- LLM 代理框架可透過管理記憶體、決策和工具整合來簡化 AI 代理的建立，讓開發人員不必從頭開始撰寫複雜的程式碼。
- 框架的重點各有不同，因此選擇合適的框架取決於您的特定用例和技術需求。
- LLM 代理框架可讓 AI 代理與外部系統和知識庫連線，讓它們自動執行任務、擷取資訊，並產生情境感知回應。
- LLM 代理商的未來將朝向協調多個專業代理商共同工作，簡化不同業務功能的複雜任務。
大型語言模型LLMs) 讓AI 代理變得更聰明，但管理其邏輯、工作流程和整合卻是一大挑戰。這正是LLM 代理框架的用武之地 - 它們提供了建立、部署和擴充 AI 驅動自動化的架構。
不同的框架可以解決不同的問題：有些框架可以簡化工作流程自動化，有些框架則專注於多代理體協作，有些框架則讓開發人員完全控制代理體邏輯。
本指南根據LLM 代理框架的功能和用例對其進行分類，幫助您確定最適合您需求的框架。
什麼是LLM 代理框架？
LLM 代理框架可作為 AIhub，管理記憶、決策和工具整合，省去大量手動編碼的工作。
這些框架提供隨插即用的記憶體模組、工具整合和工作流程自動化，將複雜的編碼需求降至最低。
LLM 代理框架為各個領域的 AI 驅動自動化提供動力。它們利用聊天機器人加強客戶支援、透過 AI 外展促進銷售和潛在客戶的產生，並透過減少手動工作來簡化工作流程自動化。
此類架構也有助於知識檢索，幫助人工智能浮現相關資料，透過扮演智慧型人工智能助理的角色協助內部運作，並驅動製造業與物流業的工業自動化。
如何選擇LLM 代理架構
選擇合適的LLM 代理框架取決於平衡彈性、易用性和整合能力。最適合您的框架將取決於以下因素：
最終，您的決定應該以專案的複雜性、效能需求和長期維護性為依歸。
6 大LLM 代理框架
並非所有LLM 代理框架都是一樣的。有些擅長聊天機器人自動化，有些則專精於多代理協作或客製化 AI 工作流程。使用本指南來比較您的選擇：
1.LangChain
LangChain是一個高度彈性的開放原始碼架構，以模組化的LLM 應用程式開發方式而聞名。它特別受需要精細控制 AI 代理工作流程的開發人員歡迎。
主要特點
- 模型不可知论：可與GPT、Claude、Llama 及其他模型搭配使用。
- 連鎖與代理：支援多步驟提示和完全自主的 AI 代理。
- Vector DB 整合：與 Pinecone、FAISS、Weaviate 等相容。
- 活躍的社群：龐大的貢獻者群，提供教學和範例專案。
定價
- 開放原始碼：無需預付授權費用。
2.LlamaIndex
LlamaIndex 為LLM應用程式提供專門的資料索引與擷取功能。它可以幫助您「餵給」您的 AI 代理相關的資料塊，使其能夠做出更精確、更能感知情境的回應。
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主要特點
- 強大的索引管道：有效率地分割與嵌入大型文字集合。
- 多種檢索方法：包括分塊索引、基於嵌入的索引和層次索引。
- 可插拔儲存：整合本機檔案、雲端儲存或向量資料庫。
- 類似代理的查詢：允許LLMs 自主擷取最相關的資料。
定價
- 開放原始碼：可在個人和商業專案中自由使用。
3.自動生成
AutoGen是一款以大型語言模型為基礎的工作流程自動化工具，旨在將編碼複雜性降至最低。它擅長於建立多步驟提示管道和直接的 AI 驅動流程。
主要特點
- 提示連結：輕鬆連結連續提示，進行更深入的逐步推理。
- 低碼組態：YAML 或簡單的指令碼來定義工作流程。
- 工作流程範本：摘要、分類或問答等工作的快速啟動。
- 同步與可擴充：有效率地處理並發任務和大型工作負載。
定價
- 開放原始碼：核心工具集不需授權費用。
4.Botpress
Botpress是先進的會話式 AI 平台，專為簡化聊天機與工作流程開發而設計。它融合了直觀的圖形化使用者介面與彈性的代碼選項，對新手和專業開發人員都很有吸引力。
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主要特點
- Visual Flow Builder：透過拖放介面建立對話路徑。
- LLM 整合：整合GPT、Claude、Llama 或其他模型。
- 外掛生態系統：使用預先建立或自訂的附加元件來擴充功能。
- 分析與監控：追蹤使用者參與度、對話成功率等。
定價
- 隨用隨付：免費等級包括 1 個機器人和每月最多 500 則訊息。
- Plus：79 美元/月，具有更高的使用限制和附加功能。
- 團隊： 每月 446 美元，用於進階分析和協作。
5.Google Vertex AI
Google Vertex AI是一個強大的 ML 平台，用於在 Google Cloud 內建立、部署和擴充 AI 模型 (包括大型語言模型)。它與 GCP 服務和受管理的基礎架構深度整合，非常適合企業使用。
主要特點
- 管理式基礎結構：利用 Google 的高可用性服務輕鬆擴充。
- Gemini API 整合：存取最先進的 GoogleLLMs。
- AutoML 與管道：簡化模型訓練、調整與部署工作流程。
- GCP Ecosystem：直接連接 BigQuery、Dataflow 及其他 Google Cloud 產品。
定價
- 隨用隨付：基於 GCP 計算、儲存和 API 使用量。
- 企業 SLA：為大型部署提供專屬支援的客製化合約。
6.CrewAI
CrewAI CrewAI 著重於協調多個自主代理，讓每個代理都有專門的工作。透過同步平行流程，它可以處理需要不同專業領域的複雜專案。
主要特點
- 多代理協作：協調多個代理體執行不同但相互關聯的任務。
- 工作流程協調：以視覺或程式化方式定義流程並管理任務交接。
- 可自訂角色：量身打造每個代理的能力或資料集存取權限。
- 整合庫：適用於熱門第三方服務 (如Slack、Trello) 的快速連接器。
定價
- 入門級：適合並發性需求有限的小型團隊。
- 企業方案：更高的並發限制、優質整合和專屬支援。
將LLMs 變成可執行的 AI 代理
LLM 代理框架讓您無論是建立聊天機器人、多代理系統或工作流程自動化，都能輕鬆實現 AI 自動化。正確的框架取決於您的技術需求 - 有些框架以客製化為優先考量，其他框架則著重於易用性。
Botpress 兼顧彈性與簡便性，是 AI 驅動自動化的可靠選擇。
準備好探索了嗎？今天就開始建立。這是免費的。
常見問題
1.記憶在LLM 代理行為中扮演什麼角色？
Memory plays a crucial role in LLM agent behavior by allowing the agent to retain and recall previous interactions or decisions. This allows the agent to respond contextually across multi-turn conversations and improves performance in tasks that require long-term understanding.
2.LLM 代理和傳統的基於規則的機器人有什麼不同？
The difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot lies in flexibility and reasoning: rule-based bots operate on fixed if-then logic, while LLM agents use natural language understanding and probabilistic reasoning to interpret inputs and generate context-aware responses.
3.LLM 代理框架與一般 AI 開發平台有何不同？
LLM agent frameworks are specifically tailored to build agents that interact via language, offering tools like memory management and orchestration of multi-step reasoning. In contrast, general AI development platforms are broader and focus on things like predictive analytics.
4.我是否需要懂得編碼才能有效使用LLM 代理框架？
You do not need to know how to code to use LLM agent frameworks if you choose a no-code or low-code platform like Botpress. However, some frameworks (e.g., LangChain or Autogen) require programming knowledge, especially if you're building custom logic or complex integrations.
5. What trends in LLM agents should I anticipate in the next 1-2 years?
In the next 1-2 years, expect LLM agents to evolve with stronger memory systems, more autonomous goal completion, improved coordination between multiple agents, and tighter integrations with enterprise APIs and knowledge sources for real-world task execution.
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