2025 年最頂尖的 AI 代理建置商

AI 代理正在重塑企業和開發人員解決問題的方式。有了正確的架構，您就可以建立超越傳統自動化的AI 代理，讓系統能夠即時學習、適應並做出決策。

這些代理可將重複性工作自動化、提供即時洞察力，並實現更智慧的決策，讓團隊有更多時間專注於創新和策略。 

隨著這些代理程式的應用越來越廣泛，為這些代理程式提供動力的架構和平台 - AI 代理程式建置程式 - 也在不斷演進，以滿足各種不同的需求，讓設計、部署和擴充智慧型系統變得比以往更容易。

什麼是 AI 代理建置器？

AI 代理建置工具是設計用來協助開發人員和企業建立智慧型代理 AI 系統的工具，這些系統可以理解輸入、處理資訊並採取有意義的行動。

好的 AI 代理程式建置工具會配備預先建立的模組，確保開發人員能專注於建立解決方案，而無需重新創造神經網路。它們的主要價值在於抽象化複雜性、簡化開發流程，並能無縫整合至新舊系統。

AI 代理建置者的使用案例

AI 代理建置者在涉及自動化、資料處理和客戶互動的任務中大放異彩。藉由現代 LLMs，許多平凡的工作（例如回應客戶查詢或總結文件）現在都可以完全自動化。 

然而，當代理需要與網際網路互動或汲取龐大的特定領域知識時，這些建置器的真正潛力就會出現。

客戶支援自動化

AI 代理可以處理例行的客戶詢問、縮短回應時間，並透過多種通路提供全天候的支援，提高客戶滿意度並減少營運開銷。

除了簡單的詢問之外，AI 代理還能追蹤客戶情緒並收集即時回饋。他們還能與 CRM 系統整合，提供高度個人化的支援。此功能可確保客戶在多種通路上獲得一致且有效率的服務。

範例：常見問題處理、票單升級、即時聊天回應。

任務自動化

AI 代理可透過自動化重覆性工作，以及與 CRM 或專案管理系統等工具整合，簡化內部工作流程，以保持運作的效率與無誤。

這些代理程式還可管理跨部門的工作流程，確保及時核准和追蹤截止日期。透過重複工作流程的自動化，企業可以節省寶貴的時間，並專注於策略性計畫。

範例：資料輸入、電子郵件分類、任務排程。

銷售和行銷

AI 代理可透過自動化潛在客戶開發、培育潛在客戶，並透過強化行銷管道提供個人化的客戶體驗，協助提升營收。

透過主動與潛在客戶接洽並追蹤績效指標，AI 代理可提升銷售管道的效率與效益。

範例：潛在客戶資格、活動最佳化、個人化外展

IT 支援

AI 代理可透過自動化技術支援請求、監控系統健康，以及在工程工作流程中實現無縫團隊協作，強化 IT 作業。

對於工程團隊而言，他們可以自動化程式碼檢閱和執行回歸測試，確保一致的品質和生產力。而自動化支援請求、監控系統健康狀況以及執行其他任務的能力，則可進一步強化上述功能。

範例：密碼重設、錯誤監控、系統診斷。

如何選擇 AI 代理製造商

在眾多選擇中，選擇合適的 AI 代理建置商可能會讓您感到無所適從。以下是一份快速清單，可協助您縮小選擇範圍：

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與您的團隊合作，找出對您的組織而言最重要的功能。在清楚瞭解您的需求後，選擇合適的建置商將變得更容易。

2025 年七大 AI 代理建置商

AI 代理已經從邊際專案轉變為生產基礎架構。過去在筆記型電腦中執行的提示鏈，現在已成為具有監控、重試和即時協調功能的部署系統。

AI 代理程式建置」是指任何可以協助團隊建立代理程式的框架或平台，這些代理程式可以觀察、決定並跨工具行動。目前的架構分為兩種，一種是以程式碼為先的框架，可提供完全的控制；另一種則是將管道抽象化的平台，讓您可以專注於使用個案。

以下的建置程式不僅廣受歡迎，它們在日常使用中也證明了自己的能力。每款產品都能比其他產品更好地解決某一類問題，從而贏得一席之地。

1. Botpress

最適合建立彈性 AI 代理的團隊，可跨業務系統整合、保持狀態、即時適應，而無需大量工程重寫。

定價：

• 免費計劃：核心建置、1 個機器人、5 美元 AI 信用額度
• Plus： $89/月 - 流量測試、路由、人為交接
• 團隊：$495/月 - SSO、協作、共享使用追蹤

Botpress 是一個 AI 代理程式建置平台。它可以創建記住上下文的代理程式，在受阻時暫停，並在所需資料可用時恢復。

它有超過 50 個原生整合。代理可立即與行事曆、CRM、求助台或 ERP 進行互動，減少設定時間及對手動 API 連線的依賴。

內建模型控制。開發人員可依據工作量、成本或合規性，在GPT、Claude、Gemini 或開放原始碼模型之間切換代理程式的動腦。

代理是以視覺化方式設計的。建置者可在拖放式編輯器中繪製流程草圖，而開發人員則可透過直接程式碼或進階 API 呼叫來擴充邏輯。

Botpress 在生產就緒方面表現突出。它兼顧了非技術建置者的簡易性與開發人員的擴充性，提供的代理程式在擴充至企業作業後仍能保持可靠。

主要功能：

• 自動暫停和恢復的工作流程
• 50+ 個與企業應用程式的預建整合
• 在GPT、Claude、Gemini 或開放源碼之間進行單鍵模型切換
• 視覺化編輯器加上程式碼層級的客製化

2.LangChain

最適合需要完全控制代理推理、執行邏輯和整合的開發人員，可直接以 Python 或 JavaScript 寫成。

定價：

• 開發人員：免費 - 1 個座位，5 千次/月
• Plus：每座每月 39 美元 - 更高的追蹤限額、LangGraph 部署
• 企業級：自訂 - 自行託管、SSO、使用量擴充

LangChain 是一個 AI 代理程式建置框架。它為工程師提供腳手架，讓他們可以精確定義代理程式如何規劃、重試及呼叫外部工具。

它的 LangGraph 延伸引入了有狀態、長時間運行的工作流程。代理可以管理持續調整的流程，直到達成目標為止，而不是單次的提示。

但實際上，LangChain 已經變得雜亂無章。這個函式庫是由半支援的模組拼湊而成的，有些公司曾經承諾過，但現在卻因為內部分叉而放棄了。

開發人員仍可直接連接資料庫、API 和向量儲存。但這個生態系統感覺很脆弱，整合經常會在更新之間斷裂，而且幾乎沒有責任感。

主要功能：

• 建立推理迴圈的代碼先行框架
• 適用於有狀態、長時間運行代理的 LangGraph
• 與LLMs、API 和向量儲存庫的豐富整合
• 控制規劃、重試和輸出結構

3.LlamaIndex

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最適合：建立以資料為基礎的代理程式的團隊，他們需要一致存取文件、表格和 API，而不只依賴LLM 記憶體。

定價：

• 開放原始碼：可自由使用和自行託管
• 企業級：支援、擴充和管理部署的自訂價格

LlamaIndex 是一個 AI 代理建置框架，專門將雜亂的內容轉換成代理可以實際查詢的結構化索引。它提供可查詢的文字、表格和 API 層，而非刮除原始文件。

這種方法使其成為重資料工作流程中的必備工具。當代理需要從發票、知識庫或結構化系統進行可靠的檢索時，LlamaIndex 可在資料來源與推理之間架起一座乾淨的橋梁。

它的缺點是複雜性。它有多個重疊的模組，用於分塊、嵌入和檢索，可能會讓初學索引的團隊應接不暇。它需要調整才能提供穩定的結果。

主要功能：

• 非結構化和結構化資料的進階索引
• 接地代理回應的查詢介面
• 適用於企業工作流程的可擴充連線器
• 專為搭配 LangChain 或 CrewAI 等協調框架而設計

4.CrewAI

最適合：設計多機器人系統的團隊，其中研究員、審查員和規劃員等不同角色需要協調以達成共同目標。

定價：

• 開放原始碼：免費供自行託管
• 企業級：提供付費支援和管理部署

CrewAI 是專為協作而打造的 AI 代理建置框架。CrewAI 可讓您指派專門的角色，並讓他們一起工作，而不是由一個代理來處理所有任務。

這種分工通常會產生更可靠的結果，特別是在受益於同儕審查或工作交接的工作流程中。感覺上更接近人類團隊的實際運作方式。

挑戰在於協調開銷。設定角色、溝通模式和防護線很快就會變得複雜，而且有太多代理的團隊可能會拖慢彼此的速度。

主要功能：

• 代理的角色專業化
• 配置驅動的順序或平行工作流程協調
• 代理之間的透明溝通和任務交接
• 透過 Docker 和 Kubernetes 進行生產就緒部署

5.語意核心

最適合：建立 AI 代理的企業，必須直接與 Microsoft 服務整合，同時維持合規性與 IT 控制。

定價：

• 開放原始碼：在 MIT 授權下免費
• 企業：透過 Azure 合約提供支援與擴充

Semantic Kernel 是微軟的代理程式建置框架。它提供「技術」和「記憶」的抽象，讓 AI 代理在企業工作流程中更具可預測性。

它的優勢在於整合。開箱即用，可與 Microsoft 365、Azure 及其他核心服務連結，為企業提供部署代理式 AI 的低摩擦路徑。

權衡之處在於範圍。Semantic Kernel 是為微軟的生態系統量身打造的，這意味著與更通用的框架相比，stack 之外的團隊通常會覺得它很僵化。

主要功能：

• 原生支援 Teams、Outlook、SharePoint 和 Dynamics
• 結構化代理行為的技能與記憶抽象
• 企業合規性和可追蹤性內建於設計中
• 跨 Azure 環境的彈性部署選項

6.AutoGPT

最適合：建置者測試代理程式的自主任務執行能力，這些代理程式可在沒有持續提示的情況下自我導向目標。

定價：

• 開放原始碼：免費社群專案
• 第三方分叉：提供付費主機與管理服務

AutoGPT 普及了完全自主代理的概念。給定目標後，它會規劃子任務、執行動作，並持續工作，直到條件滿足或受阻為止。

它啟發了許多實驗，但在實際部署中，它往往會陷入困境。如果沒有強大的約束，任務就會螺旋式上升或停滯不前，這會限制生產工作流程的可靠性。

不過，它對於原型設計仍然很有價值。AutoGPT 展示了代理自主的可能性，其生態系統持續衍生出專注於此的分叉與擴充。

主要功能：

• 目標驅動的自主執行
• 自動任務規劃與記憶體使用
• 無需手動提示即可執行工具
• 社群驅動的實驗與分叉

7.自動生成

最適合：實驗會話式多機器人系統的開發人員，在此系統中，機器人透過結構化的對話進行協作，以規劃、驗證和適應。

定價：

• 開放原始碼：可自由使用與擴充
• 企業級：透過 Microsoft 生態系統提供客製化授權與支援

AutoGen 是一個建立多代理對話的框架。它將任務架構為代理人之間的對話，代理人提出步驟、驗證結果並迭代，直到完成為止。

此方法適用於除錯、代碼產生或規劃的情境，在這些情境中，反覆的來來回回會產生比單一代理決定更強的結果。

它的弱點在於實用性。在生產過程中執行這些會話循環可能會耗費大量資源，而且如果沒有仔細的防護措施，代理商就有可能陷入無休止的討論中。

主要功能：

• 多個代理之間的對話協作
• 迭代規劃與自我驗證循環
• 揭示推理路徑的可除錯對話框
• 與LLMs 及外部工具執行整合

立即開始建立 AI 代理

AI 代理建置者正在徹底改變工作流程管理、任務自動化和客戶互動。如果您已準備好提升您的 AI 驅動流程、 Botpress擁有實現這一目標的工具。

Botpress 具備模組化設計、流暢的整合以及先進的 AI 功能，不僅僅是一個平台，更是一個強大的架構，可針對您的特定需求建立自主代理。

探索智慧型自動化，立即使用Botpress開始建置- 開始使用是免費的。

常見問題

1.AI 代理與傳統聊天機或 RPA 工具有何差異？

AI 代理不同於傳統的聊天機器人或 RPA 工具，因為它不只是遵循固定的腳本或僵化的規則；相反地，它能瞭解情境、推理使用者的意圖，並動態決定要採取的行動。傳統的聊天機器人是根據預先寫好的流程來回應，而 RPA 機器人則是執行重覆性的任務，無法適應不斷變化的情況。AI 代理可以處理不可預測的輸入、與多個系統整合，並即時做出決策，其功能就像是自主的問題解決者，而非靜態的工具。

2.我可以在沒有程式設計知識的情況下使用 AI 代理程式建置工具嗎？

是的，您可以使用 AI 代理程式建置工具而不需要程式設計知識，因為許多平台都提供拖放介面和視覺化流程編輯器。這些無需程式碼的工具可讓您在不寫程式碼的情況下設計會話和部署代理程式，不過建立更進階的邏輯或整合可能仍需要技術能力。 

3.在人工智能代理的背景下，「自主 」是什麼意思？

就人工智能代理而言，「自主 」是指代理可以決定採取何種行動，而無需人類明確告知每一步驟。它不是遵循單一的腳本，而是使用推理和可用的工具來規劃和調整其行為，以達成特定的目標。這可讓它處理使用者輸入的變化，並獨立運作以推動結果。

4.AI 代理與 Siri 或 Alexa 等數位助理有何不同？

AI 代理與 Siri 或 Alexa 等數位助理不同，因為它們不僅能回答問題或執行簡單的指令，還能執行多步驟流程，並根據情境和資料做出決策。Siri 和 Alexa 通常提供資訊或控制智慧型裝置，而 AI 代理可以執行複雜的工作流程，例如更新 CRM 記錄或端對端管理業務流程。 

5.基於規則的工作流程與代理式工作流程有何差異？

基於規則的工作流程與代理式工作流程的差異在於，基於規則的工作流程會遵循預先定義的「如果-這樣-那麼」指令，並且在面臨意想不到的情況時會崩潰。相反，代理式工作流程會適應新的資訊，並自動決定最佳的行動方案。這使得代理系統更適合處理複雜、多變的任務，因為在這些任務中，僅有嚴格的規則是不夠的。