- LLM pinapasimple ng mga agent framework ang pagbuo ng mga ahente ng AI sa pamamagitan ng pamamahala sa memorya, paggawa ng desisyon, at pagsasama ng tool, na nagliligtas sa mga developer mula sa pagsulat ng kumplikadong code mula sa simula.
- Ang mga framework ay naiiba sa focus kaya ang pagpili ng tama ay depende sa iyong partikular na sitwasyon ng paggamit at mga teknikal na pangangailangan.
- LLM Ang mga balangkas ng ahente ay nagbibigay-daan sa mga ahente ng AI na kumonekta sa mga panlabas na system at mga base ng kaalaman, na nagbibigay-daan sa kanila na i-automate ang mga gawain, kunin ang impormasyon, at bumuo ng mga tugon na nakakaalam sa konteksto.
- Ang kinabukasan ng LLM ang mga ahente ay kumikilos patungo sa pag-oorkestra ng maraming dalubhasang ahente na nagtutulungan, na nag-streamline ng mga kumplikadong gawain sa iba't ibang mga function ng negosyo.
malalaking modelo ng wika ( LLMs ) ay ginawang mas matalino ang mga ahente ng AI , ngunit ang pamamahala sa kanilang lohika, mga daloy ng trabaho, at pagsasama ay isang hamon. Doon papasok ang mga framework ng ahente LLM —nagbibigay sila ng istruktura para bumuo, mag-deploy, at mag-scale ng automation na pinapagana ng AI.
Ang iba't ibang frameworks ay lumulutas ng iba't ibang problema: pinapasimple ng ilan ang pag-automate ng daloy ng trabaho, ang iba ay nakatuon sa pakikipagtulungan ng maraming ahente, at ang ilan ay nagbibigay ng ganap na kontrol sa mga developer sa lohika ng ahente.
Ang gabay na ito ay nakakategorya LLM agent frameworks batay sa kanilang functionality at use case, na tumutulong sa iyong matukoy ang pinakaangkop para sa iyong mga pangangailangan.
Ano ang mga LLM mga balangkas ng ahente?
An LLM ang balangkas ng ahente ay gumaganap bilang isang kontrol ng AI hub , pamamahala ng memorya, paggawa ng desisyon, at pagsasama ng tool, na inaalis ang pangangailangan para sa malawak na manual coding.
Ang mga framework na ito ay nag-aalok ng mga plug-and-play na module para sa memorya, mga pagsasama-sama ng tool, at pag-automate ng daloy ng trabaho—pinaliit ang pangangailangan para sa kumplikadong coding.
LLM agent frameworks power AI-driven automation sa iba't ibang domain. Pinapahusay nila ang suporta sa customer gamit ang mga chatbot, pinapalakas ang mga benta at pagbuo ng lead sa pamamagitan ng AI outreach, at pinapa-streamline ang automation ng daloy ng trabaho sa pamamagitan ng pagbabawas ng manu-manong pagsisikap.
Pinapadali din ng mga naturang framework ang pagkuha ng kaalaman, na tumutulong sa AI na magpakita ng may-katuturang data, tumulong sa mga internal na operasyon sa pamamagitan ng pagkilos bilang mga matalinong AI assistant, at humimok ng industriyal na automation sa pagmamanupaktura at logistik.
Paano Pumili ng isang LLM Balangkas ng Ahente
Pagpili ng tama LLM Ang balangkas ng ahente ay nakasalalay sa pagbabalanse ng flexibility, kadalian ng paggamit, at mga kakayahan sa pagsasama. Ang pinakamahusay na balangkas para sa iyo ay nakasalalay sa mga sumusunod na salik:
Sa huli, ang iyong desisyon ay dapat magabayan ng pagiging kumplikado ng iyong proyekto, mga kinakailangan sa pagganap, at pangmatagalang pagpapanatili.
Top 6 LLM Mga Framework ng Ahente
Hindi lahat LLM ang mga balangkas ng ahente ay nilikha nang pantay. Ang ilan ay mahusay sa chatbot automation, habang ang iba ay dalubhasa sa multi-agent collaboration o custom AI workflows. Gamitin ang gabay na ito upang ihambing ang iyong mga opsyon:
1. LangChain
Ang LangChain ay isang napaka-flexible, open-source na framework na kilala sa modular na diskarte nito LLM pagbuo ng aplikasyon. Ito ay partikular na sikat sa mga developer na nangangailangan ng mahusay na kontrol sa mga daloy ng trabaho ng kanilang mga ahente ng AI.
Mga Pangunahing Tampok
- Model Agnosticism: Gumagana sa GPT , Claude, Llama, at iba pang mga modelo.
- Mga Chain at Ahente: Sinusuportahan ang mga multi-step na prompt at ganap na autonomous na mga ahente ng AI.
- Vector DB Integrations: Natively compatible sa Pinecone, FAISS, Weaviate, atbp.
- Aktibong Komunidad: Malaking contributor base na may mga tutorial at halimbawang proyekto.
Pagpepresyo
- Open Source: Walang paunang gastos sa paglilisensya.
2. LlamaIndex
Nag-aalok ang LlamaIndex ng espesyal na pag-index ng data at mga kakayahan sa pagkuha para sa LLM -driven na mga application. Nakakatulong ito na "magpakain" sa iyong mga ahente ng AI ng may-katuturang mga bahagi ng data, na nagbibigay-daan sa mas tumpak at mga tugon sa konteksto.
.webp)
Mga Pangunahing Tampok
- Matatag na Indexing Pipelines: Mahusay na i-segment at i-embed ang malalaking koleksyon ng text.
- Maramihang Mga Paraan sa Pagbawi: May kasamang chunking, embedding-based, at hierarchical index.
- Pluggable Storage: Sumasama sa mga lokal na file, cloud storage, o vector database.
- Pagtatanong na Parang Ahente: Pinapayagan LLMs upang awtomatikong kunin ang pinakanauugnay na data.
Pagpepresyo
- Open Source: Libreng gamitin sa personal at komersyal na mga proyekto.
3. AutoGen
Ang AutoGen ay isang workflow automation tool na binuo sa paligid ng malalaking modelo ng wika na naglalayong bawasan ang pagiging kumplikado ng coding. Mahusay ito sa paglikha ng mga multi-step na prompt pipeline at mga direktang prosesong hinimok ng AI.
Mga Pangunahing Tampok
- Prompt Chaining: Madaling i-link ang magkakasunod na prompt para sa mas malalim, sunud-sunod na pangangatwiran.
- Low-Code Configuration: YAML o simpleng scripting para tukuyin ang mga workflow.
- Mga Template ng Workflow: Mga Quickstart para sa mga gawain tulad ng pagbubuod, pag-uuri, o Q&A.
- Async at Scalable: Mahusay na humahawak sa mga kasabay na gawain at malakihang workload.
Pagpepresyo
- Open Source: Walang bayad sa paglilisensya para sa pangunahing toolset.
4. Botpress
Botpress ay isang advanced na pakikipag-usap na platform ng AI na idinisenyo upang pasimplehin ang chatbot at pagbuo ng daloy ng trabaho. Pinagsasama nito ang isang intuitive na graphical na UI na may mga flexible na opsyon na nakabatay sa code, na nakakaakit sa mga baguhan at dalubhasang developer.
.webp)
Mga Pangunahing Tampok
- Visual Flow Builder: Lumikha ng mga path ng pag-uusap sa pamamagitan ng drag-and-drop na interface.
- Pagsasama LLM : Pagsamahin GPT , Claude, Llama, o iba pang mga modelo.
- Plugin Ecosystem: Palawakin ang functionality gamit ang mga pre-built o custom na add-on.
- Analytics at Pagsubaybay: Subaybayan ang pakikipag-ugnayan ng user, mga rate ng tagumpay sa pag-uusap, at higit pa.
Pagpepresyo
- Pay-as-You-Go: Kasama sa libreng tier ang 1 bot at hanggang 500 mensahe/buwan.
- Plus : $79/buwan na may mas mataas na limitasyon sa paggamit at mga karagdagang feature.
- Koponan: $446/buwan para sa advanced na analytics at pakikipagtulungan.
5. Google Vertex AI
Ang Google Vertex AI ay isang matatag na platform ng ML para sa pagbuo, pag-deploy, at pag-scale ng mga modelo ng AI—kabilang ang malalaking modelo ng wika—sa loob ng Google Cloud. Ang malalim na pagsasama nito sa mga serbisyo ng GCP at pinamamahalaang imprastraktura ay ginagawa itong perpekto para sa paggamit ng enterprise.
Mga Pangunahing Tampok
- Pinamamahalaang Imprastraktura: Walang hirap na pag-scale gamit ang mga serbisyo ng Google na may mataas na kakayahang magamit.
- Pagsasama ng Gemini API: I-access ang state-of-the-art na Google LLMs .
- AutoML & Pipelines: Pasimplehin ang mga workflow ng pagsasanay, pag-tune, at deployment ng modelo.
- GCP Ecosystem: Direktang kumonekta sa BigQuery, Dataflow, at iba pang produkto ng Google Cloud.
Pagpepresyo
- Pay-as-You-Go: Batay sa GCP compute, storage, at paggamit ng API.
- Mga Enterprise SLA: Mga custom na kontrata na may nakatuong suporta para sa malakihang pag-deploy.
6. CrewAI
Nakatuon ang CrewAI sa pag-orkestra ng maraming mga autonomous na ahente upang magtrabaho nang magkasabay, bawat isa ay may mga espesyal na gawain. Sa pamamagitan ng pag-synchronize ng mga parallel na proseso, pinangangasiwaan nito ang mga kumplikadong proyekto na nangangailangan ng iba't ibang domain ng kadalubhasaan sa ilalim ng isang payong.
Mga Pangunahing Tampok
- Multi-Agent Collaboration: Mag-coordinate ng maraming ahente sa mga natatanging ngunit magkakaugnay na gawain.
- Orkestrasyon ng Daloy ng Trabaho: Visual o programmatically na tukuyin ang mga proseso at pamahalaan ang mga hand-off ng gawain.
- Mga Nako-customize na Tungkulin: Iangkop ang mga kakayahan ng bawat ahente o pag-access sa dataset.
- Integration Library: Mabilis na mga connector para sa mga sikat na third-party na serbisyo (hal, Slack , Trello ).
Pagpepresyo
- Starter Tier: Mabuti para sa mas maliliit na team na may limitadong concurrency na pangangailangan.
- Mga Enterprise Plan: Mas mataas na mga limitasyon ng concurrency, premium na pagsasama, at nakatuong suporta.
Lumiko LLMs sa Mga Naaaksyunan na Ahente ng AI
LLM ginagawang naa-access ng mga framework ng ahente ang AI automation, gumagawa ka man ng mga chatbot, multi-agent system, o workflow automation. Ang tamang framework ay nakasalalay sa iyong mga teknikal na pangangailangan—ang ilan ay inuuna ang pagpapasadya, habang ang iba ay nakatuon sa kadalian ng paggamit.
Botpress binabalanse ang flexibility at simple, na ginagawa itong isang solidong pagpipilian para sa AI-driven na automation.
Handa nang mag-explore? Simulan ang pagtatayo ngayon . Ito ay libre.
Mga FAQ
1. Anong papel ang ginagampanan ng memorya LLM ugali ng ahente?
Ang memorya ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa LLM pag-uugali ng ahente sa pamamagitan ng pagpayag sa ahente na panatilihin at alalahanin ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan o desisyon. Nagbibigay-daan ito sa ahente na tumugon ayon sa konteksto sa mga multi-turn na pag-uusap at pagpapabuti ng pagganap sa mga gawaing nangangailangan ng pangmatagalang pag-unawa.
2. Ano ang pagkakaiba ng isang LLM ahente at isang tradisyunal na bot na nakabatay sa panuntunan?
Ang pagkakaiba sa pagitan ng isang LLM ahente at isang tradisyunal na bot na nakabatay sa panuntunan ay nakasalalay sa flexibility at pangangatwiran: ang mga bot na nakabatay sa panuntunan ay tumatakbo sa nakapirming if-then na lohika, habang LLM Gumagamit ang mga ahente ng natural na pag-unawa sa wika at probabilistikong pangangatwiran upang bigyang-kahulugan ang mga input at bumuo ng mga tugon na may kamalayan sa konteksto.
3. Paano LLM iba ang mga balangkas ng ahente sa mga pangkalahatang platform ng pagpapaunlad ng AI?
LLM ang mga balangkas ng ahente ay partikular na iniakma upang bumuo ng mga ahente na nakikipag-ugnayan sa pamamagitan ng wika, na nag-aalok ng mga tool tulad ng pamamahala ng memorya at pagsasaayos ng multi-step na pangangatwiran. Sa kabaligtaran, ang mga pangkalahatang platform ng pagbuo ng AI ay mas malawak at nakatuon sa mga bagay tulad ng predictive analytics.
4. Kailangan ko bang malaman kung paano mag-code para magamit LLM epektibong mga balangkas ng ahente?
Hindi mo kailangang malaman kung paano mag-code para magamit LLM agent frameworks kung pipili ka ng walang code o low-code na platform tulad ng Botpress . Gayunpaman, ang ilang mga frameworks (hal., LangChain o Autogen) ay nangangailangan ng kaalaman sa programming, lalo na kung ikaw ay gumagawa ng custom na logic o kumplikadong pagsasama.
5. Anong mga uso sa LLM mga ahente na dapat kong asahan sa susunod na 1-2 taon?
Sa susunod na 1-2 taon, asahan LLM ahente na mag-evolve na may mas malakas na memory system, mas autonomous na pagkumpleto ng layunin, pinahusay na koordinasyon sa pagitan ng maraming ahente, at mas mahigpit na pagsasama sa mga enterprise API at mga mapagkukunan ng kaalaman para sa real-world na pagsasagawa ng gawain.
%20(1).webp)
