMs , at gumawa ng mga aksyon gaya ng retrieval-augmented generation , pagsisimula ng mga workflow, o pangkalahatang pag-uusap.
Ang ganitong mga frameworks ay nag-streamline ng mga ahenteng daloy ng trabaho sa pamamagitan ng pag-aalok ng mga pre-built na module para sa mga karaniwang functionality, na nagtitipid ng mahalagang oras ng mga developer at tinitiyak na ang daloy ng trabaho ay nananatiling transparent at matatag.
Ang mga framework ng ahente ng AI ay iniangkop sa iba't ibang pangangailangan: ang ilan ay nagdadalubhasa sa mga pag-uusap, mga virtual na katulong, o mga chatbot, habang ang iba ay nakatuon sa orkestrasyon ng daloy ng trabaho. Ang kanilang pangunahing halaga ay nakasalalay sa abstracting complexity, paghiwa-hiwalay ng mga gawain sa mga mapapamahalaang hakbang, at pagtiyak ng scalability.
Mga Pangunahing Bahagi ng isang AI Agent Framework
Karamihan sa AI Agent Frameworks ay sumusunod sa parehong istraktura sa ilalim ng hood, na nagbibigay-daan sa kanila na sistematikong magpasa ng structured na impormasyon sa iba't ibang mga tool at proseso.
Narito ang isang maikling walkthrough na nagpapakita kung paano gumagana ang mga bahaging ito kapag gumagawa ng ahente:
Mga Benepisyo ng Paggamit ng AI Agent Framework
Mas mabilis na pag-deploy na may hindi gaanong paulit-ulit na gawain
Ayon sa ulat ng 2024 AI ng McKinsey , 65% ng mga kumpanya ay regular na ngayong gumagamit ng generative AI, ngunit marami pa rin ang naaabot sa mga bottleneck pagdating sa aktwal na mga kaso ng paggamit sa pagpapadala.
Ang mga koponan na sumusubok na buuin ang kanilang imprastraktura sa paligid ng mga modelo ng AI — pamamahala sa mga input, output, chaining logic, at API call nang manu-mano — ay 1.5x na mas malamang na gumugol ng limang buwan o higit pa sa pagkuha ng mga system na iyon sa produksyon.
Niresolba ito ng mga framework ng ahente ng AI sa pamamagitan ng pag-standardize sa nakakainip ngunit kinakailangang gawain sa pag-setup. Sa halip na pagsama-samahin ang bawat pagsasama o toolchain mula sa simula, ang mga koponan ay maaaring mag-plug sa isang nakabahaging framework na humahawak dito nang malinis.
Reusable logic para sa mas madaling pag-scale sa mga ahente
Kapag gumagamit ng mga framework ng ahente ng AI, marami sa tila "matalino" ay nauuwi sa modular, composable na mga hakbang na maaaring magamit muli sa iba't ibang ahente o daloy.
Kapag ang lohika na iyon ay nabubuhay sa loob ng isang malinis na balangkas sa anyo ng mga yunit, ito ay magiging kasing simple ng tawag bilang add(2,3) sa Python.
Ang mga framework ng ahente ng AI ay nagbibigay sa mga developer ng kalayaan na mag-isip mula sa mga unang prinsipyo — upang malutas ang mga problema ng user gamit ang intuwisyon, nang hindi muling binubuo ang parehong mga pattern ng pangangatwiran nang paulit-ulit.
Sa halip na subukang ganap na i-standardize ang lahat ng lohika nang maaga, ang mga team ay maaaring gumana nang higit na katulad ng mga taga-disenyo ng produkto: subukan, ibagay, muling gamitin kung ano ang gumagana, at sukatin ito sa mga kaso ng paggamit.
Ginagawang mapapamahalaan ng mga nakabahaging framework ang pakikipagtulungan ng koponan
Kapag ang mga ahente ng AI ay tumatakbo sa nakabahaging imprastraktura — mga cloud platform o mga hinuha ng server — ang balangkas kung saan sila binuo ay direktang humuhubog kung paano maaaring mag-collaborate ang mga team.
Tumutulong ang mga frameworks sa pamamagitan ng paggawang nakikita at kontrolado ang pakikipagtulungan. Isipin ito tulad ng pamamahala ng isang nakabahaging Google Sheet para sa pag-uugali ng ahente:
- Defined logic ownership — alam ng lahat kung sino ang nagmamay-ari kung aling bahagi ng ahente
- Mga ligtas na update — ang pangangatwiran, mga tool, at memorya ay maaaring baguhin nang walang mga salungatan
- Naa-audit na mga pagbabago — ang mga pag-edit sa mga daloy at config ay naka-bersyon at nasusubaybayan
- Cross-team na kalinawan — maaaring suriin ng mga hindi devs kung paano gumagana ang ahente nang walang pagbabasa ng code
Paano Pumili ng Framework ng Ahente ng AI
Ang pagpili ng tamang balangkas ng ahente ng AI ay maaaring makaramdam ng labis sa kasaganaan ng mga open-source na platform at serbisyong magagamit.
Upang pasimplehin ang proseso, tumuon sa iyong mga kinakailangan sa daloy ng trabaho. Narito ang isang madaling gamiting checklist ng mga pangunahing pagsasaalang-alang upang talakayin sa iyong koponan:
.webp)
Talakayin ang mga tanong na ito sa iyong team para matukoy kung aling mga feature ang pinakamahalaga sa iyong organisasyon. Ang paghikayat sa pakikipagtulungan sa talakayang ito ay maaaring magdulot ng mahahalagang insight sa kung ano talaga ang kailangan ng iyong mga workflow.
Ngayong pinaliit mo na ang iyong mga kinakailangan, tuklasin natin ang mga framework na maaaring mag-tick sa mga kahong iyon. Sa isang malinaw na pag-unawa sa iyong mga layunin, ang pagpili ng tamang balangkas ng ahente ng AI ay nagiging mas simple.
Nangungunang 7 Libreng AI Agent Framework
1. Botpress
Pinakamahusay para sa: Mga team na bumubuo ng mga ahente ng AI na kumokonekta sa mga tool, gamit ang LLM -pinalakas na mga hakbang para sa pangangatwiran, paggawa ng desisyon, o pag-unawa sa wika.
Botpress ay isang platform ng ahente ng AI na binuo para sa mga team na gustong buuin ang gawi ng ahente nang hindi pinamamahalaan ang code-heavy logic.
Idinisenyo mo kung paano gumagana ang ahente gamit ang mga daloy — isang visual na editor kung saan pinangangasiwaan ng bawat node ang isang nakatutok na gawain, kasama ang memorya, kundisyon, at mga koneksyon sa tool.
Sa halip na magsulat ng mga chained prompt o logic tree, nagtatrabaho ka sa mga saklaw at modular na piraso na nagpapakita ng mga totoong workflow.
Ang modularity na ito ay lalong kapaki-pakinabang kapag gusto mo ng maaasahang automation sa buong suporta, onboarding, o mga internal system, na may malinaw na lohika at malinis na mga pahintulot na naka-baked in.
Botpress ay may kasamang mga built-in na pagsasama para sa mga tool tulad ng mga CRM, email, at mga database, upang ang iyong ahente ay maaaring gumawa ng mga totoong aksyon sa labas ng kahon.
Mga Pangunahing Tampok :
- Bumuo ng mga workflow nang biswal gamit ang isang drag-and-drop na interface.
- Magdagdag ng mga custom na tool at lohika kung kinakailangan.
- Mag-deploy ng mga ahente sa mga website, WhatsApp , Slack , at higit pa.
- Gumamit ng built-in na NLU, mga mapagkukunan ng kaalaman, at mga kontrol sa personalidad.
Pagpepresyo:
- Libreng Plano: Kasama ang pangunahing tagabuo, 1 bot, at $5 na AI credit
- Plus : $89/buwan — pagsubok sa daloy, pagruruta, handoff ng tao
- Koponan: $495/buwan — SSO, pakikipagtulungan, nakabahaging pagsubaybay sa paggamit
- Enterprise: Custom — para sa mga custom na setup, mataas na volume, o mga kontrol sa pagsunod
2. LangChain
Pinakamahusay para sa: Mga developer na bumubuo ng mga custom na ahente ng AI mula sa simula, lalo na para sa pananaliksik, mga sistema ng RAG, o anumang bagay na nangangailangan ng mahigpit na kontrol sa pag-uugali ng ahente.
Ang LangChain ay ang pinaka-tinatanggap na balangkas para sa pagbuo ng mga ahente ng AI. Binibigyan nito ang mga developer ng mga pangunahing bahagi upang i-wire up ang mga tool, senyas, memorya, at pangangatwiran, na may ganap na kontrol sa kung paano gumagana ang mga ahente.
Ito ay isa sa mga unang platform upang dalhin ang modular na disenyo ng ahente sa merkado, at ngayon ay gumagana tulad ng isang operating system para sa LLM mga daloy ng trabaho.
Maaari kang mag-chain ng mga hakbang, magpalit ng mga uri ng memorya, at magsaksak sa mga API o vector database nang madali sa patuloy na lumalagong suporta at code para sa framework.
Gayunpaman, ang lalim na iyon ay may kasamang kumplikado. Sa napakaraming gumagalaw na bahagi, maaaring tumagal ng oras upang mahanap ang tamang abstraction para sa iyong use case, at ang pagdidikit sa isa ay parang nagtatayo sa isang nagbabagong pundasyon.
Pangunahing tampok:
- Bumuo ng mga ahente gamit ang modular chain ng mga tool, prompt, at memory
- Isama sa LLMs , mga API, vector store, at retriever
- Buong kontrol ng developer sa lohika ng daloy at pagpapatupad
- Opsyonal na pagsubaybay at pagsusuri sa LangSmith
Pagpepresyo:
- Developer: Libre – 1 upuan, 5,000 bakas/buwan, agarang pamamahala, mga pangunahing tool sa pagsubaybay
- Plus : $39/buwan kada upuan – mga feature ng team, mas mataas na limitasyon sa trace, deployment ng LangGraph dev
- Enterprise: Custom – self-host o hybrid na setup, SSO, suporta, at pag-scale ng paggamit
3. CrewAI
.webp)
Pinakamahusay para sa: Mabilis na nagpo-prototyp ang mga koponan ng multi-agent na gawi, lalo na para sa mga linear na gawain na malinis sa mga tungkulin.
Ang CrewAI ay isang open-source na framework para sa mga multi-agent system , na nagbibigay-daan sa mga ahente ng AI na mag-collaborate sa mga gawain sa pamamagitan ng tinukoy na mga tungkulin at ibinahaging layunin. Dinisenyo ito para sa mga sitwasyong nangangailangan ng matalinong pagtutulungan ng mga ahente.
Ang nakakaakit sa CrewAI ay kung gaano kadaling magsimula. Tinutukoy mo ang isang crew, italaga ang bawat ahente ng isang tungkulin, at bibigyan sila ng isang nakabahaging layunin.
Mula doon, pinag-uusapan ito ng mga ahente, nagpapatakbo ng mga gawain, at kumukumpleto ng mga layunin nang hindi nangangailangan ng lohika ng orkestrasyon mula sa simula. Para sa mga simpleng kaso ng paggamit ng maraming ahente, nakakakuha ito ng nakakagulat na halaga na tapos na sa napakakaunting setup.
Ngunit ang pagiging simple na iyon ay pumuputol sa parehong paraan. Kapag naging mas kumplikado na ang iyong mga daloy ng trabaho — kung kailangan ng mga ahente na iakma ang kalagitnaan ng gawain, o mag-coordinate sa mga may kondisyong hakbang — ang mga built-in na abstraction ay maaaring makaramdam ng paglilimita.
Mga Pangunahing Tampok :
- Pag-setup ng ahente na nakabatay sa tungkulin na may mga nakatalagang layunin at memorya
- Sinusuportahan ang sequential at parallel agent execution
- Nakabahaging memorya ng crew para sa koordinasyon ng pangkat
- Madaling pagsasama ng tool sa pamamagitan ng mga function at prompt
Pagpepresyo:
- Libre: $0/buwan – 50 execution, 1 live na crew, 1 upuan
- Basic: $99/buwan – 100 execution, 2 live na crew, 5 upuan
- Standard: $500/buwan – 1,000 execution, 2 live na crew, unlimited na upuan, 2 onboarding hours
- Pro: $1,000/buwan – 2,000 execution, 5 live na crew, walang limitasyong upuan, 4 na oras ng onboarding
4. Microsoft Semantic Kernel
.webp)
Pinakamahusay para sa: Mga enterprise team na naglalagay ng logic na tulad ng ahente sa loob ng mga umiiral nang application, lalo na ang mga gumagamit na ng Microsoft ecosystem.
Ang Microsoft Semantic Kernel ay isang open-source AI orchestration framework na tumutulong sa mga developer na i-embed ang mga kakayahan ng AI sa mga umiiral nang application.
Ang pagtutok nito sa modularity, memorya, at pagpaplano ng layunin ay ginagawa itong angkop para sa pagbuo ng mga mahuhusay na ahente ng AI na maaaring gumana sa loob ng mga kapaligiran ng enterprise.
Sa kaibuturan nito, ang Semantic Kernel ay tungkol sa pagpaplano at pagpapatupad. Tinukoy mo ang "mga kasanayan" — na maaaring alinman sa mga katutubong function o LLM -backed prompt — at pagsamahin ang mga ito sa mga semantic plan na gumagabay sa gawi ng ahente.
Pinangangasiwaan ng framework ang pamamahala ng memorya, sinusuportahan ang paggamit ng tool, at malinis na isinasama sa mga .NET at Python system.
Sabi nga, isa pa rin itong tool na unang-develop: may maliit na visual scaffolding, at karamihan sa orkestra ay nangangailangan ng sinasadyang disenyo.
Pangunahing tampok:
- Modular na arkitektura na nakabatay sa kasanayan (mga function, prompt, tool)
- Built-in na memorya at suporta sa pagpaplano ng layunin
- Native integration sa C#, .NET, at Python environment
- Open-source SDK na may mga opsyon sa pagsasama ng Azure
5. AutoGen
Pinakamahusay para sa: Ang mga teknikal na koponan ay bumubuo ng mga collaborative, multi-agent na daloy ng trabaho na nangangailangan ng ganap na visibility at traceability.
Ang AutoGen ay isang open-source development framework para sa mga multi-agent system batay sa structured na pag-uusap.
Magtalaga ka sa bawat ahente ng isang tungkulin — Tagaplano, Mananaliksik, Tagapagpatupad, o isang custom na tungkulin — at hayaan silang magpalitan ng mga mensahe upang sabay na harapin ang mga kumplikadong gawain.
Sa kaibuturan nito, pinamamahalaan ng AutoGen ang pagpasa ng mensahe at nakabahaging memorya. I-script mo ang daloy ng pag-uusap, mag-inject ng logic kung saan ito mahalaga, at magpapasya kung kailan dapat pumasok ang isang tao.
Nangangailangan ito ng higit pang pag-setup kaysa sa isang tool na may mababang code, ngunit binibigyan ka nito ng isang ganap na transparent na sistema na sumasailalim sa pagsasaliksik ng mga eksperimento, proseso ng human-in-the-loop, o anumang senaryo kung saan dapat mong subaybayan ang pangangatwiran ng ahente sa dulo hanggang dulo.
Pangunahing tampok:
- Nakabalangkas na pagpapalitan ng mensahe na may tahasang pagtatalaga ng tungkulin
- Function-call injection sa anumang punto sa pag-uusap
- Nakabahagi at saklaw na memorya para sa bawat ahente at sa buong crew
- Mga built-in na audit log na nagtatala ng bawat mensahe at desisyon
6. AutoGPT
.webp)
Pinakamahusay para sa: Mga solong developer at maliliit na team na nagpo-prototyp ng mga autonomous na daloy ng trabaho nang walang patuloy na pagsubaybay.
Ang AutoGPT ay isang autonomous agent framework na ginagawang GPT -chatbots ang isang self-planning, goal-driven na assistant.
Sa pagsasagawa, binibigyan mo ito ng layunin, tulad ng "mag-compile ng pagsusuri sa merkado," at hinahati nito ang trabaho sa mga subtask, kumukuha ng data, nagsusulat ng mga file, o tumawag sa mga API nang mag-isa. Parang ibigay ang pananaliksik sa isang junior analyst na nangangailangan ng napakakaunting gabay.
Mapapansin mo kaagad ang dalawang bagay. Una, binibigyang kapangyarihan ng awtonomiya ng AutoGPT ang ganap na awtomatikong mga batch na daloy ng trabaho na titigil kung itali mo ang mga ito sa isang ahente ng tao.
Pangalawa, ang parehong pagsasarili na iyon ay nangangailangan sa iyo na ilagay ang masusing pagsubaybay sa lugar para sa bawat pagtakbo upang mapanatili ang mga potensyal na panganib sa tseke.
Sa paglipas ng panahon, natututo kang i-tweak ang retry logic at plugin mix nito para manatiling produktibo sa halip na gumala.
Pangunahing tampok:
- Mga ahente sa pagpaplano sa sarili na nagbubulok ng mga layunin sa mga maipapatupad na hakbang
- Plugin system para sa pag-browse sa web, pagpapatakbo ng file, at mga custom na API
- Memorya na nakabatay sa vector na nakakaalala ng mga nakaraang katotohanan at desisyon
- Awtomatikong muling pagsubok at pagbawi kapag ang mga gawain ay nakatagpo ng mga dead ends
7. RASA
.webp)
Pinakamahusay para sa: Mga koponan na nangangailangan ng malalim na pag-customize ng mga daloy ng pakikipag-usap at ganap na pagmamay-ari ng data at mga modelo.
Ang Rasa ay isang open-source na framework na pinagsasama ang natural na pag-unawa sa wika sa pamamahala ng diyalogo upang bigyang kapangyarihan ang mga chatbot at voice assistant na may alam sa konteksto.
Binubuo mo ang mga pipeline ng NLU mula sa mga mapagpapalit na bahagi, pagkatapos ay tukuyin ang mga patakaran sa pag-uusap na nagpapanatili ng konteksto sa maraming pagliko. Hinahayaan ka ng diskarteng ito na makipagpalitan ng mga bagong intent classifier o entity extractor habang nagbabago ang iyong domain, nang hindi muling isinusulat ang iba pang bahagi ng system.
Dahil tumatakbo ang Rasa sa iyong imprastraktura, pinapanatili mo ang kumpletong kontrol sa privacy at scaling ng data.
Mga Pangunahing Tampok :
- Mga advanced na pipeline ng NLU na kumukuha ng mga intent at entity
- Pasadyang mga patakaran sa pag-uusap para sa mga kumplikado at maraming pag-uusap
- Napapalawak na mga bahagi ng pipeline upang magkasya sa anumang domain o wika
- Open-source codebase na may mga pagsasama para sa mga channel sa pagmemensahe
Pagpepresyo:
- Open Source: Libre – kasama ang buong framework, lisensya ng Apache 2.0
- Pro Edition: Libre – hanggang 1,000 pag-uusap/buwan kasama ang Rasa Pro
- Paglago: Mula $35,000/taon – kasama ang Rasa Studio, suporta, at komersyal sa
Tuklasin ang Simplicity ng AI Automation
Binabago ng mga framework ng ahente ng AI kung paano bumuo ng software ang mga team. Hinahayaan ka nilang tumuon sa mga resulta sa halip na sa imprastraktura, at Botpress binibigyan ka ng lahat ng kailangan mo para makapagsimula.
May mga modular flow, built-in na tool, at isang LLM -katutubong disenyo, Botpress tumutulong sa iyo na magpadala ng mga ahente na nagtatrabaho sa produksyon. Eksaktong kontrolado mo kung paano kumikilos ang iyong ahente, kung ano ang naa-access nito, at kung bakit ito gumagawa ng mga desisyon, na may ganap na kakayahang masubaybayan.
Magsimulang magtayo ngayon — libre ito.
Mga Madalas Itanong
1. What is the difference between an AI agent and a chatbot?
The difference between an AI agent and a chatbot is that a chatbot follows predefined scripts or decision trees to answer questions, while an AI agent makes decisions and autonomously completes multi-step tasks across systems, acting beyond conversation.
2. What is the learning curve for using these frameworks for non-technical users?
The learning curve for using frameworks like Botpress or LangGraph is relatively low for non-technical users thanks to visual editors and templates, but custom workflows or third-party integrations may still require assistance from a developer.
3. What’s the difference between open-source and free commercial frameworks?
The difference between open-source and free commercial frameworks is that open-source tools let you inspect and modify the source code and self-host the application, while free commercial frameworks include managed hosting and require paid upgrades for full access.
4. How do I evaluate the performance of an AI agent built with these tools?
To evaluate the performance of an AI agent built with these tools, track metrics like task success rate, response accuracy, latency, fallback frequency, and user satisfaction. Many platforms offer built-in analytics dashboards, and external tools like PostHog or Mixpanel can enhance tracking.
5. Which industries benefit the most from agentic automation?
Industries that benefit the most from agentic automation include customer support, healthcare, finance, and e-commerce – particularly for tasks like appointment scheduling, document processing, lead qualification, and repetitive back-office operations.
.webp)
