Các nhà xây dựng tác nhân AI hàng đầu năm 2025

Tự động hóa hỗ trợ khách hàng

Các tác nhân AI có thể xử lý các yêu cầu thường gặp của khách hàng, giảm thời gian phản hồi và cung cấp hỗ trợ 24/7 trên nhiều kênh, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí hoạt động.

Ngoài các yêu cầu đơn giản, các tác nhân AI có thể theo dõi cảm xúc của khách hàng và thu thập phản hồi theo thời gian thực. Họ cũng tích hợp với các hệ thống CRM để cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa cao. Khả năng này đảm bảo rằng khách hàng nhận được dịch vụ nhất quán và hiệu quả trên nhiều kênh.

Ví dụ : xử lý câu hỏi thường gặp , chuyển tiếp phiếu yêu cầu, phản hồi trò chuyện trực tiếp.

Tự động hóa nhiệm vụ

Các tác nhân AI hợp lý hóa quy trình làm việc nội bộ bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tích hợp với các công cụ như CRM hoặc hệ thống quản lý dự án để duy trì hoạt động hiệu quả và không có lỗi.

Các tác nhân này cũng có thể được lập trình để quản lý quy trình làm việc giữa các phòng ban, đảm bảo phê duyệt kịp thời và theo dõi thời hạn. Bằng cách tự động hóa quy trình làm việc lặp đi lặp lại, doanh nghiệp tiết kiệm được thời gian quý báu và có thể tập trung vào các sáng kiến chiến lược.

Ví dụ : Nhập dữ liệu, phân loại email, lập lịch công việc.

Bán hàng và Tiếp thị

Các tác nhân AI giúp tăng doanh thu bằng cách tự động tạo khách hàng tiềm năng , nuôi dưỡng khách hàng triển vọng và cung cấp trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng cách trao quyền cho các kênh tiếp thị.

Bằng cách chủ động tương tác với khách hàng tiềm năng và theo dõi số liệu hiệu suất, các tác nhân AI nâng cao cả hiệu quả và hiệu suất trong quy trình bán hàng .

Ví dụ : Đánh giá khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa chiến dịch, tiếp cận cá nhân hóa

Hỗ trợ CNTT

Các tác nhân AI nâng cao hoạt động CNTT bằng cách tự động hóa các yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật, theo dõi tình trạng hệ thống và cho phép cộng tác nhóm liền mạch trong quy trình kỹ thuật.

Đối với các nhóm kỹ thuật, họ có thể tự động hóa việc xem xét mã và thực hiện kiểm tra hồi quy, đảm bảo chất lượng và năng suất nhất quán. Điều này được tăng cường hơn nữa nhờ khả năng tự động hóa các yêu cầu hỗ trợ, theo dõi tình trạng hệ thống và thực hiện các tác vụ bổ sung.

Ví dụ : Đặt lại mật khẩu, giám sát lỗi, chẩn đoán hệ thống.

1. Botpress

Phù hợp nhất cho: Các nhóm xây dựng tác nhân AI có khả năng phục hồi, tích hợp trên các hệ thống kinh doanh, giữ nguyên trạng thái và thích ứng theo thời gian thực mà không cần phải viết lại nhiều.

Giá cả:

• Gói miễn phí : Trình xây dựng cốt lõi, 1 bot, tín dụng AI trị giá 5 đô la
• Plus : 89 đô la/tháng — kiểm tra lưu lượng, định tuyến, bàn giao thủ công
• Nhóm : 495 đô la/tháng — SSO, cộng tác, theo dõi sử dụng chung

Botpress là một nền tảng xây dựng tác nhân AI. Nó cho phép tạo ra các tác nhân có khả năng ghi nhớ ngữ cảnh, tạm dừng khi bị chặn và tiếp tục khi dữ liệu cần thiết có sẵn.

Nó đi kèm với hơn năm mươi tích hợp gốc. Các đại lý có thể tương tác ngay lập tức với lịch, CRM, bộ phận hỗ trợ hoặc ERP, giảm thời gian thiết lập và sự phụ thuộc vào việc kết nối API thủ công.

Kiểm soát mô hình được tích hợp sẵn. Các nhà phát triển có thể chuyển đổi bộ não điều khiển tác nhân giữa GPT -4o, Claude, Gemini hoặc các mô hình mã nguồn mở tùy thuộc vào khối lượng công việc, chi phí hoặc khả năng tuân thủ.

Các tác nhân được thiết kế trực quan. Người xây dựng có thể phác thảo luồng trong trình soạn thảo kéo và thả, trong khi các nhà phát triển mở rộng logic thông qua mã trực tiếp hoặc các lệnh gọi API nâng cao.

Botpress Nổi bật với khả năng sẵn sàng sản xuất. Nó cân bằng giữa sự đơn giản cho người xây dựng không chuyên môn với khả năng mở rộng cho nhà phát triển, cung cấp các tác nhân vẫn đáng tin cậy khi được mở rộng vào hoạt động doanh nghiệp.

Các tính năng chính:

• Quy trình làm việc tạm dừng và tiếp tục tự động
• Hơn 50 tích hợp được xây dựng sẵn với các ứng dụng doanh nghiệp
• Chuyển đổi mô hình một cú nhấp chuột giữa GPT -4o, Claude, Gemini hoặc mã nguồn mở
• Trình soạn thảo trực quan cùng tùy chỉnh cấp mã

2. Chuỗi Lang

Phù hợp nhất cho: Các nhà phát triển cần toàn quyền kiểm soát suy luận của tác nhân, logic thời gian chạy và tích hợp, được viết trực tiếp bằng Python hoặc JavaScript.

Giá cả:

• Nhà phát triển : Miễn phí — 1 chỗ ngồi, 5k dấu vết/tháng
• Plus : 39 đô la/tháng cho mỗi chỗ ngồi — giới hạn theo dõi cao hơn, triển khai LangGraph
• Doanh nghiệp : Tùy chỉnh — tự lưu trữ, SSO, mở rộng quy mô sử dụng

LangChain là một nền tảng xây dựng tác nhân AI. Nó cung cấp cho các kỹ sư nền tảng để xác định chính xác cách một tác nhân lập kế hoạch, thử lại và gọi các công cụ bên ngoài.

Tiện ích mở rộng LangGraph của nó giới thiệu các quy trình làm việc có trạng thái, chạy dài. Thay vì các lời nhắc một lần, các tác nhân có thể quản lý các quy trình thích ứng liên tục cho đến khi đạt được mục tiêu.

Tuy nhiên, trên thực tế, LangChain đã trở nên lộn xộn. Thư viện này là một mớ hỗn độn các module được hỗ trợ một nửa, với các công ty từng cam kết giờ đây đã từ bỏ nó để phân nhánh nội bộ.

Các nhà phát triển vẫn có thể kết nối trực tiếp cơ sở dữ liệu, API và kho lưu trữ vector. Tuy nhiên, hệ sinh thái này khá mong manh, với việc tích hợp thường bị gián đoạn giữa các bản cập nhật và ít trách nhiệm giải trình.

Các tính năng chính:

• Khung mã đầu tiên để xây dựng vòng lặp lý luận
• LangGraph dành cho các tác nhân có trạng thái, chạy lâu dài
• Tích hợp phong phú với LLMs , API và kho lưu trữ vector
• Kiểm soát việc lập kế hoạch, thử lại và cấu trúc đầu ra

3. Chỉ số Llama

‍

Tốt nhất cho: Các nhóm xây dựng các tác nhân dựa trên dữ liệu cần truy cập nhất quán vào tài liệu, bảng và API mà không chỉ dựa vào LLM ký ức.

Giá cả:

• Mã nguồn mở : Miễn phí sử dụng và tự lưu trữ
• Doanh nghiệp : Giá tùy chỉnh cho hỗ trợ, mở rộng quy mô và triển khai được quản lý

LlamaIndex là một khung xây dựng tác nhân AI chuyên biến nội dung lộn xộn thành các chỉ mục có cấu trúc mà tác nhân thực sự có thể truy vấn. Thay vì thu thập tài liệu thô, nó cung cấp các lớp có thể truy vấn cho văn bản, bảng và API.

Cách tiếp cận này giúp LlamaIndex trở thành lựa chọn hàng đầu trong các quy trình làm việc nặng về dữ liệu. Khi các tác nhân cần truy xuất dữ liệu đáng tin cậy từ hóa đơn, cơ sở kiến thức hoặc hệ thống có cấu trúc, LlamaIndex cung cấp một cầu nối rõ ràng giữa nguồn dữ liệu và lập luận.

Nhược điểm của nó là tính phức tạp. Có nhiều module chồng chéo cho việc phân đoạn, nhúng và truy xuất, điều này có thể gây quá tải cho các nhóm mới làm quen với lập chỉ mục. Nó đòi hỏi phải điều chỉnh để mang lại kết quả ổn định.

Các tính năng chính:

• Lập chỉ mục nâng cao cho dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
• Giao diện truy vấn cho phản hồi của tác nhân nối đất
• Các kết nối mở rộng cho quy trình làm việc của doanh nghiệp
• Được thiết kế để ghép nối với các khuôn khổ phối hợp như LangChain hoặc CrewAI

4. Phi hành đoànAI

Phù hợp nhất cho: Các nhóm thiết kế hệ thống đa tác nhân, trong đó các vai trò riêng biệt như nhà nghiên cứu, người đánh giá và người lập kế hoạch cần phối hợp hướng tới mục tiêu chung.

Giá cả:

• Mã nguồn mở : Miễn phí để tự lưu trữ
• Doanh nghiệp : Hỗ trợ trả phí và triển khai được quản lý có sẵn

CrewAI là một nền tảng xây dựng tác nhân AI được thiết kế cho mục đích cộng tác. Thay vì một tác nhân đảm nhiệm mọi nhiệm vụ, CrewAI cho phép bạn phân công các vai trò chuyên biệt và để họ làm việc cùng nhau.

Sự phân công lao động này thường mang lại kết quả đáng tin cậy hơn, đặc biệt là trong các quy trình làm việc được hưởng lợi từ việc đánh giá ngang hàng hoặc bàn giao nhiệm vụ. Nó gần gũi hơn với cách thức hoạt động thực tế của các nhóm làm việc.

Thách thức nằm ở việc điều phối quá mức. Việc thiết lập vai trò, mô hình giao tiếp và các quy định có thể nhanh chóng trở nên phức tạp, và các nhóm có quá nhiều nhân viên có nguy cơ làm chậm lẫn nhau.

Các tính năng chính:

• Chuyên môn hóa theo vai trò cho các tác nhân
• Điều phối theo cấu hình các quy trình làm việc tuần tự hoặc song song
• Giao tiếp minh bạch và phân công nhiệm vụ giữa các tác nhân
• Triển khai sẵn sàng sản xuất thông qua Docker và Kubernetes

5. Hạt nhân ngữ nghĩa

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp xây dựng tác nhân AI phải tích hợp trực tiếp với các dịch vụ của Microsoft trong khi vẫn duy trì tính tuân thủ và kiểm soát CNTT.

Giá cả:

• Mã nguồn mở : Miễn phí theo giấy phép MIT
• Doanh nghiệp : Hỗ trợ và mở rộng quy mô thông qua hợp đồng Azure

Semantic Kernel là nền tảng xây dựng tác nhân của Microsoft. Nó cung cấp các khái niệm trừu tượng cho "kỹ năng" và "bộ nhớ" giúp các tác nhân AI dễ dự đoán hơn trong quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Điểm mạnh của nó là khả năng tích hợp. Ngay khi cài đặt, nó kết nối với Microsoft 365, Azure và các dịch vụ cốt lõi khác, mang đến cho doanh nghiệp một lộ trình triển khai AI agentic dễ dàng.

Sự đánh đổi là phạm vi. Semantic Kernel được thiết kế riêng cho hệ sinh thái của Microsoft, điều đó có nghĩa là các nhóm bên ngoài stack thường thấy nó cứng nhắc hơn so với các khuôn khổ chung hơn.

Các tính năng chính:

• Hỗ trợ gốc cho Teams, Outlook, SharePoint và Dynamics
• Kỹ năng và trí nhớ trừu tượng cho hành vi của tác nhân có cấu trúc
• Tuân thủ doanh nghiệp và khả năng truy xuất nguồn gốc được tích hợp vào thiết kế
• Tùy chọn triển khai linh hoạt trên các môi trường Azure

6. Tự động GPT

Phù hợp nhất cho: Các nhà xây dựng đang thử nghiệm thực hiện nhiệm vụ tự động với các tác nhân tự định hướng đến mục tiêu mà không cần nhắc nhở liên tục.

Giá cả:

• Mã nguồn mở : Dự án cộng đồng miễn phí
• Các nhánh của bên thứ ba : Có sẵn dịch vụ lưu trữ trả phí và dịch vụ được quản lý

AutoGPT đã phổ biến khái niệm về các tác nhân hoàn toàn tự động. Khi được giao một mục tiêu, nó sẽ lập kế hoạch các nhiệm vụ phụ, thực hiện các hành động và tiếp tục hoạt động cho đến khi các điều kiện được đáp ứng hoặc bị chặn.

Nó đã truyền cảm hứng cho nhiều thử nghiệm, nhưng trong quá trình triển khai thực tế, nó thường gặp khó khăn. Nếu không có những ràng buộc chặt chẽ, các tác vụ sẽ bị trì trệ hoặc chậm trễ, làm hạn chế độ tin cậy của quy trình sản xuất.

Tuy nhiên, nó vẫn có giá trị cho việc tạo mẫu. AutoGPT cho thấy những khả năng có thể xảy ra khi các tác nhân được trao quyền tự chủ, và hệ sinh thái của nó tiếp tục tạo ra các nhánh và phần mở rộng với trọng tâm chuyên biệt.

Các tính năng chính:

• Thực hiện tự động theo mục tiêu
• Tự động lập kế hoạch tác vụ và sử dụng bộ nhớ
• Thực hiện công cụ mà không cần nhắc nhở thủ công
• Thử nghiệm và phân nhánh do cộng đồng thúc đẩy

7. Tự động tạo

Phù hợp nhất cho: Các nhà phát triển đang thử nghiệm hệ thống đa tác nhân đàm thoại, trong đó các tác nhân cộng tác thông qua đối thoại có cấu trúc để lập kế hoạch, xác minh và điều chỉnh.

Giá cả:

• Mã nguồn mở : Miễn phí sử dụng và mở rộng
• Doanh nghiệp : Cấp phép và hỗ trợ tùy chỉnh có sẵn thông qua hệ sinh thái Microsoft

AutoGen là một khuôn khổ để xây dựng các cuộc hội thoại đa tác nhân. Nó cấu trúc các tác vụ dưới dạng đối thoại giữa các tác nhân, đề xuất các bước, xác minh kết quả và lặp lại cho đến khi hoàn tất.

Cách tiếp cận này hiệu quả khi gỡ lỗi, tạo mã hoặc lập kế hoạch cho các tình huống mà việc lặp đi lặp lại sẽ tạo ra kết quả tốt hơn so với quyết định của một tác nhân duy nhất.

Điểm yếu của nó là tính thực tiễn. Việc vận hành các vòng đàm thoại này trong môi trường sản xuất có thể tốn nhiều tài nguyên, và nếu không có những biện pháp bảo vệ cẩn thận, các tác nhân có nguy cơ bị mắc kẹt trong những cuộc thảo luận bất tận.

Các tính năng chính:

• Hợp tác đàm thoại giữa nhiều tác nhân
• Vòng lặp lập kế hoạch lặp lại và tự xác minh
• Các cuộc đối thoại có thể gỡ lỗi tiết lộ các đường dẫn lý luận
• Tích hợp với LLMs và thực hiện công cụ bên ngoài

1. Điểm khác biệt giữa tác nhân AI với chatbot truyền thống hoặc công cụ RPA là gì?

Một tác nhân AI khác với chatbot truyền thống hoặc công cụ RPA ở chỗ nó không chỉ tuân theo các tập lệnh cố định hay quy tắc cứng nhắc; thay vào đó, nó hiểu ngữ cảnh, lý do về ý định của người dùng và tự động quyết định hành động cần thực hiện. Chatbot truyền thống phản hồi dựa trên các luồng được viết sẵn, trong khi bot RPA thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại mà không thích ứng với các tình huống thay đổi. Tác nhân AI có thể xử lý các yếu tố đầu vào không thể đoán trước, tích hợp với nhiều hệ thống và đưa ra quyết định theo thời gian thực, hoạt động như những công cụ giải quyết vấn đề tự động thay vì các công cụ tĩnh.

2. Tôi có thể sử dụng trình xây dựng tác nhân AI mà không cần kiến thức lập trình không?

Có, bạn có thể sử dụng các trình xây dựng tác nhân AI mà không cần kiến thức lập trình vì nhiều nền tảng cung cấp giao diện kéo thả và trình chỉnh sửa luồng trực quan. Các công cụ không cần mã này cho phép bạn thiết kế hội thoại và triển khai tác nhân mà không cần viết mã, mặc dù việc xây dựng logic hoặc tích hợp nâng cao hơn vẫn có thể yêu cầu kỹ năng chuyên môn. 

3. “Tự chủ” có nghĩa là gì trong bối cảnh của các tác nhân AI?

Trong bối cảnh của các tác nhân AI, "tự chủ" có nghĩa là tác nhân có thể quyết định hành động cần thực hiện mà không cần con người chỉ dẫn rõ ràng từng bước. Thay vì tuân theo một kịch bản duy nhất, tác nhân sử dụng lý luận và các công cụ có sẵn để lập kế hoạch và điều chỉnh hành vi nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể. Điều này cho phép tác nhân xử lý các biến thể trong dữ liệu đầu vào của người dùng và hoạt động độc lập để thúc đẩy kết quả.

4. Sự khác biệt giữa trợ lý AI và trợ lý kỹ thuật số như Siri hoặc Alexa là gì?

Trợ lý AI khác với các trợ lý kỹ thuật số như Siri hay Alexa ở chỗ chúng được thiết kế không chỉ để trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các lệnh đơn giản mà còn để thực hiện các quy trình nhiều bước và đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh và dữ liệu. Siri và Alexa thường cung cấp thông tin hoặc điều khiển các thiết bị thông minh, trong khi trợ lý AI có thể thực hiện các quy trình công việc phức tạp, chẳng hạn như cập nhật hồ sơ CRM hoặc quản lý quy trình kinh doanh từ đầu đến cuối. 

5. Sự khác biệt giữa quy trình làm việc dựa trên quy tắc và quy trình làm việc dựa trên tác nhân là gì?

Sự khác biệt giữa quy trình làm việc dựa trên quy tắc và quy trình tác tử là quy trình làm việc dựa trên quy tắc tuân theo các hướng dẫn "nếu-thế-thì-thế" được xác định trước và bị lỗi khi gặp phải các tình huống bất ngờ. Ngược lại, quy trình tác tử thích ứng với thông tin mới và tự động quyết định phương án hành động tốt nhất. Điều này làm cho các hệ thống tác tử phù hợp hơn nhiều để xử lý các tác vụ phức tạp, biến đổi mà chỉ các quy tắc cứng nhắc là không đủ.