- LLM Khung tác nhân đơn giản hóa việc xây dựng tác nhân AI bằng cách quản lý bộ nhớ, ra quyết định và tích hợp công cụ, giúp các nhà phát triển không phải viết mã phức tạp từ đầu.
- Mỗi khuôn khổ có trọng tâm khác nhau nên việc lựa chọn khuôn khổ phù hợp phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể và nhu cầu kỹ thuật của bạn.
- LLM khung tác nhân cho phép các tác nhân AI kết nối với các hệ thống và cơ sở kiến thức bên ngoài, cho phép chúng tự động hóa các tác vụ, truy xuất thông tin và tạo ra các phản hồi có nhận thức theo ngữ cảnh.
- Tương lai của LLM các tác nhân đang hướng tới việc điều phối nhiều tác nhân chuyên biệt làm việc cùng nhau, hợp lý hóa các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều chức năng kinh doanh khác nhau.
Các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) đã làm cho các tác nhân AI thông minh hơn, nhưng việc quản lý logic, quy trình làm việc và tích hợp của chúng là một thách thức. Đó là lúc các khuôn khổ tác nhân LLM phát huy tác dụng—chúng cung cấp cấu trúc để xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô tự động hóa do AI cung cấp.
Mỗi khuôn khổ giải quyết những vấn đề khác nhau: một số đơn giản hóa quy trình tự động hóa, một số khác tập trung vào sự cộng tác giữa nhiều tác nhân và một số khác cung cấp cho nhà phát triển toàn quyền kiểm soát logic của tác nhân.
Hướng dẫn này phân loại LLM khung tác nhân dựa trên chức năng và trường hợp sử dụng của chúng, giúp bạn xác định lựa chọn phù hợp nhất với nhu cầu của mình.
Những gì là LLM khung tác nhân?
MỘT LLM khung tác nhân hoạt động như một bộ điều khiển AI hub , quản lý bộ nhớ, ra quyết định và tích hợp công cụ, loại bỏ nhu cầu mã hóa thủ công nhiều.
Các khuôn khổ này cung cấp các mô-đun cắm và chạy cho bộ nhớ, tích hợp công cụ và tự động hóa quy trình làm việc, giảm thiểu nhu cầu mã hóa phức tạp.
LLM Các khuôn khổ tác nhân thúc đẩy tự động hóa do AI điều khiển trên nhiều miền khác nhau. Chúng tăng cường hỗ trợ khách hàng bằng chatbot, thúc đẩy doanh số và tạo khách hàng tiềm năng thông qua tiếp cận AI và hợp lý hóa tự động hóa quy trình làm việc bằng cách giảm bớt nỗ lực thủ công.
Các khuôn khổ như vậy cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy xuất kiến thức, giúp AI đưa ra dữ liệu có liên quan, hỗ trợ các hoạt động nội bộ bằng cách hoạt động như trợ lý AI thông minh và thúc đẩy tự động hóa công nghiệp trong sản xuất và hậu cần.
Làm thế nào để chọn một LLM Khung đại lý
Lựa chọn đúng đắn LLM Khung tác nhân phụ thuộc vào sự cân bằng giữa tính linh hoạt, dễ sử dụng và khả năng tích hợp. Khung tốt nhất cho bạn sẽ phụ thuộc vào các yếu tố sau:
Cuối cùng, quyết định của bạn nên được hướng dẫn bởi mức độ phức tạp, yêu cầu về hiệu suất và khả năng bảo trì lâu dài của dự án.
Top 6 LLM Khung đại lý
Không phải tất cả LLM Các khuôn khổ tác nhân được tạo ra như nhau. Một số vượt trội về tự động hóa chatbot, trong khi những khuôn khổ khác chuyên về cộng tác nhiều tác nhân hoặc quy trình làm việc AI tùy chỉnh. Sử dụng hướng dẫn này để so sánh các tùy chọn của bạn:
1. Chuỗi Lang
LangChain là một khuôn khổ mã nguồn mở có tính linh hoạt cao được biết đến với cách tiếp cận theo mô-đun để LLM phát triển ứng dụng. Nó đặc biệt phổ biến với các nhà phát triển cần kiểm soát chặt chẽ quy trình làm việc của tác nhân AI.
Các tính năng chính
- Mô hình Agnosticism: Hoạt động với GPT , Claude, Llama và các mô hình khác.
- Chuỗi & Tác nhân: Hỗ trợ lời nhắc nhiều bước và tác nhân AI hoàn toàn tự động.
- Tích hợp Vector DB: Tương thích với Pinecone, FAISS, Weaviate, v.v.
- Cộng đồng tích cực: Cộng đồng đóng góp đông đảo với các hướng dẫn và dự án mẫu.
Giá
- Nguồn mở: Không có chi phí cấp phép trả trước.
2. Chỉ số Llama
LlamaIndex cung cấp khả năng lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu chuyên biệt cho LLM - ứng dụng điều khiển. Nó giúp "cung cấp" cho các tác nhân AI của bạn các khối dữ liệu có liên quan, cho phép phản hồi chính xác hơn và có nhận thức về ngữ cảnh.
.webp)
Các tính năng chính
- Quy trình lập chỉ mục mạnh mẽ: Phân đoạn và nhúng hiệu quả các bộ sưu tập văn bản lớn.
- Nhiều phương pháp truy xuất: Bao gồm phân đoạn, dựa trên nhúng và lập chỉ mục phân cấp.
- Lưu trữ cắm được: Tích hợp với các tệp cục bộ, lưu trữ đám mây hoặc cơ sở dữ liệu vector.
- Truy vấn giống như tác nhân: Cho phép LLMs để tự động thu thập dữ liệu có liên quan nhất.
Giá
- Mã nguồn mở: Miễn phí sử dụng cho các dự án cá nhân và thương mại.
3. Tự động tạo
AutoGen là một công cụ tự động hóa quy trình làm việc được xây dựng xung quanh các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm mục đích giảm thiểu sự phức tạp của mã hóa. Nó rất tuyệt vời trong việc tạo ra các đường ống nhắc nhiều bước và các quy trình đơn giản do AI điều khiển.
Các tính năng chính
- Chuỗi nhắc nhở: Dễ dàng liên kết các nhắc nhở liên tiếp để có lý luận sâu hơn theo từng bước.
- Cấu hình mã thấp: YAML hoặc tập lệnh đơn giản để xác định quy trình công việc.
- Mẫu quy trình làm việc: Khởi động nhanh cho các tác vụ như tóm tắt, phân loại hoặc Hỏi & Đáp.
- Không đồng bộ và có thể mở rộng: Xử lý hiệu quả các tác vụ đồng thời và khối lượng công việc lớn.
Giá
- Mã nguồn mở: Không có phí cấp phép cho bộ công cụ cốt lõi.
4. Botpress
Botpress là một nền tảng AI đàm thoại tiên tiến được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển chatbot và quy trình làm việc. Nó kết hợp giao diện người dùng đồ họa trực quan với các tùy chọn linh hoạt dựa trên mã, hấp dẫn cả nhà phát triển mới vào nghề và chuyên gia.
.webp)
Các tính năng chính
- Visual Flow Builder: Tạo đường dẫn hội thoại thông qua giao diện kéo và thả.
- Tích hợp LLM : Tích hợp GPT , Claude, Llama, hoặc các mô hình khác.
- Hệ sinh thái plugin: Mở rộng chức năng bằng các tiện ích bổ sung tùy chỉnh hoặc được xây dựng sẵn.
- Phân tích & Giám sát: Theo dõi mức độ tương tác của người dùng, tỷ lệ thành công của cuộc trò chuyện, v.v.
Giá
- Trả tiền khi sử dụng: Gói miễn phí bao gồm 1 bot và tối đa 500 tin nhắn/tháng.
- Plus : 79 đô la/tháng với giới hạn sử dụng cao hơn và các tính năng bổ sung.
- Nhóm: 446 đô la/tháng cho tính năng phân tích và cộng tác nâng cao.
5. Trí tuệ nhân tạo Vertex của Google
Google Vertex AI là nền tảng ML mạnh mẽ để xây dựng, triển khai và mở rộng các mô hình AI—bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn—trong Google Cloud. Tích hợp sâu với các dịch vụ GCP và cơ sở hạ tầng được quản lý khiến nó trở nên lý tưởng cho mục đích sử dụng của doanh nghiệp.
Các tính năng chính
- Cơ sở hạ tầng được quản lý: Mở rộng quy mô dễ dàng với các dịch vụ có tính khả dụng cao của Google.
- Tích hợp API Gemini: Truy cập vào Google hiện đại LLMs .
- AutoML & Pipelines: Đơn giản hóa quy trình đào tạo, điều chỉnh và triển khai mô hình.
- Hệ sinh thái GCP: Kết nối trực tiếp với BigQuery, Dataflow và các sản phẩm Google Cloud khác.
Giá
- Trả tiền theo mức sử dụng: Dựa trên tính toán GCP, lưu trữ và mức sử dụng API.
- SLA doanh nghiệp: Hợp đồng tùy chỉnh với hỗ trợ chuyên dụng cho các triển khai quy mô lớn.
6. Phi hành đoànAI
CrewAI tập trung vào việc điều phối nhiều tác nhân tự động làm việc song song, mỗi tác nhân có nhiệm vụ chuyên biệt. Bằng cách đồng bộ hóa các quy trình song song, nó xử lý các dự án phức tạp đòi hỏi các lĩnh vực chuyên môn khác nhau dưới một mái nhà.
Các tính năng chính
- Hợp tác nhiều tác nhân: Phối hợp nhiều tác nhân thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt nhưng có sự kết nối với nhau.
- Điều phối quy trình công việc: Xác định quy trình theo cách trực quan hoặc theo chương trình và quản lý việc chuyển giao nhiệm vụ.
- Vai trò có thể tùy chỉnh: Tùy chỉnh khả năng hoặc quyền truy cập tập dữ liệu của từng tác nhân.
- Thư viện tích hợp: Các kết nối nhanh cho các dịch vụ phổ biến của bên thứ ba (ví dụ: Slack , Trello ).
Giá
- Gói khởi đầu: Phù hợp với các nhóm nhỏ có nhu cầu đồng thời hạn chế.
- Gói doanh nghiệp: Giới hạn đồng thời cao hơn, tích hợp cao cấp và hỗ trợ chuyên dụng.
Xoay LLMs vào các tác nhân AI có thể hành động
LLM Các khuôn khổ tác nhân giúp tự động hóa AI có thể truy cập được, cho dù bạn đang xây dựng chatbot, hệ thống đa tác nhân hay tự động hóa quy trình làm việc. Khuôn khổ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu kỹ thuật của bạn—một số ưu tiên tùy chỉnh, trong khi những khuôn khổ khác tập trung vào tính dễ sử dụng.
Botpress cân bằng giữa tính linh hoạt và sự đơn giản, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho tự động hóa dựa trên AI.
Sẵn sàng khám phá? Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay . Hoàn toàn miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Trí nhớ đóng vai trò gì trong LLM hành vi của tác nhân?
Trí nhớ cho phép các tác nhân LLM "ghi nhớ" các tương tác, quyết định hoặc sự kiện trong quá khứ để họ có thể phản ứng theo ngữ cảnh hơn, tiếp tục các cuộc trò chuyện nhiều chiều hoặc tích lũy kiến thức theo thời gian.
2. Sự khác biệt giữa một LLM tác nhân và bot theo quy tắc truyền thống?
Các bot dựa trên quy tắc tuân theo logic nếu-thì nghiêm ngặt, trong khi LLM Các tác nhân suy nghĩ giống con người hơn. Chúng diễn giải thông tin đầu vào, lý luận dựa trên thông tin đó và phản hồi linh hoạt bằng cách sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên .
3. Làm thế nào để LLM khung tác nhân có khác biệt so với nền tảng phát triển AI nói chung không?
LLM khung tác nhân được thiết kế đặc biệt để giúp bạn xây dựng các tác nhân thông minh, tương tác bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, trong khi các nền tảng AI chung bao gồm các lĩnh vực rộng hơn như phân tích dữ liệu có cấu trúc.
4. Tôi có cần biết cách viết mã để sử dụng không? LLM khung tác nhân hiệu quả?
Không phải lúc nào cũng vậy, một số khuôn khổ không cần mã hoặc mã thấp (như Botpress ), trong khi những công cụ khác cung cấp cho bạn nhiều quyền hơn khi viết kịch bản nên điều này thực sự phụ thuộc vào mức độ bạn muốn đi sâu.
5. Những xu hướng nào trong LLM Tôi nên mong đợi những tác nhân nào trong 1–2 năm tới?
Mong đợi sự hợp tác giữa nhiều tác nhân thông minh hơn, tích hợp chặt chẽ hơn với các công cụ doanh nghiệp, xử lý bộ nhớ tốt hơn và các tác nhân tự chủ hơn có thể lập kế hoạch và hành động với ít sự can thiệp của con người hơn.
