Ang pagbuo ng iisang chatbot ay parang tunay na pag-unlad — hanggang sa inaasahan nitong pangasiwaan ang lahat. Isang minuto ang pagsagot nito sa mga FAQ, ang susunod ay ang mga kwalipikadong lead, pag-book ng mga demo, dumaraming ticket, at pag-juggling ng mga internal na tool. Ang mga bitak ay nagsisimulang magpakita ng mabilis.
Habang tumatagal ang mga chatbot ng enterprise sa mas kumplikadong mga responsibilidad, nakakakita kami ng pagbabago tungo sa mas malinaw na kahulugan ng tungkulin, mas malalim na koordinasyon, at mas matalinong paglalaan ng gawain sa mga system.
Sa puntong iyon, hindi na ito tungkol sa kung gaano katalino ang chatbot na iyong binuo. Ito ay tungkol sa kung gaano karaming mga trabaho ang ginagawa nito nang sabay-sabay — at kung gaano ito kahusay magpalipat-lipat sa kanila. Ang problema ay hindi katalinuhan. Ito ay koordinasyon.
Doon pumapasok ang orkestrasyon ng ahente ng AI. Ito ang pagbabago mula sa pagbuo ng isang bot na nakakaalam sa lahat tungo sa pagdidisenyo ng isang sistema ng mas maliliit at dalubhasang ahente — bawat isa ay may malinaw na tungkulin, lahat ay gumagana nang naka-sync.
Kung naabot mo na ang mga limitasyon ng magagawa ng isang chatbot, hindi ka nag-iisa. Sa gabay na ito, tatalakayin natin kung ano ang ibig sabihin ng orkestrasyon ng ahente, kung paano ito gumagana sa ilalim ng hood, at kung paano simulan ang pagbuo ng mga coordinated AI system — mula sa nakalaang mga framework hanggang sa mga modular na daloy ng trabaho.
Ano ang orkestrasyon ng ahente ng AI?
Karamihan sa mga chatbot ay nagsisimula bilang mga single-agent system. Pinangangasiwaan ng isang bot ang lahat — pagsagot sa mga tanong, pagtawag sa mga API, pagpoproseso ng mga form, at marahil ay hinihimok ang mga user na mag-convert. Ito ay pakiramdam na mahusay sa una.
Ngunit habang lumalawak ang mga kaso ng paggamit, ang modelong nag-iisang ahente ay nagsisimulang masira. Ang bot ay nagiging jack-of-all-trades na walang malinaw na istraktura. Ito ay nagsasalamangka sa mga tungkulin at konteksto nang sabay-sabay, at nagsisimula kang makaramdam ng pagod sa ilang malinaw na paraan:
- Ang mga daloy ay nagiging mas mahirap i-debug at mapanatili
- Ang mga prompt ay nagiging mas matagal at mas mahirap pangasiwaan
- Hindi malinaw kung aling bahagi ng bot ang responsable para sa kung ano
- Ang pagdaragdag ng bagong use case ay nanganganib na masira kung ano ang gumagana na
Ito ay hindi lamang teknikal na utang — ito ay isang problema sa disenyo. Inaasahan mong gagawin ng isang ahente ang trabaho ng marami, at ito ay nagpapabagal sa iyo.
Inaayos ito ng orkestrasyon ng ahente ng AI sa pamamagitan ng paghahati ng mga responsibilidad sa maraming dalubhasang ahente. Ang bawat ahente ay nakatuon sa isang gawain — pagpaplano, pagsasaliksik, pagkuha ng data, pakikipag-ugnayan ng user — at isang sentral na controller ang magpapasya kung sino ang kikilos kung kailan.
Ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang pamamaraang ito ng paghawak ng mga pakikipag-ugnayan ng AI, solong ahente kumpara sa maraming ahente, ay hindi lamang arkitektura. Ito ay madiskarte. Ang isang kaliskis ay may kumplikado, habang ang isa ay nagpasya na masira sa ilalim nito.
Narito kung paano nakatayo ang dalawang system laban sa isa't isa sa mas kritikal na mga benchmark:
.webp)
Ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang pamamaraang ito ng paghawak ng mga pakikipag-ugnayan ng AI, solong ahente kumpara sa maraming ahente, ay hindi lamang arkitektura. Ito ay madiskarte. Ang isang kaliskis ay may kumplikado, habang ang isa ay nagpasya na masira sa ilalim nito.
Narito kung paano nakatayo ang dalawang system laban sa isa't isa sa mas kritikal na mga benchmark:
How does agent orchestration work?
Sa isang orchestrated system, hindi ka nagsusulat ng isang malaking chatbot — nagdidisenyo ka ng isang hanay ng mga ahente na bawat isa ay humahawak ng isang responsibilidad. Isipin ito bilang paggawa ng iyong chatbot sa isang koponan, na ang bawat ahente ay kumikilos bilang isang espesyalista.
Sa gitna ng system na ito ay isang controller na nagpapasya kung aling ahente ang dapat humawak ng isang gawain sa anumang naibigay na sandali. Ang controller na ito ay maaaring batay sa mga panuntunan, ganap na nagsasarili, o isang bagay sa pagitan. Ang trabaho nito ay simple: ruta ang gawain, subaybayan ang estado, at siguraduhin na ang mga ahente ay hindi tumutuntong sa mga daliri ng isa't isa.
Ang bawat ahente ay idinisenyo upang maging makitid at may sarili. Maaari itong bumuo ng isang buod, tumawag sa isang panlabas na tool, patunayan ang isang input ng user, o magpasya kung ano ang susunod na gagawin. Ang ilan ay reaktibo (naghihintay na tawagan), habang ang iba ay maaaring mag-trigger ng mga follow-up na aksyon.
Ang controller ay gumagalaw sa pagitan ng mga ito, tulad ng isang conductor cueing instruments sa isang orkestra.
Mahalaga ang konteksto dito. Ang buong system ay nagbabahagi ng memorya — karaniwang isang JSON object o session state — na dumadaloy sa pagitan ng mga ahente. Ang bawat ahente ay nagbabasa mula sa kontekstong ito at nagsusulat pabalik dito kapag ang bahagi nito ay tapos na. Ginagamit ng controller ang na-update na konteksto upang magpasya kung ano ang susunod na mangyayari.
Halimbawa, sa isang bot sa pagpaplano ng paglalakbay:
- Pinangangasiwaan ng user agent ang mga pag-uusap at nangongolekta ng mga kagustuhan.
- Hinahanap ng ahente ng pananaliksik ang mga opsyon sa paglipad at hotel.
- Binubuo ng ahente ng tagaplano ang itineraryo.
- Ang execution agent ay nag-book kung ano ang kailangan.
Wala sa mga ahenteng ito ang nakakaalam ng buong larawan, ngunit hindi nila kailangan. Pinapanatili ng ahente ng router ang mga ito na nakahanay, hakbang-hakbang. Sa pagtatapos ng araw, ang orchestration ay kung paano ka mag-scale mula sa isang chatbot na tumutugon sa isa na nakikipagtulungan sa loob upang magawa ang mga bagay-bagay.
Nangungunang 5 Tool para sa AI Agent Orchestration
Kapag napagtanto mo na kailangan mo ng maraming ahente na nagtutulungan, ang tanong ay magiging: Ano ang dapat mong itayo? Mabilis na gumagalaw ang tooling space sa paligid ng orkestrasyon ng ahente, at hindi lahat ng ito ay handa sa produksyon.
Ang ilang mga platform ay binuo para sa bilis at visual na daloy ng trabaho. Ang iba ay nagbibigay sa iyo ng mababang antas ng kontrol ngunit ipaubaya sa iyo ang orkestrasyon. At ang ilan ay pumapasok sa isang matalinong gitnang lupa — nag-aalok lamang ng sapat na abstraction upang mabilis na kumilos nang hindi nawawala ang flexibility.
Narito ang nangungunang 5 tool na nakita naming pinakakapaki-pakinabang para sa pagbuo ng mga sistemang ahente ngayon:
1. Botpress
Botpress ay isang buong platform ng ahente na nagbibigay-daan sa iyong magdisenyo ng mga modular agentic na daloy ng trabaho, magtalaga sa kanila ng mga partikular na tungkulin, at ayusin ang mga ito sa pamamagitan ng isang central router. Ang bawat daloy ng trabaho ay kumikilos tulad ng isang nakapag-iisang ahente, at ikaw (o hayaan ang isang autonomous node ) ang magpapasya kung kailan dapat lumipat ang kontrol - batay sa konteksto, input ng user, o lohika ng negosyo.
.webp)
Ang nagpapapansin dito ay kung gaano ka kabilis lumipat mula sa ideya patungo sa gumaganang sistema. Ang mga ahente ay maaaring magsulat at magsagawa ng code nang mabilis, gumamit ng mga panlabas na API, at maging ang chain tool na dynamic na ginagamit — lahat ay pinapagana ng mga nangungunang modelo ng wika. Hindi ka lang gumagawa ng mga daloy; gumagawa ka ng lohika na nabubuhay sa loob ng mga ahente.
Ito ay ginawa para sa mga developer na gustong flexibility nang hindi muling itinatayo ang imprastraktura. Kung nagde-deploy ka ng mga ahente sa suporta, pag-iiskedyul, onboarding, o mga internal na ops — maiiwasan ka nito at hinahayaan kang magpadala.
Pangunahing tampok:
- Mga Modular na Daloy ng Trabaho: Ang bawat ahente ay binuo bilang isang nakahiwalay, magagamit muli na pipeline
- Central Routing: Ang isang visual na router ay nag-oorchestrate ng mga handoff at lohika ng ahente
- Paggamit ng Dynamic na Tool: Ipatupad ang code at tumawag sa mga external na API nang real time
- LLM -Powered: Tugma sa mga nangungunang modelo ng pundasyon tulad ng OpenAI at Claude
- API-First: Madaling ilantad ang mga ahente o kumonekta sa mga CRM, webhook, at higit pa
Pagpepresyo:
- Libreng Plano: $0/buwan gamit ang visual builder at AI na nakabatay sa paggamit
- Plus Plano: $89/buwan na may pag-aalis ng analytics at pagba-brand
- Plano ng Koponan: $495/buwan na may mga tool sa pakikipagtulungan at access na nakabatay sa tungkulin
2. CrewAI
Pinutok ng CrewAI ang matamis na lugar kung saan mo gustong orkestra, ngunit hindi mo gustong bumuo ng isang buong makina ng orkestrasyon. Dinisenyo ito ayon sa metapora ng isang team: tutukuyin mo ang mga tungkulin, magtatalaga ng mga layunin, at bigyan ang iyong mga ahente ng mga tool at memorya. Pagkatapos, hahayaan mo silang magtulungan upang makumpleto ang isang gawain.
Ang pinakamagandang bahagi ay kung gaano kabilis ka makakakuha ng isang bagay na gumagana. Sa loob ng ilang minuto, maaari mong paikutin ang isang planner, isang researcher, at isang executor at hayaan silang makipag-usap sa isa't isa sa mga structured na hakbang.
Hindi ito perpekto — ang mga custom na daloy ng trabaho ay maaari pa ring mangailangan ng kaunting pag-hack — ngunit para sa karamihan ng mga kaso ng paggamit, mabilis itong naghahatid. Kung ang AutoGen ay parang nagprograma ng isang protocol, ang CrewAI ay parang nagpapatakbo ng isang misyon kasama ang isang squad.
Pangunahing tampok:
- Arkitekturang Nakabatay sa Role: Ang bawat ahente ay may pamagat, layunin, tool, at opsyonal na memorya
- Madaling Delegasyon: Ang isang built-in na ahente ng tagaplano ay nagpapasya sa pagkakasunud-sunod ng gawain batay sa mga layunin
- Pagsasama ng Tool: Sinusuportahan ang function calling, mga kahilingan sa API, at mga tool na nakabatay sa browser
- Nakabahaging Memorya: Maaaring sumangguni at mag-ambag ang mga ahente sa isang nakabahaging konteksto
Pagpepresyo:
- Libreng Plano: Open-source, walang gastos sa lisensya
- Enterprise: Hindi nakalista sa publiko — inaasahan ang mga bayad na plano habang tumatanda ang naka-host na produkto
3. OpenAI Mga Ahente SDK
Dating tinutukoy bilang OpenAI Magkulumpon, ang OpenAI Ang mga Ahente SDK ay OpenAI Ang unang tunay na hakbang sa imprastraktura ng ahente ng first-party. Idinisenyo ito upang hayaan ang mga developer na bumuo ng mga structured, multi-agent na daloy ng trabaho gamit OpenAI mga modelo, na may mga handoff, tool, at memorya na binuo sa framework.
.webp)
Nakukuha ng bawat ahente ang mga tagubilin, tool, at guardrail nito — at inaayos mo kung paano nila ipinapasa ang mga gawain sa isa't isa. Ito ay maagang yugto pa rin, ngunit ang karanasan ay parang pinakintab. Makakakuha ka ng built-in na pagsubaybay, pamamahala sa konteksto, at kakayahang gumawa ng mga katulong na handa sa produksyon nang hindi pinagsasama-sama ang magkahiwalay na mga framework.
Kung nagtatrabaho ka na sa OpenAI 's API at gusto ng isang mahigpit na pinagsama-samang paraan upang bumuo ng mga ahente ng AI, ang SDK na ito ay nagbibigay sa iyo ng matatag na pundasyon.
Pangunahing tampok:
- Mga Tungkulin ng Ahente: I-configure ang mga tagubilin, tool, at pahintulot para sa bawat ahente
- Handoffs: Ipasa ang kontrol sa pagitan ng mga ahente gamit ang built-in na logic
- Pagsubaybay: Subaybayan at i-debug ang mga multi-agent na daloy ng trabaho na may visual na inspeksyon
- Mga Guardrail: Ipatupad ang pagpapatunay sa mga input at output
Pagpepresyo:
- SDK: Libre at open-source sa ilalim ng lisensya ng MIT
- Mga Gastos sa Paggamit: Magbayad sa bawat OpenAI paggamit ng API (hal., GPT -4o, mga tool call, vector storage)
- Mga Halimbawa ng Tool: Tagasalin ng code: $0.03/gamit, paghahanap ng file: $2.50/1k tool call
4. AutoGen
Ang AutoGen ay para sa kapag nalampasan mo na ang diskarte na "nag-iisang ahente na may mga tool" at kailangan ng isang sistema kung saan maraming ahente ang nakikipag-usap sa isa't isa, nangangatuwiran sa estado, at tinatapos ang mga gawain bilang isang koponan. Ito ay binuo ng Microsoft at parang mas katulad ng pagdidisenyo ng mga workflow na nakabatay sa ahente bilang mga structured na pag-uusap.
.webp)
Ito ay hindi beginner-friendly — at hindi ito sinusubukang maging. I-wire up mo ang bawat bahagi: ang mga ahente, ang kanilang mga tungkulin, kung sino ang nagsasalita kung kailan, paano sila nagpapasa ng mga mensahe, at kung kailan titigil. Ngunit kung nagtatrabaho ka sa mga seryoso at makahulugang AI system na nangangailangan ng transparency at ganap na kontrol, binibigyan ka ng AutoGen ng eksaktong mga bloke ng gusali na kailangan mo.
Ito ay pinakaangkop para sa mga pangkat ng pananaliksik, mga advanced na tagabuo, o sinumang sumusubok na magmodelo ng kumplikadong pangangatwiran sa maraming mga ahente ng AI. Hindi ka "nag-configure ng chatbot" — nagdidisenyo ka ng protocol ng katalinuhan.
Pangunahing tampok:
- Graph ng Ahente ng Pag-uusap: Ang mga ahente ay nakikipag-usap sa pamamagitan ng mga structured na daloy ng pagmemensahe sa halip na mga static na chain
- Kontrol sa Orkestrasyon: Tinutukoy mo ang turn-taking, saklaw ng memorya, at mga hangganan ng gawain
- Pagsubaybay at Pag-debug: Hinahayaan ka ng built-in na pagsubaybay na siyasatin ang kontribusyon ng bawat ahente sa maraming hakbang na mga gawain
- Paggamit ng Tool: Sinusuportahan ang mga custom na tool at function na pagtawag sa mga ahente
Pagpepresyo:
- Libre at open-source (lisensya ng MIT)
- Gumagana sa alinman LLM endpoint ( OpenAI , Azure, mga lokal na modelo)
5. LangChain
Hinahayaan ka ng LangChain Agents na bumuo ng mga workflow na batay sa lohika kung saan pipiliin ng ahente kung aling tool ang gagamitin sa bawat hakbang. Tinutukoy mo ang layunin nito, isaksak ang mga tool tulad ng paghahanap, pagpapatupad ng code, o mga API, at hayaan itong mangatuwiran sa mga gawain.
.webp)
Ito ay isa sa mga pinaka-flexible na setup na magagamit, ngunit ito rin ay napaka-code-first. Pinangangasiwaan mo ang memorya, kontrol sa daloy, at paghawak ng error sa iyong sarili. At habang ipinakilala nila ang isang tagabuo ng graph para sa visual na orkestra, hindi pa ito sapat para sa ganap na pagpapatakbo ng ahente o malinaw na kakayahang makita sa gawi ng ahente.
Tamang-tama ang LangChain kung gusto mo ng buong pagpapasadya at huwag mag-isip na pagsamahin ang mga bagay nang manu-mano. Ito ay makapangyarihan, ngunit asahan na gawin ang mabigat na pagbubuhat.
Pangunahing tampok:
- Dynamic na Paggamit ng Tool: Ang mga ahente ay nagpapasya kung aling mga tool ang gagamitin batay sa input
- Memory Support: Magdagdag ng contextual memory para sa mas mahabang pag-uusap
- Pagsasama ng LangSmith: I-trace, i-debug, at subaybayan ang mga multi-step na pagtakbo
- Highly Extendable: I-override ang mga bahagi o isaksak ang iyong mga tool
Pagpepresyo:
- LangChain Framework: Libre at open-source
- LangSmith (Opsyonal): May bayad na debugging at tool sa pagsusuri
- Mga Gastos sa Paggamit: Depende sa mga modelo at third-party na tool na ginamit
Mga aral na natutunan mula sa mga daloy ng trabaho ng ahente ng gusali
Karamihan sa mga balangkas ng ahente ay nagpaparamdam na ang orkestra ay tungkol lamang sa pagkonekta ng ilang daloy at pagpapasa ng memorya. Ngunit kapag mayroon kang higit sa isang ahente na nagpapatakbo ng live na lohika, magsisimulang masira ang mga bagay sa mga paraan na hindi mo inaasahan.
Ang mga handoff ay nagiging magulo — tumutulo ang konteksto. Ulitin ng mga ahente ang kanilang sarili. At ang pinakamasama sa lahat, wala kang ideya kung saan nasira ang sistema hanggang sa huli na.
Narito ang mga pattern na gumagana — mga bagay na natutunan mo lang pagkatapos magpadala ng ilang sirang system at subaybayan ang iyong daan pabalik sa gulo.
Mga desisyon ng ahente ng istraktura
Ang pagpapasya sa mga ahente kung ano ang susunod na gagawin batay sa mensahe ng user ay maaaring mukhang isang matalinong shortcut, ngunit mabilis itong humantong sa pagkalito. Ang mga daloy ng trabaho ay nag-trigger nang hindi maayos, ang mga hakbang ay nilaktawan, at ang system ay nagiging hindi mahuhulaan.
Ang nangyayari ay hinahayaan mo ang modelo na mag-hallucinate sa mga susunod na aksyon. Wala itong malinaw na mapa ng iyong system. Kaya ito hulaan - at ito hulaan mali.
Sa halip, ituring ang iyong mga ahente bilang mga function. Hilingin sa kanila na mag-output ng control instruction tulad ng "route to calendar_agent" o "next step would be verify_info". Pagkatapos ay ginagamit iyon ng iyong orkestra upang magpasya kung ano ang susunod na mangyayari. Panatilihin ang lohika sa labas ng modelo — kung saan mo ito mapagkakatiwalaan.
Saklaw ng memorya ng ahente
Kapag ang mga ahente ay nagbahagi ng masyadong maraming konteksto, ang mga bagay ay nagsisimulang masira. Kinukumpleto ng isang ahente ang isang gawain, at inaalis ito ng isa pa sa pamamagitan ng pagkilos sa lipas o walang kaugnayang data. Kung mas maraming daloy ng trabaho ang idaragdag mo, mas magiging magulo ito.
Nangyayari ito kapag ang lahat ng iyong ahente ay nagbabasa at nagsusulat sa parehong memory store. Walang hangganan. Ang isang ahente ay nagpaparumi sa konteksto para sa isa pa, at biglang nasira ang mga bagay sa mga paraan na mahirap masubaybayan.
Bigyan ang bawat ahente ng sarili nitong saklaw na konteksto. Ipasa kung ano lang ang kailangan nito — wala nang iba pa. Isipin ito tulad ng pagbibigay sa bawat ahente ng nakatutok na maikling trabaho, hindi ganap na access sa history ng group chat ng system.
Itigil ang loop drift
Kapag gumagamit ka ng mga pares ng planner–executor, karaniwan kang gumagawa ng loop: nagpapasya ang tagaplano kung ano ang dapat mangyari, ginagawa ito ng executor, at sinusuri ng planner ang resulta upang magpasya kung ano ang susunod.
Nasira ang loop dahil ang tagaplano ay walang memorya ng kung ano ang nagawa na. Walang kasaysayan ng gawain. Walang checklist. Nakikita lang nito ang kasalukuyang estado at nagpasyang subukang muli.
Kung gumagamit ka ng mga loop ng ahente, kailangan mong subaybayan ang bawat pagliko ng gawain — sino ang nagpatakbo ng ano, ano ang kanilang ibinalik, at kung ito ay nagtagumpay. Ganyan mo pipigilan ang sistema sa paghabol sa buntot nito.
Ibalik ang mga nakabalangkas na output
Maaaring magmukhang gumagana ang iyong system — babalik ang mga tugon, at mukhang matalino ang ahente — ngunit walang nangyayari sa likod ng mga eksena. May sinasabi ang ahente tulad ng, "Narito ang iyong buod," ngunit ang iyong orkestra ay walang ideya kung ano ang susunod na gagawin.
Ang dahilan? Ang iyong mga ahente ay nagsasalita sa gumagamit, hindi sa system. Walang output na nababasa ng makina, kaya walang dapat kumilos ang iyong layer ng lohika.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Subaybayan ang pag-unlad ng gawain
Minsan nakakalimutan lang ng system mo kung ano ang ginagawa nito. Nawala ang script ng isang user, nabigo ang isang tawag sa API, at biglang magsisimulang muli ang bot — o mas masahol pa, sinasabing tapos na ito kapag hindi pa talaga nito natapos ang gawain.
Nangyayari ito dahil tinatrato mo ang memorya bilang pag-unlad ng gawain. Ngunit ang memorya ay kasaysayan lamang — hindi nito sinasabi sa iyo kung nasaan ka sa daloy ng trabaho.
Kailangan mo ng hiwalay na estado ng gawain na sumusubaybay sa kung ano ang nagawa, kung ano ang nakabinbin, at kung ano ang layunin. Sa ganoong paraan, kahit na may masira, maaari mong mabawi ang kalagitnaan ng proseso at tapusin ang gawain nang malinis.
Start building an agentic system
Botpress Binibigyan ka ng lahat ng kailangan mo para bumuo at mag-orkestrate ng mga ahenteng nakabatay sa tungkulin — mga modular na daloy ng trabaho, real-time na memorya, paggamit ng tool, at isang autonomous na controller na nag-uugnay sa lahat ng ito. Tinukoy mo ang lohika. Ginagawa ng mga ahente ang trabaho.
Bumubuo ka man ng support assistant, daloy ng booking, o internal ops bot, maaari kang magsimula sa ilang mga workflow at palakihin habang nagiging mas matalino ang iyong system.
Magsimulang magtayo ngayon — libre ito.
Talaan ng mga Nilalaman
Ibahagi ito sa:
.svg)
