7 Khung AI Agent miễn phí hàng đầu

Triển khai nhanh hơn với ít công việc lặp lại hơn

Theo báo cáo AI năm 2024 của McKinsey , 65% công ty hiện sử dụng AI tạo sinh thường xuyên, nhưng nhiều công ty vẫn gặp phải tình trạng tắc nghẽn khi triển khai các trường hợp sử dụng thực tế.

Các nhóm đang cố gắng xây dựng cơ sở hạ tầng của mình xung quanh các mô hình AI — quản lý đầu vào, đầu ra, logic nối tiếp và lệnh gọi API theo cách thủ công — có khả năng mất năm tháng hoặc hơn để đưa các hệ thống đó vào sản xuất cao hơn 1,5 lần.

Các khuôn khổ tác nhân AI giải quyết vấn đề này bằng cách chuẩn hóa công việc thiết lập nhàm chán nhưng cần thiết. Thay vì ghép nối mọi tích hợp hoặc chuỗi công cụ từ đầu, các nhóm có thể cắm vào một khuôn khổ chung xử lý sạch sẽ. 

Logic có thể tái sử dụng để mở rộng quy mô dễ dàng hơn trên các tác nhân

Khi sử dụng các khuôn khổ tác nhân AI, nhiều thứ có vẻ "thông minh" thực chất chỉ là các bước có thể cấu thành, mô-đun hóa và có thể được sử dụng lại trên nhiều tác nhân hoặc luồng khác nhau.

Khi logic đó nằm bên trong một khuôn khổ rõ ràng dưới dạng các đơn vị, nó trở nên đơn giản để gọi như add(2,3) trong Python.

Các khuôn khổ tác nhân AI mang đến cho các nhà phát triển sự tự do để suy nghĩ từ những nguyên tắc đầu tiên — để giải quyết các vấn đề của người dùng bằng trực giác, mà không cần phải xây dựng lại các mô hình lý luận giống nhau nhiều lần.

Thay vì cố gắng chuẩn hóa hoàn hảo mọi logic ngay từ đầu, các nhóm có thể làm việc giống như các nhà thiết kế sản phẩm: thử nghiệm, điều chỉnh, tái sử dụng những gì hiệu quả và mở rộng quy mô cho các trường hợp sử dụng.

Các khuôn khổ chia sẻ giúp cho việc cộng tác nhóm trở nên dễ quản lý

Khi các tác nhân AI chạy trên cơ sở hạ tầng dùng chung — nền tảng đám mây hoặc suy luận của máy chủ — thì khuôn khổ mà chúng được xây dựng sẽ trực tiếp định hình cách các nhóm có thể cộng tác.

Các khuôn khổ giúp làm cho sự cộng tác trở nên rõ ràng và được kiểm soát. Hãy nghĩ về nó như việc quản lý một Google Sheet được chia sẻ cho hành vi của tác nhân:

• Quyền sở hữu logic được xác định — mọi người đều biết ai sở hữu phần nào của tác nhân
• Cập nhật an toàn — lý luận, công cụ và bộ nhớ có thể được thay đổi mà không có xung đột
• Những thay đổi có thể kiểm tra — các chỉnh sửa đối với luồng và cấu hình được đánh số phiên bản và có thể theo dõi
• Sự rõ ràng giữa các nhóm — những người không phải là nhà phát triển có thể kiểm tra cách thức hoạt động của tác nhân mà không cần đọc mã

1. Botpress

Tốt nhất cho: Các nhóm xây dựng các tác nhân AI kết nối với các công cụ, với LLM - các bước hỗ trợ cho việc suy luận, ra quyết định hoặc hiểu ngôn ngữ.

Botpress là nền tảng tác nhân AI được xây dựng cho các nhóm muốn cấu trúc hành vi của tác nhân mà không cần quản lý logic nhiều mã.

Bạn thiết kế cách thức hoạt động của tác nhân bằng cách sử dụng luồng — một trình soạn thảo trực quan trong đó mỗi nút xử lý một tác vụ tập trung, với bộ nhớ, điều kiện và kết nối công cụ riêng.

Thay vì viết các lời nhắc nối tiếp hoặc cây logic, bạn sẽ làm việc với các phần có phạm vi, mô-đun phản ánh quy trình công việc thực tế.

Tính mô-đun này đặc biệt hữu ích khi bạn muốn tự động hóa đáng tin cậy trên toàn bộ hệ thống hỗ trợ, tích hợp hoặc nội bộ, với logic rõ ràng và quyền rõ ràng được tích hợp sẵn.

Botpress tích hợp sẵn các công cụ như CRM, email và cơ sở dữ liệu, để đại lý của bạn có thể thực hiện các hành động thực tế ngay khi cài đặt.

Các tính năng chính :

• Xây dựng quy trình làm việc trực quan bằng giao diện kéo và thả.
• Thêm các công cụ và logic tùy chỉnh khi cần.
• Triển khai các tác nhân trên các trang web, WhatsApp , Slack và nhiều hơn nữa.
• Sử dụng NLU tích hợp, nguồn kiến thức và kiểm soát tính cách.

Giá cả:

• Gói miễn phí: Bao gồm trình xây dựng cốt lõi, 1 bot và khoản tín dụng AI trị giá 5 đô la
• Plus : $89/tháng — kiểm tra luồng, định tuyến, chuyển giao của con người
• Nhóm: $495/tháng — SSO, cộng tác, theo dõi sử dụng chung
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh — dành cho các thiết lập tùy chỉnh, khối lượng lớn hoặc kiểm soát tuân thủ

2. Chuỗi Lang

Phù hợp nhất cho: Các nhà phát triển xây dựng tác nhân AI tùy chỉnh từ đầu, đặc biệt là cho mục đích nghiên cứu, hệ thống RAG hoặc bất kỳ mục đích nào cần kiểm soát chặt chẽ hành vi của tác nhân.

LangChain là khuôn khổ được áp dụng rộng rãi nhất để xây dựng các tác nhân AI. Nó cung cấp cho các nhà phát triển các thành phần cốt lõi để kết nối các công cụ, lời nhắc, bộ nhớ và lý luận, với toàn quyền kiểm soát cách các tác nhân hoạt động.

Đây là một trong những nền tảng đầu tiên đưa thiết kế tác nhân mô-đun ra thị trường và hiện hoạt động như một hệ điều hành cho LLM quy trình công việc.

Bạn có thể nối các bước, chuyển đổi loại bộ nhớ và kết nối vào API hoặc cơ sở dữ liệu vector một cách dễ dàng với sự hỗ trợ và mã ngày càng tăng cho khuôn khổ này.

Tuy nhiên, độ sâu đó đi kèm với sự phức tạp. Với quá nhiều bộ phận chuyển động, có thể mất thời gian để tìm ra sự trừu tượng phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn và việc gắn bó với một bộ phận có thể giống như xây dựng trên một nền tảng đang thay đổi.

Các tính năng chính:

• Xây dựng các tác nhân bằng cách sử dụng chuỗi mô-đun các công cụ, lời nhắc và bộ nhớ
• Tích hợp với LLMs , API, kho lưu trữ vector và trình thu thập
• Nhà phát triển có toàn quyền kiểm soát logic luồng và thực thi
• Theo dõi và đánh giá tùy chọn với LangSmith

Giá cả:

• Nhà phát triển: Miễn phí – 1 chỗ ngồi, 5.000 dấu vết/tháng, quản lý nhanh chóng, công cụ theo dõi cơ bản
• Plus : $39/tháng cho mỗi chỗ ngồi – tính năng nhóm, giới hạn theo dõi cao hơn, triển khai phát triển LangGraph
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh – thiết lập tự lưu trữ hoặc kết hợp, SSO, hỗ trợ và mở rộng quy mô sử dụng

3. Phi hành đoànAI

Phù hợp nhất cho: Các nhóm tạo nguyên mẫu hành vi của nhiều tác nhân một cách nhanh chóng, đặc biệt là đối với các tác vụ tuyến tính phân chia rõ ràng giữa các vai trò.

CrewAI là một khuôn khổ mã nguồn mở cho các hệ thống đa tác nhân , cho phép các tác nhân AI cộng tác vào các nhiệm vụ thông qua các vai trò được xác định và các mục tiêu chung. Nó được thiết kế cho các tình huống đòi hỏi sự làm việc nhóm thông minh giữa các tác nhân.

Điều khiến CrewAI hấp dẫn là cách bắt đầu dễ dàng. Bạn xác định một phi hành đoàn, chỉ định cho mỗi tác nhân một vai trò và trao cho họ một mục tiêu chung.

Từ đó, các tác nhân sẽ nói chuyện, chạy nhiệm vụ và hoàn thành mục tiêu mà không cần logic dàn dựng từ đầu. Đối với các trường hợp sử dụng nhiều tác nhân đơn giản, nó có thể hoàn thành một khối lượng công việc đáng ngạc nhiên với rất ít thiết lập.

Nhưng sự đơn giản đó có cả hai mặt. Khi quy trình làm việc của bạn trở nên phức tạp hơn — nếu các tác nhân cần điều chỉnh giữa chừng hoặc phối hợp qua các bước có điều kiện — các trừu tượng tích hợp có thể gây ra cảm giác hạn chế.

Các tính năng chính :

• Thiết lập tác nhân dựa trên vai trò với mục tiêu và bộ nhớ được chỉ định
• Hỗ trợ thực hiện tác nhân tuần tự và song song
• Bộ nhớ chung của phi hành đoàn để phối hợp nhóm
• Tích hợp công cụ dễ dàng thông qua các chức năng và lời nhắc

Giá cả: 

• Miễn phí: $0/tháng – 50 lần thực hiện, 1 phi hành đoàn trực tiếp, 1 chỗ ngồi
• Cơ bản: $99/tháng – 100 lần thực hiện, 2 phi hành đoàn trực tiếp, 5 chỗ ngồi
• Tiêu chuẩn: 500 đô la/tháng – 1.000 lần thực hiện, 2 phi hành đoàn trực tiếp, số lượng ghế không giới hạn, 2 giờ hướng dẫn
• Ưu điểm: 1.000 đô la/tháng – 2.000 lần thực hiện, 5 phi hành đoàn trực tiếp, số lượng ghế không giới hạn, 4 giờ hướng dẫn

4. Hạt nhân ngữ nghĩa của Microsoft

Phù hợp nhất cho: Các nhóm doanh nghiệp nhúng logic giống như tác nhân vào các ứng dụng hiện có, đặc biệt là những ứng dụng đang sử dụng hệ sinh thái Microsoft.

Microsoft Semantic Kernel là một khuôn khổ phối hợp AI nguồn mở giúp các nhà phát triển nhúng khả năng AI vào các ứng dụng hiện có.

Tập trung vào tính mô-đun, bộ nhớ và lập kế hoạch mục tiêu khiến nó phù hợp để xây dựng các tác nhân AI mạnh mẽ có thể hoạt động trong môi trường doanh nghiệp.

Về bản chất, Semantic Kernel là về lập kế hoạch và thực hiện. Bạn định nghĩa “kỹ năng” — có thể là các hàm gốc hoặc LLM - lời nhắc được hỗ trợ — và kết hợp chúng thành các kế hoạch ngữ nghĩa hướng dẫn hành vi của tác nhân.

Khung này xử lý việc quản lý bộ nhớ, hỗ trợ sử dụng công cụ và tích hợp hoàn toàn với các hệ thống .NET và Python.

Tuy nhiên, đây vẫn là công cụ ưu tiên cho nhà phát triển: có ít khung trực quan và phần lớn quá trình phối hợp đòi hỏi phải thiết kế có chủ đích. 

Các tính năng chính:

• Kiến trúc dựa trên kỹ năng mô-đun (chức năng, lời nhắc, công cụ)
• Bộ nhớ tích hợp và hỗ trợ lập kế hoạch mục tiêu
• Tích hợp gốc với môi trường C#, .NET và Python
• SDK nguồn mở với các tùy chọn tích hợp Azure

5. Tự động tạo

Phù hợp nhất cho: Các nhóm kỹ thuật xây dựng quy trình làm việc cộng tác, đa tác nhân cần khả năng hiển thị và truy xuất nguồn gốc đầy đủ.

AutoGen là một khuôn khổ phát triển nguồn mở cho các hệ thống đa tác nhân dựa trên hội thoại có cấu trúc.

Bạn chỉ định cho mỗi tác nhân một vai trò — Người lập kế hoạch, Người nghiên cứu, Người thực hiện hoặc một vai trò tùy chỉnh — và để họ trao đổi tin nhắn để cùng nhau giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

Về cơ bản, AutoGen quản lý việc truyền tin nhắn và bộ nhớ chia sẻ. Bạn viết kịch bản cho luồng hội thoại, đưa logic vào nơi cần thiết và quyết định khi nào con người nên can thiệp.

Công cụ này đòi hỏi nhiều thiết lập hơn so với công cụ mã nguồn thấp, nhưng bù lại, bạn sẽ có được một hệ thống hoàn toàn minh bạch, có thể mở rộng để nghiên cứu các thí nghiệm, quy trình có sự tham gia của con người hoặc bất kỳ tình huống nào mà bạn phải theo dõi quá trình suy luận của tác nhân từ đầu đến cuối.

Các tính năng chính:

• Trao đổi tin nhắn có cấu trúc với sự phân công vai trò rõ ràng
• Tiêm lệnh gọi hàm tại bất kỳ thời điểm nào trong cuộc trò chuyện
• Bộ nhớ được chia sẻ và có phạm vi cho từng tác nhân và trên toàn bộ phi hành đoàn
• Nhật ký kiểm tra tích hợp ghi lại mọi tin nhắn và quyết định

6. Tự động GPT

Phù hợp nhất cho: Các nhà phát triển độc lập và các nhóm nhỏ tạo nguyên mẫu quy trình làm việc tự động mà không cần giám sát liên tục.

AutoGPT là một khuôn khổ tác nhân tự động biến GPT -chatbot thành trợ lý tự lập kế hoạch và hướng đến mục tiêu.

Trên thực tế, bạn giao cho nó một mục tiêu, như "biên soạn phân tích thị trường", và nó chia nhỏ công việc thành các nhiệm vụ phụ, lấy dữ liệu, ghi tệp hoặc gọi API một cách độc lập. Cảm giác giống như giao nghiên cứu cho một nhà phân tích cấp dưới cần rất ít hướng dẫn.

Bạn sẽ nhận thấy hai điều ngay lập tức. Đầu tiên, tính tự chủ của AutoGPT cho phép các quy trình làm việc theo lô hoàn toàn tự động, vốn sẽ bị đình trệ nếu bạn liên kết chúng với một tác nhân là con người.

Thứ hai, tính độc lập đó đòi hỏi bạn phải giám sát chặt chẽ từng lần chạy để kiểm soát các rủi ro tiềm ẩn.

Theo thời gian, bạn sẽ học cách điều chỉnh logic thử lại và kết hợp plugin để nó luôn hiệu quả thay vì lang thang.

Các tính năng chính:

• Các tác nhân tự lập kế hoạch phân tích mục tiêu thành các bước có thể thực hiện được
• Hệ thống plugin cho việc duyệt web, thao tác tệp và API tùy chỉnh
• Bộ nhớ dựa trên vectơ ghi nhớ các sự kiện và quyết định trước đó
• Tự động thử lại và phục hồi khi tác vụ gặp ngõ cụt

7. RASA

Phù hợp nhất cho: Các nhóm cần tùy chỉnh sâu các luồng hội thoại và quyền sở hữu hoàn toàn đối với dữ liệu và mô hình.

Rasa là một khuôn khổ mã nguồn mở kết hợp khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên với quản lý hội thoại để hỗ trợ chatbot nhận biết ngữ cảnh và trợ lý giọng nói. 

Bạn lắp ráp các đường ống NLU từ các thành phần có thể hoán đổi cho nhau, sau đó xác định các chính sách đối thoại duy trì ngữ cảnh qua nhiều lượt. Cách tiếp cận này cho phép bạn hoán đổi các bộ phân loại ý định hoặc trình trích xuất thực thể mới khi miền của bạn phát triển, mà không cần viết lại các phần khác của hệ thống.

Vì Rasa chạy trên cơ sở hạ tầng của bạn nên bạn có toàn quyền kiểm soát quyền riêng tư và khả năng mở rộng dữ liệu.

Các tính năng chính :

• Các đường ống NLU nâng cao trích xuất ý định và thực thể
• Chính sách đối thoại tùy chỉnh cho các cuộc trò chuyện phức tạp, nhiều lượt
• Các thành phần đường ống mở rộng để phù hợp với bất kỳ miền hoặc ngôn ngữ nào
• Cơ sở mã nguồn mở với tích hợp cho các kênh nhắn tin

Giá cả: 

• Nguồn mở: Miễn phí – bao gồm toàn bộ khuôn khổ, giấy phép Apache 2.0
• Phiên bản Pro: Miễn phí – lên đến 1.000 cuộc trò chuyện/tháng với Rasa Pro
• Tăng trưởng: Từ 35.000 đô la/năm – bao gồm Rasa Studio, hỗ trợ và thương mại đến

Sự khác biệt giữa tác nhân AI và chatbot là gì?

Một chatbot tuân theo các quy tắc được xác định trước để quản lý các cuộc trò chuyện đơn giản. Mặt khác, một tác nhân AI hoạt động tự động. Nó có thể lý luận và đưa ra quyết định trên các quy trình công việc, không chỉ trả lời trong một cuộc trò chuyện.

Đường cong học tập khi sử dụng các khuôn khổ này dành cho người dùng không chuyên về kỹ thuật là gì?

Các nền tảng như Botpress hoặc LangGraph cung cấp các trình xây dựng trực quan và các mẫu giúp giảm đường cong học tập cho người dùng không chuyên. Tuy nhiên, việc thiết lập tích hợp hoặc triển khai logic tùy chỉnh vẫn cần một số hỗ trợ kỹ thuật.

Sự khác biệt giữa các nền tảng thương mại miễn phí và mã nguồn mở là gì?

Các khuôn khổ mã nguồn mở cung cấp quyền truy cập đầy đủ vào mã nguồn và có thể tự lưu trữ và tùy chỉnh rộng rãi. Các khuôn khổ thương mại miễn phí cung cấp giao diện và lưu trữ thân thiện với người dùng, nhưng có thể áp đặt giới hạn tính năng hoặc yêu cầu các gói trả phí để sử dụng nâng cao.

Làm thế nào để đánh giá hiệu suất của tác nhân AI được xây dựng bằng các công cụ này?

Bạn có thể đánh giá hiệu suất của tác nhân AI bằng các số liệu chính bao gồm tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, thời gian phản hồi, tỷ lệ dự phòng hoặc thất bại và mức độ hài lòng của người dùng. Nhiều khuôn khổ bao gồm phân tích tích hợp hoặc bạn có thể kết nối các công cụ bên ngoài để theo dõi hiệu suất sâu hơn.

Ngành công nghiệp nào được hưởng lợi nhiều nhất từ tự động hóa?

Các ngành như dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, tài chính và thương mại điện tử sẽ đạt được lợi ích lớn từ tự động hóa, đặc biệt là khi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại tốn nhiều thời gian.