Mga Nangungunang AI Agent Builder noong 2025

Binabago ng mga ahente ng AI kung paano nilalapitan ng mga negosyo at developer ang paglutas ng problema. Gamit ang mga tamang framework, maaari kang bumuo ng mga ahente ng AI na higit pa sa tradisyonal na automation—na nagbibigay-daan sa mga system na matuto, umangkop, at gumawa ng mga desisyon sa real time.

Ang mga ahenteng ito ay nag-o-automate ng mga paulit-ulit na gawain, nagbibigay ng mga real-time na insight, at nagbibigay-daan sa mas matalinong paggawa ng desisyon, na nagbibigay ng oras para sa mga team na tumuon sa pagbabago at diskarte. 

Habang lumalaki ang kanilang pag-aampon, ang mga framework at platform na nagpapagana sa mga ahenteng ito — mga tagabuo ng ahente ng AI — ay umuunlad upang matugunan ang iba't ibang pangangailangan, na ginagawang mas madali kaysa kailanman na magdisenyo, mag-deploy, at mag-scale ng mga intelligent na system.

Ano ang mga tagabuo ng ahente ng AI?

Ang mga tagabuo ng ahente ng AI ay mga tool na idinisenyo upang tulungan ang mga developer at negosyo na lumikha ng mga matalinong sistema ng AI na makakaunawa sa input, magproseso ng impormasyon, at gumawa ng mga makabuluhang aksyon.

Ang isang mahusay na tagabuo ng ahente ng AI ay magkakaroon ng mga pre-built na module, na tinitiyak na ang mga developer ay makakatuon sa paggawa ng solusyon nang hindi muling iniimbento ang neural network. Ang kanilang pangunahing halaga ay nakasalalay sa abstracting complexity, streamlining development, at pagpapagana ng tuluy-tuloy na pagsasama sa mga bago at legacy na system.

Use Cases para sa AI Agent Builders

Ang mga tagabuo ng ahente ng AI ay kumikinang sa mga gawaing may kinalaman sa automation, paghawak ng data, at pakikipag-ugnayan ng customer. Sa kapangyarihan ng mga makabagong LLMs , maraming makamundong gawain—tulad ng pagtugon sa mga query ng customer o pagbubuod ng mga dokumento — ay maaari na ngayong ganap na awtomatiko. 

Gayunpaman, lumalabas ang tunay na potensyal ng mga tagabuo na ito kapag kailangan ng mga ahente na makipag-ugnayan sa internet o kumuha ng malawak, kaalamang partikular sa domain.

Automation ng Customer Support

Maaaring pangasiwaan ng mga ahente ng AI ang mga karaniwang pagtatanong ng customer, bawasan ang mga oras ng pagtugon, at magbigay ng 24/7 na suporta sa maraming channel, pagpapabuti ng kasiyahan ng customer at pagbabawas ng overhead sa pagpapatakbo.

Higit pa sa mga simpleng pagtatanong, masusubaybayan ng mga ahente ng AI ang damdamin ng customer at makakalap ng real-time na feedback. Sumasama rin sila sa mga CRM system para magbigay ng lubos na personalized na suporta. Tinitiyak ng kakayahang ito na makakatanggap ang mga customer ng pare-pareho at mahusay na serbisyo sa maraming channel.

Mga halimbawa : Pangangasiwa ng FAQ , pagdami ng ticket, mga tugon sa live chat.

Pag-aautomat ng Gawain

Pina-streamline ng mga ahente ng AI ang mga panloob na daloy ng trabaho sa pamamagitan ng pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain at pagsasama sa mga tool tulad ng CRM o mga sistema ng pamamahala ng proyekto upang mapanatiling mahusay at walang error ang mga operasyon.

Ang mga ahenteng ito ay maaari ding i-program upang pamahalaan ang mga interdepartmental na daloy ng trabaho, na tinitiyak ang mga napapanahong pag-apruba at pagsubaybay sa mga deadline. Sa pamamagitan ng pag-automate ng mga paulit-ulit na daloy ng trabaho, ang mga negosyo ay nakakatipid ng mahalagang oras at maaaring tumuon sa mga madiskarteng inisyatiba.

Mga halimbawa : Pagpasok ng data, pag-uuri ng email, pag-iiskedyul ng gawain.

Sales at Marketing

Tumutulong ang mga ahente ng AI na palakihin ang kita sa pamamagitan ng pag-automate ng pagbuo ng lead , pag-aalaga ng mga prospect, at pagbibigay ng mga personalized na karanasan ng customer sa pamamagitan ng pagbibigay-kapangyarihan sa mga pipeline ng marketing.

Sa pamamagitan ng aktibong pakikipag-ugnayan sa mga potensyal na customer at pagsubaybay sa mga sukatan ng pagganap, pinapahusay ng mga ahente ng AI ang parehong kahusayan at pagiging epektibo sa mga pipeline ng benta .

Mga Halimbawa : Kwalipikasyon ng lead, pag-optimize ng campaign, personalized na outreach

Suporta sa IT

Pinapahusay ng mga ahente ng AI ang mga pagpapatakbo ng IT sa pamamagitan ng pag-automate ng mga kahilingan sa teknikal na suporta, pagsubaybay sa kalusugan ng system, at pagpapagana ng tuluy-tuloy na pakikipagtulungan ng koponan sa mga daloy ng trabaho sa engineering.

Para sa mga team ng engineering, maaari nilang i-automate ang mga pagsusuri sa code at magsagawa ng pagsubok ng regression, na tinitiyak ang pare-parehong kalidad at pagiging produktibo. Ito ay higit na pinahusay ng kanilang kakayahang i-automate ang mga kahilingan sa suporta, subaybayan ang kalusugan ng system, at magsagawa ng mga karagdagang gawain.

Mga halimbawa : Pag-reset ng password, pagsubaybay sa error, diagnostic ng system.

Paano Pumili ng AI Agent Builder

Ang pagpili ng tamang tagabuo ng ahente ng AI ay maaaring makaramdam ng napakaraming magagamit na mga opsyon. Narito ang isang mabilis na checklist upang matulungan kang paliitin ang iyong mga pagpipilian:

‍

Makipagtulungan sa iyong team para matukoy kung aling mga feature ang pinakamahalaga sa iyong organisasyon. Sa isang malinaw na pag-unawa sa iyong mga pangangailangan, ang pagpili ng tamang tagabuo ay nagiging mas madali.

Nangungunang 7 AI Agent Builder sa 2025

Ang mga ahente ng AI ay lumipat mula sa mga side project patungo sa imprastraktura ng produksyon. Ang dating mga prompt-chain na tumatakbo sa mga notebook ay na-deploy na ngayon ng mga system na may pagsubaybay, muling pagsubok, at live na orkestra.

Ang "AI agent builder" ay anumang framework o platform na tumutulong sa mga team na lumikha ng mga ahente na maaaring mag-obserba, magpasya, at kumilos sa mga tool. Ang landscape ay nahahati sa pagitan ng code-first na mga framework na nagbibigay ng kabuuang kontrol, at mga platform na nag-abstract sa pagtutubero para makapag-focus ka sa mga use case.

Ang mga sumusunod na tagabuo ay hindi lamang sikat — napatunayan na nila ang kanilang mga sarili sa pang-araw-araw na paggamit. Ang bawat isa ay nakakakuha ng puwesto nito sa pamamagitan ng paglutas ng isang tunay na klase ng mga problema na mas mahusay kaysa sa iba.

1. Botpress

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na bumubuo ng mga nababanat na ahente ng AI na nagsasama-sama sa mga sistema ng negosyo, nagtataglay ng estado, at umaangkop sa real time nang walang mga mabibigat na rewrite sa engineering.

Pagpepresyo:

• Libreng Plano : Core builder, 1 bot, $5 AI credit
• Plus : $89/buwan — pagsubok sa daloy, pagruruta, handoff ng tao
• Koponan : $495/buwan — SSO, pakikipagtulungan, nakabahaging pagsubaybay sa paggamit

Botpress ay isang platform ng pagbuo ng ahente ng AI. Nagbibigay-daan ito sa paglikha ng mga ahente na nakakaalala ng konteksto, nag-pause kapag na-block, at nagpapatuloy kapag naging available na ang kinakailangang data.

Ito ay may higit sa limampung katutubong integrasyon. Ang mga ahente ay maaaring agad na makipag-ugnayan sa mga kalendaryo, CRM, helpdesk, o ERP, na binabawasan ang oras ng pag-setup at dependency sa manu-manong API wiring.

Ang kontrol ng modelo ay built-in. Maaaring ilipat ng mga developer ang utak na nagpapagana sa ahente sa pagitan GPT -4o, Claude, Gemini, o open-source na mga modelo depende sa workload, gastos, o pagsunod.

Ang mga ahente ay biswal na idinisenyo. Ang mga Builder ay maaaring mag-sketch ng mga daloy sa isang drag-and-drop na editor habang ang mga developer ay nagpapalawak ng lohika sa pamamagitan ng direktang code o mga advanced na tawag sa API.

Botpress namumukod-tangi para sa kahandaan sa produksyon. Binabalanse nito ang pagiging simple para sa mga hindi teknikal na builder na may extensibility para sa mga developer, na naghahatid ng mga ahente na nananatiling maaasahan kapag na-scale sa mga operasyon ng enterprise.

Mga pangunahing tampok:

• Mga workflow na awtomatikong nag-pause at nagpapatuloy
• 50+ pre-built na pagsasama sa mga enterprise app
• Isang pag-click na modelo na nagpapalipat-lipat GPT -4o, Claude, Gemini, o open-source
• Visual editor at pagpapasadya sa antas ng code

2. LangChain

Pinakamahusay para sa: Mga developer na nangangailangan ng ganap na kontrol sa pangangatwiran ng ahente, runtime logic, at mga pagsasama, na direktang nakasulat sa Python o JavaScript.

Pagpepresyo:

• Developer : Libre — 1 upuan, 5k bakas/buwan
• Plus : $39/buwan bawat upuan — mas mataas na mga limitasyon sa pagsubaybay, pag-deploy ng LangGraph
• Enterprise : Custom — self-hosted, SSO, pag-scale ng paggamit

Ang LangChain ay isang AI agent building framework. Binibigyan nito ang mga inhinyero ng scaffolding upang tukuyin nang eksakto kung paano nagpaplano, sumusubok muli, at tumatawag ng mga panlabas na tool ang isang ahente.

Ang extension ng LangGraph nito ay nagpapakilala ng mga stateful at matagal na daloy ng trabaho. Sa halip na mga single-turn prompt, maaaring pamahalaan ng mga ahente ang mga prosesong patuloy na umaangkop hanggang sa maabot ang isang layunin.

Gayunpaman, sa pagsasanay, ang LangChain ay naging magulo. Ang library ay isang tagpi-tagpi ng mga module na may kalahating suportado, na may mga kumpanyang dating nakatuon na ngayon ay inabandona ito para sa mga panloob na tinidor.

Maaari pa ring direktang ikonekta ng mga developer ang mga database, API, at vector store. Ngunit ang ecosystem ay pakiramdam ng malutong, na may mga pagsasama na madalas na naghihiwalay sa pagitan ng mga update at maliit na pananagutan.

Mga pangunahing tampok:

• Code-first framework para sa pagbuo ng mga loop ng pangangatwiran
• LangGraph para sa stateful, matagal nang tumatakbong mga ahente
• Mga masaganang pagsasama sa LLMs , mga API, at mga vector store
• Kontrol sa pagpaplano, muling pagsubok, at istraktura ng output

3. LlamaIndex

‍

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na bumubuo ng mga ahente na batay sa data na nangangailangan ng pare-parehong pag-access sa mga dokumento, talahanayan, at API nang hindi umaasa lamang sa LLM alaala.

Pagpepresyo:

• Open-source : Libreng gamitin at self-host
• Enterprise : Custom na pagpepresyo para sa suporta, pag-scale, at mga pinamamahalaang deployment

Ang LlamaIndex ay isang framework ng pagbuo ng ahente ng AI na dalubhasa sa paggawa ng magulo na content sa mga structured index na maaaring magtanong ng mga ahente. Sa halip na mag-scrap ng mga hilaw na dokumento, nagbibigay ito ng mga queryable na layer para sa teksto, mga talahanayan, at mga API.

Ginagawa ito ng diskarteng ito na isang go-to sa mga daloy ng trabaho na mabigat sa data. Kapag ang mga ahente ay nangangailangan ng maaasahang pagkuha mula sa mga invoice, knowledge base, o structured system, ang LlamaIndex ay nagbibigay ng malinis na tulay sa pagitan ng mga pinagmumulan ng data at pangangatwiran.

Ang downside nito ay ang pagiging kumplikado. Mayroong maraming magkakapatong na module para sa chunking, embeddings, at retrieval, na maaaring madaig ang mga team na bago sa pag-index. Nangangailangan ito ng pag-tune para makapaghatid ng matatag na mga resulta.

Mga pangunahing tampok:

• Advanced na pag-index para sa unstructured at structured na data
• Interface ng query para sa mga tugon ng grounding agent
• Extensible connectors para sa mga workflow ng enterprise
• Idinisenyo upang ipares sa mga framework ng orkestra tulad ng LangChain o CrewAI

4. CrewAI

Pinakamahusay para sa: Mga koponan na nagdidisenyo ng mga system na may maraming ahente kung saan ang mga natatanging tungkulin tulad ng mananaliksik, tagasuri, at tagaplano ay kailangang mag-coordinate patungo sa isang nakabahaging layunin.

Pagpepresyo:

• Open-source : Libre para sa self-hosting
• Enterprise : May bayad na suporta at mga pinamamahalaang deployment na available

Ang CrewAI ay isang AI agent building framework na binuo para sa pakikipagtulungan. Sa halip na isang ahente ang mag-juggling sa bawat gawain, hinahayaan ka nitong magtalaga ng mga espesyal na tungkulin at pagtulungan silang magtrabaho.

Ang dibisyon ng paggawa na ito ay kadalasang gumagawa ng mas maaasahang mga resulta, lalo na sa mga daloy ng trabaho na nakikinabang mula sa pagsusuri ng mga kasamahan o mga handoff ng gawain. Mas malapit ito sa kung paano aktwal na gumagana ang mga pangkat ng tao.

Ang hamon ay ang orkestrasyon sa itaas. Ang pag-set up ng mga tungkulin, mga pattern ng komunikasyon, at mga guardrail ay maaaring mabilis na maging kumplikado, at ang mga crew na may napakaraming ahente ay nanganganib na magpabagal sa isa't isa.

Mga pangunahing tampok:

• Espesyalisasyon na nakabatay sa tungkulin para sa mga ahente
• Pag-orkestra na hinimok ng config ng mga sequential o parallel na daloy ng trabaho
• Transparent na komunikasyon at mga handoff ng gawain sa pagitan ng mga ahente
• Mga deployment na handa sa produksyon sa pamamagitan ng Docker at Kubernetes

5. Semantic Kernel

Pinakamahusay para sa: Mga negosyong nagtatayo ng mga ahente ng AI na dapat direktang isama sa mga serbisyo ng Microsoft habang pinapanatili ang pagsunod at kontrol sa IT.

Pagpepresyo:

• Open-source : Libre sa ilalim ng lisensya ng MIT
• Enterprise : Suporta at pag-scale sa pamamagitan ng mga kontrata ng Azure

Ang Semantic Kernel ay ang balangkas ng pagbuo ng ahente ng Microsoft. Nagbibigay ito ng mga abstraction para sa "mga kasanayan" at "mga alaala" na ginagawang mas predictable ang mga ahente ng AI sa loob ng mga workflow ng enterprise.

Ang lakas nito ay integration. Out of the box, kumokonekta ito sa Microsoft 365, Azure, at iba pang mga pangunahing serbisyo, na nagbibigay sa mga negosyo ng isang low-friction path sa pag-deploy ng agentic AI.

Ang trade-off ay saklaw. Ang Semantic Kernel ay iniayon sa ecosystem ng Microsoft, na nangangahulugang mga koponan sa labas nito stack madalas itong makitang matibay kumpara sa mas pangkalahatang mga balangkas.

Mga pangunahing tampok:

• Katutubong suporta para sa Mga Koponan, Outlook, SharePoint, at Dynamics
• Mga abstraction ng kasanayan at memorya para sa structured agent na pag-uugali
• Pagsunod sa negosyo at kakayahang masubaybayan na binuo sa disenyo
• Nababaluktot na mga opsyon sa pag-deploy sa mga kapaligiran ng Azure

6. AutoGPT

Pinakamahusay para sa: Ang mga Builder ay sumusubok sa autonomous na pagsasagawa ng gawain sa mga ahente na nagdidirekta sa sarili patungo sa mga layunin nang walang palagiang senyas.

Pagpepresyo:

• Open-source : Libreng proyekto ng komunidad
• Mga third-party na tinidor : May bayad na pagho-host at mga pinamamahalaang serbisyo na available

Pinasikat ng AutoGPT ang konsepto ng ganap na autonomous na mga ahente. Dahil sa layunin, nagpaplano ito ng mga subtask, nagsasagawa ng mga aksyon, at patuloy na gumagana hanggang sa masiyahan o ma-block ang mga kundisyon.

Nagbigay inspirasyon ito sa maraming mga eksperimento, ngunit sa mga totoong deployment madalas itong nahihirapan. Nang walang malakas na mga hadlang, ang mga gawain ay umiikot o natigil, na naglilimita sa pagiging maaasahan para sa mga daloy ng trabaho sa produksyon.

Gayunpaman, nananatili itong mahalaga para sa prototyping. Ipinapakita ng AutoGPT kung ano ang posible kapag ang mga ahente ay binigyan ng awtonomiya, at ang ecosystem nito ay patuloy na naglalabas ng mga tinidor at extension na may espesyal na pokus.

Mga pangunahing tampok:

• Autonomous na pagpapatupad na hinihimok ng layunin
• Awtomatikong pagpaplano ng gawain at paggamit ng memorya
• Pagpapatupad ng tool nang walang manu-manong pag-prompt
• Eksperimento at tinidor na hinimok ng komunidad

7. AutoGen

Pinakamahusay para sa: Mga developer na nag-eeksperimento sa mga sistema ng pakikipag-usap na multi-agent kung saan nagtutulungan ang mga ahente sa pamamagitan ng structured na dialogue upang magplano, mag-verify, at mag-adapt.

Pagpepresyo:

• Open-source : Libreng gamitin at palawigin
• Enterprise : Available ang custom na paglilisensya at suporta sa pamamagitan ng Microsoft ecosystem

Ang AutoGen ay isang balangkas para sa pagbuo ng mga pag-uusap ng maraming ahente. Binubuo nito ang mga gawain bilang mga diyalogo sa pagitan ng mga ahente na nagmumungkahi ng mga hakbang, nagbe-verify ng mga resulta, at umuulit hanggang sa makumpleto.

Ang diskarte na ito ay mahusay na gumagana para sa pag-debug, pagbuo ng code, o pagpaplano ng mga sitwasyon kung saan ang paulit-ulit na pabalik-balik ay gumagawa ng mas malakas na resulta kaysa sa isang desisyon ng ahente.

Ang kahinaan nito ay pagiging praktikal. Ang pagpapatakbo ng mga pag-uusap na ito sa produksyon ay maaaring maging mapagkukunan-intensive, at kung walang maingat na guardrails, ang mga ahente ay nanganganib na maipit sa walang katapusang talakayan.

Mga pangunahing tampok:

• Pakikipagtulungan sa pag-uusap sa pagitan ng maraming ahente
• Mga paulit-ulit na pagpaplano at pagpapatunay sa sarili
• Mga debuggable na dialogue na nagpapakita ng mga landas ng pangangatwiran
• Pagsasama sa LLMs at panlabas na pagpapatupad ng tool

Simulan ang Pagbuo ng Mga Ahente ng AI Ngayon

Binabago ng mga tagabuo ng ahente ng AI ang pamamahala ng daloy ng trabaho, automation ng gawain, at mga pakikipag-ugnayan ng customer. Kung handa ka nang itaas ang iyong mga prosesong pinapagana ng AI, may mga tool ang Botpress para magawa ito.

Sa isang modular na disenyo, maayos na pagsasama, at advanced na kakayahan ng AI, Botpress higit pa sa pagiging isang platform lamang—ito ay isang matatag na balangkas para sa paglikha ng mga autonomous na ahente na iniayon sa iyong mga partikular na pangangailangan.

Galugarin ang matalinong automation at simulan ang pagbuo gamit ang Botpress ngayon—libre itong magsimula.

Mga FAQ

1. Ano ang pagkakaiba ng isang ahente ng AI mula sa isang tradisyunal na tool sa chatbot o RPA?

Ang isang ahente ng AI ay naiiba sa isang tradisyunal na tool sa chatbot o RPA dahil hindi lamang ito sumusunod sa mga nakapirming script o mahigpit na panuntunan; sa halip, naiintindihan nito ang konteksto, mga dahilan tungkol sa layunin ng user, at dynamic na nagpapasya kung anong mga aksyon ang gagawin. Ang mga tradisyunal na chatbot ay tumutugon batay sa mga paunang nakasulat na daloy, habang ang mga RPA bot ay nagsasagawa ng mga paulit-ulit na gawain nang hindi umaangkop sa pagbabago ng mga sitwasyon. Maaaring pangasiwaan ng mga ahente ng AI ang mga hindi mahuhulaan na input, isama sa maraming system, at gumawa ng mga desisyon sa real time, gumagana tulad ng mga autonomous na problem-solver sa halip na mga static na tool.

2. Maaari ko bang gamitin ang AI agent builders nang walang kaalaman sa programming?

Oo, maaari mong gamitin ang AI agent builders nang walang kaalaman sa programming dahil maraming platform ang nag-aalok ng mga drag-and-drop na interface at visual flow editor. Hinahayaan ka ng mga tool na ito na walang code na magdisenyo ng mga pag-uusap at mag-deploy ng mga ahente nang walang pagsusulat ng code, kahit na ang pagbuo ng mas advanced na lohika o pagsasama ay maaaring mangailangan pa rin ng mga teknikal na kasanayan. 

3. Ano ang ibig sabihin ng "autonomous" sa konteksto ng mga ahente ng AI?

Sa konteksto ng mga ahente ng AI, ang ibig sabihin ng "autonomous" ay maaaring magpasya ang ahente kung anong mga aksyon ang gagawin nang hindi tahasang sinasabi sa bawat hakbang ng isang tao. Sa halip na sundin ang isang script, gumagamit ito ng pangangatwiran at magagamit na mga tool upang magplano at ayusin ang pag-uugali nito patungo sa pagkamit ng mga partikular na layunin. Binibigyang-daan nito na pangasiwaan ang mga variation sa input ng user at gumana nang hiwalay upang himukin ang mga resulta.

4. Paano naiiba ang mga ahente ng AI sa mga digital assistant tulad ng Siri o Alexa?

Ang mga ahente ng AI ay naiiba sa mga digital na katulong tulad ng Siri o Alexa dahil idinisenyo ang mga ito hindi lamang upang sagutin ang mga tanong o magsagawa ng mga simpleng utos kundi upang magsagawa din ng mga proseso ng maraming hakbang at gumawa ng mga desisyon batay sa konteksto at data. Si Siri at Alexa ay karaniwang nagbibigay ng impormasyon o kinokontrol ang mga smart device, habang ang mga ahente ng AI ay maaaring magsagawa ng mga kumplikadong daloy ng trabaho, tulad ng pag-update ng mga tala ng CRM o pamamahala ng mga proseso ng negosyo end-to-end. 

5. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng workflow na nakabatay sa panuntunan at ng isang agentic?

Ang pagkakaiba sa pagitan ng workflow na nakabatay sa panuntunan at ng isang ahente ay ang isang workflow na nakabatay sa panuntunan ay sumusunod sa paunang tinukoy na mga tagubilin na "kung-ganito-kung gayon" at masira kapag nahaharap sa mga hindi inaasahang sitwasyon. Sa kabaligtaran, ang isang ahenteng daloy ng trabaho ay umaangkop sa bagong impormasyon at nagpapasya sa pinakamahusay na kurso ng pagkilos nang naaangkop. Ginagawa nitong mas angkop ang mga sistemang ahente para sa paghawak ng mga kumplikado, pabagu-bagong gawain kung saan hindi sapat ang mga mahigpit na panuntunan.