2025 年七大免費 AI 代理框架

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想像一個世界，你的待辦清單自動完成，工作流程順暢無阻，AI代理人成為你最棒的新同事。

AI代理框架正是這樣的基礎結構，協助你打造能夠處理複雜流程、解決實際問題並輕鬆擴展的AI代理人。

無論是簡化客服、個人化用戶體驗，還是自動化日常瑣事，AI代理框架都能讓你運用最先進的大型語言模型（LLM），創造出非凡的軟體。

什麼是 AI 智能代理框架？

AI代理框架是專為簡化自主AI代理人開發而設計的平台、工具或函式庫。這些框架透過提供常用功能的預建模組（如整合各種工具或協調任務），大幅節省開發者寶貴的時間，讓代理流程更有效率。

使用AI代理框架的最大好處是能將複雜問題抽象化，拆解成可管理的步驟，並確保系統具備擴展性。

AI代理框架會根據不同開發者需求量身打造：有些專注於對話、虛擬助理或聊天機器人，有些則著重於流程協調。

這些AI代理人通常能感知輸入、透過演算法或LLM處理，並執行像是檢索增強生成、啟動工作流程或一般對話等動作。

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AI 智能代理框架的主要組成

大多數 AI 智能代理框架在底層都採用相同的結構，讓它們能夠有系統地在不同工具和流程間傳遞結構化資訊。

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使用 AI 智能代理框架的好處

部署更快，重複性工作更少

根據 麥肯錫 2024 年 AI 報告，目前有 65% 的企業經常使用生成式 AI，但在真正落地應用時，仍常遇到瓶頸。

如果團隊嘗試自行搭建AI模型基礎設施——手動管理輸入、輸出、邏輯串接和API呼叫——花五個月以上才能進入正式環境的機率會高出1.5倍。

AI代理框架的解決方式是標準化那些繁瑣但必要的設定工作。團隊不必從零開始整合每個工具或流程，只需接入共用框架即可輕鬆搞定。

可重用邏輯，讓多個代理輕鬆擴展

使用AI代理框架時，大部分代理人的「智慧」其實就是可重複利用、可組合的模組化步驟，可以在不同代理人或流程間共用。

當這些邏輯以單元形式存在於乾淨的框架中，調用它就像在 Python 裡執行 add(2,3) 一樣簡單。

AI代理框架讓開發者能從根本思考——用直覺解決用戶問題，不必一再重複建立相同的推理模式。

團隊不必一開始就把所有邏輯標準化，可以像產品設計師一樣：測試、調整、重用有效的部分，並將其擴展到更多應用場景。

透過共用框架，協作變得更容易

當 AI 智能代理運行在共用基礎設施（如雲端平台或伺服器推論）時，所用框架會直接影響團隊的協作方式。

框架的好處在於讓協作變得透明且可控。就像管理一份共用Google試算表來設定代理人行為一樣。AI代理框架提供：

• 明確的邏輯歸屬——每個人都知道誰負責代理的哪一部分
• 安全更新——推理、工具和記憶可在無衝突下調整
• 可稽核的變更——流程和設定的修改都有版本紀錄可追蹤
• 跨團隊透明——非開發人員也能檢視代理運作方式，無需讀程式碼

如何挑選AI代理框架：五大問題類別

面對眾多開源平臺和服務，選擇最適合的免費 AI 智能代理框架可能讓人感到無從下手。

為了簡化選擇流程，請聚焦在這五個面向：易用性、可自訂性、可擴展性、整合能力，以及安全性。

我的同事們與數千位尋找AI代理框架的開發者和團隊交流過。我們將這些實際經驗整理成一份問題清單，供你的團隊針對每個面向討論。

1）易用性

根據你或團隊的技能組合，你需要考慮不同AI代理框架的易用程度。

• 這個框架好上手嗎？
• 設定流程複雜嗎？
• 對新手友善嗎？
• 有提供低程式碼選項嗎？
• 能快速做原型嗎？

2）可自訂性

大多數開發者都希望自訂AI代理人，但所需的自訂程度取決於你的目標和技術能力。自訂選項應該是你考慮的重點之一。

• 這個框架能自訂工作流程，還是只能用預設流程？
• 有模組化元件可以自由組合嗎？
• 有彈性的流程管線嗎？
• 能擴充工作流程嗎？
• 能因應不同產業或應用場景調整嗎？

3）可擴展性

如果你想做大，選擇AI代理框架前就要考慮它的擴展能力。假如你的客服代理人從每天200人暴增到2萬人，你的解決方案必須能應付。

• 這個框架能處理高流量嗎？
• 能隨需求成長嗎？（記得考慮成本）
• 在高壓下運作順暢嗎？
• 有提供經濟實惠的擴展方案嗎？

4）整合能力

AI代理人最重要的就是與其他工具的連結。整合（預建整合函式庫）和整合能力（自訂整合的可能性）應該是你優先考慮的重點。

• 這個框架能整合API嗎？
• 能和你的資料庫相容嗎？
• 有支援雲端服務嗎？
• 有提供CRM和工具整合嗎？不論是預建還是自訂？

5）安全性

如果你要處理個人資料（包括姓名或電子郵件），就必須確保AI代理框架符合適當的安全要求。

• 它如何保護用戶資料？
• 有提供加密功能嗎？
• 有符合合規要求嗎？（可能包括GDPR、SOC 2或HIPAA認證）
• 有API層級的安全性嗎？
• 有提供安全的整合方式嗎？

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建議你和團隊討論這些問題，找出對組織最重要的功能。這樣的討論有助於激發新想法，真正了解你的工作流程需求。

現在你已經明確需求，接下來就來看看有哪些框架能滿足這些條件。有明確目標後，選擇合適的 AI 智能代理框架就容易多了。

七大免費 AI 智能代理框架推薦

1. Botpress

最適合：打造 AI 智能代理、需要連接工具，並以 LLM 驅動步驟進行推理、決策或語言理解的團隊。

Botpress 是一個免費的 AI 智能代理平臺，適合希望結構化代理行為、又不想處理大量程式碼邏輯的團隊使用。

你可以用視覺化拖拉介面設計代理人運作方式。用戶能建立流程，每個節點負責特定任務，並可設定記憶、條件與工具連結。

不必寫一連串提示或邏輯樹，用戶可以用具體、模組化的元件來反映真實工作流程。

這種模組化特別適合需要可靠自動化（如客服、員工訓練或內部系統），而且邏輯清晰、權限分明的情境。

Botpress還內建多種整合，支援CRM、電子郵件和資料庫等工具，讓任何AI代理人都能立即執行實際操作。

主要特色：

• 用拖拉介面視覺化建立工作流程
• 需要時可加入自訂工具和邏輯
• 可將代理人部署到網站、WhatsApp、Slack等多個平台
• 內建NLU、知識來源與個性控制功能

價格：

• 免費方案：包含核心編輯器、1個機器人及5美元AI額度
• Plus：每月89美元 — 流程測試、路由、人員交接
• Team：每月495美元 — SSO、協作、共用使用追蹤
• 企業版：每月2,000美元起——適用於自訂部署、高流量或合規需求

2. LangChain

最適合： 從零打造自訂 AI 智能代理的開發者，特別適合研究、RAG 系統或需要嚴格控制代理行為的情境。

LangChain 是目前最廣泛採用的 AI 智能代理框架之一。它為開發者提供了串接工具、提示詞、記憶體與推理等核心元件，讓你能完全掌控代理的運作方式。

它是最早將模組化代理設計帶入市場的平台之一，現在已成為 LLM 工作流程的作業系統。

你可以輕鬆串接步驟、切換記憶類型，並連接API或向量資料庫，隨著框架支援和程式碼持續增加，彈性更高。

然而，這種深度也帶來了複雜性。由於有許多組件需要協同運作，找到適合自己情境的抽象層可能需要一些時間，而且堅持使用某一種方式時，會讓人感覺像是在不穩定的基礎上建構。

主要特色：

• 使用模組化的工具鏈、提示詞和記憶體來打造智能代理
• 可與大型語言模型（LLM）、API、向量資料庫及檢索器整合
• 開發者可完全掌控流程邏輯與執行方式
• 可選用 LangSmith 進行追蹤與評估

價格：

• 開發者：免費－1 個席次、每月 5,000 筆追蹤、提示管理、基本追蹤工具
• Plus：每席次每月 $39－團隊功能、更高追蹤上限、LangGraph 開發部署
• 企業版：自訂－自架或混合部署、SSO、支援與用量擴充

3. CrewAI

最適合：需要快速建立多代理原型，特別是適合線性、可明確分工任務的團隊。

CrewAI 是一個開源的多代理系統框架，讓 AI 代理能透過明確分工與共同目標協作完成任務。它特別適合需要智能團隊合作的情境。

CrewAI 的吸引力在於上手非常簡單。你只需定義一個團隊，為每個代理分配角色，並設定共同目標即可。

之後，代理們會自行討論、執行任務並完成目標，無需你從零設計協作邏輯。對於簡單的多代理應用情境，只需極少設定就能完成許多工作，令人驚訝。

但這種簡單性也有限制。一旦工作流程變得更複雜——例如代理需要在任務中途調整行動，或需根據條件協同作業——內建的抽象層就會顯得侷限。

主要特色：

• 以角色為基礎的代理設定，具備目標與記憶體
• 支援代理的順序與平行執行
• 團隊共享記憶體，便於協作
• 可透過函式與提示詞輕鬆整合工具

價格：

• 免費：$0/月－50 次執行、1 組線上團隊、1 席次
• Basic：$99/月－100 次執行、2 組線上團隊、5 席次
• Standard：$500/月－1,000 次執行、2 組線上團隊、無限席次、2 小時導入協助
• 專業版：每月 1,000 美元－2,000 次執行、5 組活躍團隊、無限使用者、4 小時上線協助

4. Microsoft Semantic Kernel

最適合對象：企業團隊將類代理邏輯嵌入現有應用程式，特別是已經使用 Microsoft 生態系統的團隊。

Microsoft Semantic Kernel 是一套開源 AI 協作框架，協助開發者將 AI 能力嵌入現有應用程式。

它著重於模組化、記憶體與目標規劃，非常適合打造能在企業環境中運作的強大 AI 代理。

Semantic Kernel 的核心在於規劃與執行。你可以定義「技能」——這些技能可以是原生函式或由大型語言模型支援的提示——並將它們組合成語意計劃，引導代理人的行為。

該框架負責記憶體管理、支援工具使用，並可與 .NET 及 Python 系統無縫整合。

不過，它仍然是以開發者為主的工具：缺乏可視化輔助，大部分協作流程需要自行設計。

主要特色：

• 模組化技能架構（函式、提示詞、工具）
• 內建記憶體與目標規劃支援
• 原生整合 C#、.NET 與 Python 環境
• 開源 SDK，支援 Azure 整合選項

5. AutoGen

最適合：需要完整可見性與可追溯性的技術團隊打造協作型多代理工作流程。

AutoGen 是一套基於結構化對話的開源多代理系統開發框架。

你可以為每個代理分配角色——如規劃者、研究員、執行者，或自訂角色——讓他們透過訊息交流，共同解決複雜任務。

AutoGen 的核心在於管理訊息傳遞與共享記憶體。你可以編寫對話流程，在關鍵處插入邏輯，並決定何時需要人工介入。

雖然比低程式碼工具需要更多設定，但你將獲得一個完全透明、可擴展至研究實驗、人機協作流程，或任何需要全程追蹤代理推理的系統。

主要特色：

• 結構化訊息交換，明確分配角色
• 可在對話任意階段插入函式呼叫
• 每個代理及團隊皆有共享與專屬記憶體
• 內建稽核日誌，記錄每則訊息與決策

6. AutoGPT

最適合：獨立開發者與小型團隊，設計自動化工作流程原型，無需持續監控。

AutoGPT 是一個自主代理框架，能將GPT 聊天機器人轉變為自我規劃、目標導向的助手。

實際操作時，你只需給它一個目標，例如「彙整市場分析」，它就會自動將任務拆解成多個子任務，抓取資料、寫入檔案，或自行呼叫 API。這種感覺就像把研究工作交給一位只需極少指導的初階分析師。

你會立刻發現兩件事。首先，AutoGPT 的自主性讓全自動批次工作流程成為可能，若綁定人工代理則會中斷。

其次，這種獨立性也要求你為每次執行設置完善的監控機制，以控管潛在風險。

隨著使用經驗累積，你會學會調整重試邏輯與插件組合，讓它保持高效而不會偏離目標。

主要特色：

• 自我規劃代理，能將目標拆解為可執行步驟
• 插件系統支援網頁瀏覽、檔案操作與自訂 API
• 基於向量的記憶體，能記住過往事實與決策
• 遇到瓶頸時自動重試與恢復

7. Rasa

最適合：需要深度自訂對話流程，並完全掌控資料與模型的團隊。

Rasa 是一套開源框架，結合自然語言理解與對話管理，驅動具備情境感知的聊天機器人與語音助手。

你可以用可替換元件組裝 NLU 處理流程，再定義對話策略，讓系統能在多輪對話中維持情境。這種方式讓你隨著業務需求更換意圖分類器或實體擷取器，而不必重寫其他系統部分。

由於 Rasa 可在自家基礎設施上運行，你能完全掌控資料隱私與擴展性。

主要特色：

• 進階 NLU 處理流程，能擷取意圖與實體
• 自訂對話策略，支援複雜多輪對話
• 可擴充的流程元件，適用於各種領域與語言
• 開源程式碼庫，支援多種訊息通道整合

價格：

• 開源版：免費－包含完整框架，Apache 2.0 授權
• Pro 版：免費－每月最多 1,000 次對話，支援 Rasa Pro
• 成長方案：每年 35,000 美元起——包含 Rasa Studio、支援服務及商業授權。

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AI 代理框架正在改變團隊開發軟體的方式。它們讓你專注於成果而非基礎設施，而 Botpress 提供你啟動所需的一切。

透過模組化流程、內建工具及原生 LLM 設計，Botpress 協助你打造能在正式環境運作的代理。你能精確掌控代理的行為、可存取內容及決策原因，並內建完整追蹤能力。

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常見問題

1. AI 代理人和聊天機器人有什麼不同？

AI 代理與聊天機器人的差異在於，聊天機器人依照預設腳本或決策樹回答問題，而 AI 代理則能自主決策，跨系統完成多步驟任務，功能超越單純對話。

2. 非技術使用者使用這些框架的學習曲線如何？

像 Botpress 或 LangGraph 這類框架，對非技術使用者來說，因為有可視化編輯器與範本，學習曲線相對平緩，但若需自訂工作流程或第三方整合，仍可能需要開發人員協助。

3. 開源框架和免費商業框架有什麼差別？

開源框架與免費商業框架的差異在於，開源工具允許你檢視、修改原始碼並自行部署應用程式，而免費商業框架則包含託管服務，若要完整存取功能則需付費升級。

4. 我要如何評估AI代理人的效能？

要評估用這些工具打造的 AI 代理效能，可以追蹤任務成功率、回應準確度、延遲時間、備援頻率及用戶滿意度等指標。許多平台內建分析儀表板，也可搭配 PostHog 或 Mixpanel 等外部工具加強追蹤。

5. 哪些產業最能從代理自動化中受益？

最能從代理自動化受益的產業包括客服、醫療保健、金融和電子商務，特別是在預約排程、文件處理、潛在客戶資格審查以及重複性的後台作業等任務上。