7 大免費 AI 代理框架

減少重複工作，加快部署速度

根據麥肯錫的 2024 AI 報告，目前有 65% 的公司定期使用生成式 AI，但許多公司在實際運用案例時仍遇到瓶頸。

嘗試圍繞 AI 模型建立基礎架構的團隊 - 以人工方式管理輸入、輸出、連結邏輯和 API 呼叫 - 花費 5 個月或更長時間將系統投入生產的可能性高出 1.5 倍。

AI 代理框架透過將無聊但必要的設定工作標準化來解決這個問題。與其從頭開始拼接每一個整合或工具鏈，團隊可以插入一個共用的框架來乾淨地處理。 

可重複使用的邏輯，讓代理之間的擴充更容易

在使用 AI 代理框架時，很多看似「智慧」的東西都可歸結為模組化、可組合的步驟，這些步驟可在不同的代理或流程中重複使用。

當這個邏輯以單元的形式存在於乾淨的架構中時，它就會變得很簡單，就像呼叫 add(2,3) 一樣簡單。

AI 代理框架可讓開發人員自由地從第一原則思考 - 以直覺解決使用者的問題，而不需重複建立相同的推理模式。

與其試圖在事前將所有邏輯完美標準化，團隊可以更像產品設計師一樣工作：測試、適應、重複使用有效的方法，並在不同的使用個案中擴展。

共用架構讓團隊合作變得易於管理

當 AI 代理程式在共用基礎架構 (雲端平台或伺服器推論) 上執行時，它們所建立的架構會直接影響團隊合作的方式。

框架可讓協作變得可見且可控。將其想像成管理代理行為的共用 Google Sheet：

• 定義的邏輯擁有權- 每個人都知道誰擁有代理的哪一部分
• 安全更新- 可變更推理、工具和記憶體而不會產生衝突
• 可稽核的變更- 流量和組態的編輯都有版本記錄，並可追蹤
• 跨團隊的清晰度- 非開發人員不需閱讀程式碼即可檢視代理如何運作

1. Botpress

最適合：建置可連結工具的 AI 代理的團隊，使用LLM步驟進行推理、決策或語言理解。

Botpress 是一個 AI 代理程式平台，專為想要架構代理程式行為而不需管理繁重程式碼邏輯的團隊所打造。

您可以使用流程來設計代理程式的運作方式 - 這是一種視覺化編輯器，其中每個節點都會處理一個重點任務，包括記憶體、條件和工具連線。

您不需要撰寫連鎖提示或邏輯樹，而是使用反映真實工作流程的範圍化、模組化片段。

當您想要跨支援、入職或內部系統進行可靠的自動化時，這種模組化特別有用，而且邏輯清晰、權限明確。

Botpress 內建了 CRM、電子郵件和資料庫等工具的整合功能，因此您的經紀人可以立即採取實際行動。

主要功能：

• 使用拖放介面直觀地建立工作流程。
• 在需要時加入自訂工具和邏輯。
• 在網站、WhatsApp、Slack 等平台上部署代理。
• 使用內建的 NLU、知識來源和個性控制。

定價：

• 免費計劃：包含核心建置程式、1 個機器人和 5 美元 AI 信用額度
• Plus：89 美元/月 - 流量測試、路由、人性化交接
• 團隊：$495/月 - SSO、協作、共享使用追蹤
• 企業級：自訂 - 適用於自訂設定、高容量或合規控制

2.LangChain

最適合 從零開始建立自訂 AI 代理的開發人員，尤其是針對研究、RAG 系統或任何需要嚴格控制代理行為的工作。

LangChain 是建立 AI 代理最廣泛採用的框架。它為開發人員提供了核心元件，讓他們可以連接工具、提示、記憶體和推理，並完全控制代理程式的運作方式。

它是最早將模組代理設計推向市場的平台之一，現在的功能就像是LLM 工作流程的作業系統。

您可以利用框架不斷增加的支援與程式碼，輕鬆地鏈結步驟、切換記憶體類型，以及插入 API 或向量資料庫。

然而，這種深度也帶來了複雜性。由於有許多活動的部分，您可能需要花時間才能找到適合您使用個案的抽象，而且堅持使用一種抽象可能會讓您感覺像是建立在不穩定的基礎上。

主要特點：

• 使用工具、提示和記憶的模組鏈建立代理程式
• 與LLMs、API、向量儲存和檢索器整合
• 開發人員可完全控制流程邏輯與執行
• 可選擇使用 LangSmith 進行追蹤和評估

定價：

• 開發人員：免費 - 1 個座位、每月 5,000 次追蹤、提示管理、基本追蹤工具
• Plus: $39/月/位 - 團隊功能、更高的追蹤限制、LangGraph 開發部署
• 企業級：自訂 - 自行託管或混合設定、SSO、支援及使用擴充

3.CrewAI

最適合 快速建立多機體行為原型的團隊，特別是針對跨角色的線性任務。

CrewAI 是多代理系統的開放原始碼架構，可讓人工智慧代理透過定義的角色和共同目標協同執行任務。它專為需要代理人之間進行智慧型團隊合作的情境所設計。

CrewAI 吸引人之處在於它非常容易上手。您可以定義一個船員，為每個代理指派一個角色，並給予他們一個共同目標。

從那時開始，代理程式就可以討論、執行任務和完成目標，而不需要從頭開始的協調邏輯。對於簡單的多代理使用個案，它只需要很少的設定就能完成大量的工作。

但是，這種簡易性是雙向的。一旦您的工作流程變得更複雜 - 如果代理需要在任務中進行調整，或協調不同的條件步驟 - 內建的抽象功能就會讓人覺得受到限制。

主要功能：

• 以角色為基礎的代理設定，具有指定的目標和記憶體
• 支援連續與平行的代理程式執行
• 共用船員記憶體，以利團隊協調
• 透過功能和提示輕鬆整合工具

定價： 

• 免費：$0/月 - 50 次執行、1 名現場工作人員、1 個座位
• 基本：99 美元/月 - 100 次執行、2 名現場工作人員、5 個座位
• 標準：500 美元/月 - 1,000 次執行、2 名現場工作人員、無限座位、2 小時上線時間
• 專業版：1,000 美元/月 - 2,000 次執行、5 名現場工作人員、無限座位、4 個上線小時

4.微軟語意核心

最適合： 在現有應用程式中嵌入類似代理邏輯的企業團隊，尤其是那些已經使用 Microsoft 生態系統的團隊。

Microsoft Semantic Kernel 是一個開放原始碼的 AI 協調框架，可協助開發人員將 AI 功能嵌入現有的應用程式。

它著重於模組化、記憶和目標規劃，因此非常適合建立可在企業環境中運作的強大人工智能代理。

Semantic Kernel 的核心是規劃和執行。您可以定義 「技能」（可以是本機函式或LLM提示），並將它們結合到語意計劃中，以引導代理程式的行為。

此框架可處理記憶體管理、支援工具使用，並與 .NET 和 Python 系統乾淨整合。

儘管如此，它仍是一個開發人員優先使用的工具：幾乎沒有可視化的鷹架，而且大部分的協調工作都需要經過深思熟慮的設計。 

主要特點：

• 以技能為基礎的模組化架構（功能、提示、工具）
• 內建記憶和目標規劃支援
• 與 C#、.NET 及 Python 環境原生整合
• 具備 Azure 整合選項的開放原始碼 SDK

5.自動生成

最適合建立協同、多代理工作流程的技術團隊，需要完整的可視性和可追蹤性。

AutoGen 是基於結構化對話的多機器人系統的開放原始碼開發架構。

您可以為每個代理指派一個角色 - 計畫員、研究員、執行員或自訂角色 - 讓他們交換訊息，一起處理複雜的任務。

AutoGen 的核心是管理訊息傳遞和共用記憶體。您可以編寫會話流程，在重要的地方注入邏輯，並決定何時需要人工介入。

與低程式碼工具相比，它需要更多的設定，但它提供您一個完全透明的系統，可擴充至研究實驗、人為迴圈流程，或任何您必須從頭到尾追蹤代理推理的場景。

主要特點：

• 結構化的訊息交換與明確的角色指派
• 在對話中的任何時候進行功能呼叫注入
• 每個代理和整個機組的共用和範圍記憶體
• 內建稽核記錄，可記錄每一則訊息和每一項決策

6.AutoGPT

最適合：獨自開發人員和小型團隊，在沒有持續監督的情況下建立自主工作流程的原型。

AutoGPT 是一個自主代理框架，可將GPT轉變為自我規劃、目標驅動的助理。

實際上，您只需將目標交給它，例如「編譯市場分析」，它就會自行將工作分解為子任務、擷取資料、寫入檔案或呼叫 API。這感覺就像是把研究工作交給一個不需要太多指導的初級分析師。

您會立刻注意到兩件事。首先，AutoGPT 的自主性賦予了完全自動化的批次工作流程權力，如果您將這些流程與人工代理綁在一起，它們就會停滯不前。

其次，同樣的獨立性要求您對每次運行進行徹底監控，以控制潛在風險。

隨著時間的推移，您會學會調整它的重試邏輯和外掛程式組合，讓它保持生產力，而不是游手好閒。

主要特點：

• 可將目標分解為可執行步驟的自我規劃代理
• 網頁瀏覽、檔案操作和自訂 API 的外掛系統
• 以向量為基礎的記憶體，可記住先前的事實和決定
• 當任務遇到死角時，會自動重試和恢復

7.RASA

最適合：需要深入自訂會話流程以及完全擁有資料和模型的團隊。

Rasa 是一個開放原始碼架構，結合自然語言理解與對話管理，以支援情境感知聊天機器人和語音助理。 

您可以利用可互換的元件組合 NLU 管道，然後定義能夠在多次轉換中維持上下文的對話政策。這種方法可讓您隨著領域的演進而更換新的意向分類器或實體萃取器，而無須重寫系統的其他部分。

由於 Rasa 在您的基礎架構上執行，因此您可以完全控制資料隱私與擴充。

主要功能：

• 擷取意圖和實體的進階 NLU 管道
• 適用於複雜、多輪對話的自訂對話政策
• 可擴充的管道元件，適用於任何領域或語言
• 開放原始碼程式庫，可整合訊息傳送管道

定價： 

• 開放原始碼：免費 - 包含完整框架，Apache 2.0 授權
• 專業版：免費 - 使用 Rasa Pro 最多可達 1,000 對話/月
• 成長：從 35,000 美元/年 - 包括 Rasa Studio、支援和商業到

AI 代理和聊天機器人有什麼不同？

聊天機器人遵循預先定義的規則來管理直接對話。另一方面，人工智能代理可自主運作。它可以在整個工作流程中進行推理並做出決策，而不僅僅是在聊天中做出回應。

非技術使用者使用這些框架的學習曲線是什麼？

Botpress 或 LangGraph 等平台提供可視化的建置程式和範本，可降低非技術使用者的學習曲線。然而，設定整合或實作自訂邏輯仍需要一些技術協助。

開放原始碼框架與免費商業框架有何差異？

開放原始碼框架提供完整的原始碼存取權限，並可自行託管及進行廣泛的客製化。免費的商業架構提供友善的使用者介面和主機，但可能會有功能限制，或需要付費計劃才能進階使用。

如何評估使用這些工具建立的 AI 代理的效能？

您可以使用包括任務完成率、回應時間、回退或失敗率以及使用者滿意度等關鍵指標來評估 AI 代理的效能。許多框架都內建分析功能，您也可以連接外部工具進行更深入的效能追蹤。

哪些產業從代理自動化獲益最多？

客戶服務、醫療保健、金融和電子商務等產業都能從自動化中獲得重大收益，尤其是在重複性工作耗費大量時間的情況下。