7 อันดับเฟรมเวิร์ก AI Agent ฟรีที่ดีที่สุด [2025]

‍

ลองจินตนาการถึงโลกที่รายการสิ่งที่ต้องทำของคุณถูกทำเสร็จเอง กระบวนการทำงานราบรื่นไร้สะดุด และ AI agent กลายเป็นเพื่อนร่วมงานคนโปรดของคุณ

ขอแนะนำเฟรมเวิร์ก AI agent — เฟรมเวิร์กเหล่านี้คือโครงสร้างที่ช่วยให้คุณ สร้าง AI agent ที่สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน แก้ปัญหาในชีวิตจริง และขยายการใช้งานได้อย่างง่ายดาย

ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงงานบริการลูกค้า ปรับประสบการณ์ผู้ใช้ให้เหมาะสม หรือทำงานซ้ำซากให้เป็นอัตโนมัติ เฟรมเวิร์ก AI agent ช่วยให้คุณใช้ศักยภาพของ large language models (LLMs) สร้างซอฟต์แวร์ที่โดดเด่นได้

เฟรมเวิร์ก AI agent คืออะไร?

เฟรมเวิร์ก AI agent คือ แพลตฟอร์ม เครื่องมือ หรือไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อให้ง่ายต่อการสร้าง AI agent อัตโนมัติ เฟรมเวิร์กเหล่านี้ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ของ agent เป็นระบบ ด้วยโมดูลสำเร็จรูปสำหรับฟังก์ชันทั่วไป เช่น การเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ หรือการจัดการงาน ช่วยประหยัดเวลานักพัฒนา

ข้อดีหลักของการใช้เฟรมเวิร์ก AI agent คือช่วยลดความซับซ้อน แบ่งงานออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ง่าย และรองรับการขยายขนาด

เฟรมเวิร์ก AI agent ถูกออกแบบให้เหมาะกับความต้องการของนักพัฒนาแต่ละกลุ่ม: บางตัวเน้นด้านการสนทนา ผู้ช่วยเสมือน หรือ แชทบอท ขณะที่บางตัวเน้นการจัดการเวิร์กโฟลว์

AI agent ที่ได้มักจะสามารถรับข้อมูล ประมวลผลด้วยอัลกอริทึมหรือ LLMs และดำเนินการต่าง ๆ เช่น retrieval-augmented generation เริ่มต้นเวิร์กโฟลว์ หรือสนทนาโดยทั่วไป

‍

‍

องค์ประกอบหลักของ AI Agent Framework

เฟรมเวิร์กสำหรับ AI agent ส่วนใหญ่มีโครงสร้างคล้ายกัน ซึ่งช่วยให้สามารถส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเครื่องมือและกระบวนการต่าง ๆ ได้อย่างเป็นระบบ

‍

ข้อดีของการใช้ AI Agent Framework

ปรับใช้ได้เร็วขึ้น ลดงานซ้ำซาก

จาก รายงาน AI ปี 2024 ของ McKinsey พบว่า 65% ของบริษัทใช้ generative AI เป็นประจำ แต่หลายแห่งยังติดขัดเมื่อต้องนำไปใช้งานจริง

ทีมที่พยายามสร้างโครงสร้างพื้นฐานรอบ AI model — จัดการอินพุต เอาต์พุต ตรรกะที่เชื่อมโยง และ API ด้วยตนเอง — มีแนวโน้มใช้เวลามากกว่า 5 เดือนในการนำไปใช้งานจริงมากขึ้น 1.5 เท่า

เฟรมเวิร์ก AI agent แก้ปัญหานี้ด้วยการ ทำให้งานตั้งค่าที่จำเป็นแต่ซ้ำซากเป็นมาตรฐาน แทนที่จะต้องเชื่อมต่อทุกระบบหรือเครื่องมือเอง ทีมสามารถใช้เฟรมเวิร์กร่วมที่จัดการเรื่องเหล่านี้ให้เรียบร้อย

ตรรกะที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ ขยาย agent ได้ง่าย

เมื่อใช้เฟรมเวิร์ก AI agent ความ “ฉลาด” ของ agent ส่วนใหญ่จะอยู่ในรูปแบบขั้นตอนที่แยกส่วนและนำกลับมาใช้ซ้ำได้กับ agent หรือ flow อื่น ๆ

เมื่อเหตุผลเหล่านั้นอยู่ในเฟรมเวิร์กที่เป็นระเบียบ ก็จะเรียกใช้งานได้ง่ายเหมือน add(2,3) ใน Python

เฟรมเวิร์ก AI agent เปิดโอกาสให้นักพัฒนาคิดแก้ปัญหาจากหลักการพื้นฐาน — แก้ปัญหาผู้ใช้ด้วยสัญชาตญาณ โดยไม่ต้องสร้างตรรกะเดิมซ้ำไปซ้ำมา

แทนที่จะต้องกำหนดตรรกะทั้งหมดให้เป๊ะตั้งแต่แรก ทีมสามารถทำงานแบบนักออกแบบผลิตภัณฑ์: ทดลอง ปรับใช้สิ่งที่เวิร์ก และขยายไปยังกรณีอื่น ๆ

ทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้นด้วยเฟรมเวิร์กร่วม

เมื่อ AI agent ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานร่วม — ไม่ว่าจะเป็นคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ เฟรมเวิร์กที่ใช้จะกำหนดรูปแบบการทำงานร่วมของทีมโดยตรง

เฟรมเวิร์กช่วย ให้การทำงานร่วมกันโปร่งใสและควบคุมได้ ลองนึกถึงการจัดการ Google Sheet ร่วมกันสำหรับพฤติกรรมของ agent เฟรมเวิร์ก AI agent มีข้อดีดังนี้:

• กำหนดเจ้าของตรรกะชัดเจน — ทุกคนรู้ว่าใครดูแลส่วนไหนของ agent
• อัปเดตได้อย่างปลอดภัย — เปลี่ยนเหตุผล เครื่องมือ หรือความจำได้โดยไม่ชนกัน
• เปลี่ยนแปลงตรวจสอบย้อนหลังได้ — การแก้ไข flow และ config มีเวอร์ชันและติดตามได้
• ความชัดเจนข้ามทีม — คนที่ไม่ใช่นักพัฒนาก็ตรวจสอบการทำงานของ agent ได้โดยไม่ต้องอ่านโค้ด

วิธีเลือกเฟรมเวิร์ก AI Agent: 5 หมวดคำถาม

การเลือกเฟรมเวิร์ก AI agent ฟรีที่ดีที่สุดอาจดูยุ่งยาก เพราะมีแพลตฟอร์มและบริการโอเพ่นซอร์สมากมายให้เลือก

เพื่อให้ง่ายขึ้น ให้เน้น 5 ด้านนี้: ความง่ายในการใช้งาน ความสามารถในการปรับแต่ง การขยายขนาด การเชื่อมต่อ และความปลอดภัย

เพื่อนร่วมงานของฉันได้พูดคุยกับผู้สร้างและทีมงานนับพันที่มองหาเฟรมเวิร์ก AI agent เรานำข้อมูลจริงเหล่านี้มารวบรวมเป็นชุดคำถามที่ทีมของคุณควรพิจารณาในแต่ละปัจจัย

1) ความง่ายในการใช้งาน

ขึ้นอยู่กับทักษะของคุณหรือทีม คุณควรพิจารณาความง่ายในการใช้งานของเฟรมเวิร์ก AI agent แต่ละตัว

• เฟรมเวิร์กใช้งานง่ายหรือไม่?
• ขั้นตอนการตั้งค่ายุ่งยากแค่ไหน?
• เหมาะกับผู้เริ่มต้นหรือไม่?
• มีตัวเลือกแบบ low-code หรือไม่?
• สามารถสร้างต้นแบบได้รวดเร็วหรือไม่?

2) ความสามารถในการปรับแต่ง

ผู้สร้างส่วนใหญ่มองหาการปรับแต่ง AI agent แต่ระดับการปรับแต่งที่ต้องการขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการสร้าง (และทักษะทางเทคนิคของคุณ) ตัวเลือกการปรับแต่งควรเป็นปัจจัยสำคัญในการพิจารณา

• เฟรมเวิร์กมีเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งเองได้ หรือมีแต่แบบสำเร็จรูป?
• มีส่วนประกอบแบบโมดูลาร์ให้ผสมผสานหรือไม่?
• มี pipeline ที่ยืดหยุ่นหรือไม่?
• มีเวิร์กโฟลว์ที่ขยายต่อได้หรือไม่?
• สามารถปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมหรือกรณีใช้งานต่าง ๆ ได้หรือไม่?

3) การขยายขนาด

หากคุณต้องการขยายการใช้งาน ควรพิจารณาความสามารถของเฟรมเวิร์ก AI agent ก่อนเลือกใช้ หาก agent บริการลูกค้าของคุณมีผู้ใช้จาก 200 คนต่อวันเป็น 20,000 คน คุณต้องการให้โซลูชันของคุณพร้อมรองรับ

• เฟรมเวิร์กรองรับปริมาณการใช้งานสูงได้หรือไม่?
• สามารถขยายตามความต้องการได้หรือไม่? (อย่าลืมพิจารณาต้นทุนด้วย)
• ทำงานได้ราบรื่นเมื่อมีภาระงานสูงหรือไม่?
• มีตัวเลือกขยายขนาดที่คุ้มค่าหรือไม่?

4) การเชื่อมต่อ

จุดสำคัญที่สุดของ AI agent คือการเชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่น ๆ การเชื่อมต่อ (ไลบรารีเชื่อมต่อสำเร็จรูป) และความสามารถในการเชื่อมต่อ (สร้างและเชื่อมต่อ integration เอง) ควรอยู่ในลำดับต้น ๆ ของการพิจารณา

• เฟรมเวิร์กเชื่อมต่อกับ API ได้หรือไม่?
• รองรับฐานข้อมูลของคุณหรือไม่?
• มีบริการคลาวด์ให้ใช้งานหรือไม่?
• มีการเชื่อมต่อกับ CRM และเครื่องมืออื่น ๆ ทั้งแบบสำเร็จรูปและแบบสร้างเองหรือไม่?

5) ความปลอดภัย

หากคุณต้องจัดการข้อมูลส่วนบุคคล (เช่น ชื่อหรืออีเมล) คุณต้องแน่ใจว่าเฟรมเวิร์ก AI agent ของคุณมีมาตรการความปลอดภัยที่เหมาะสม

• มีวิธีปกป้องข้อมูลผู้ใช้อย่างไร?
• มีการเข้ารหัสข้อมูลหรือไม่?
• พร้อมสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือไม่? (อาจรวมถึง GDPR, SOC 2 หรือ HIPAA)
• มีความปลอดภัยในระดับ API หรือไม่?
• มีการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยหรือไม่?

‍

ขอแนะนำให้พูดคุยคำถามเหล่านี้กับทีมของคุณเพื่อระบุว่าฟีเจอร์ใดสำคัญที่สุดต่อองค์กร การแลกเปลี่ยนความคิดเห็นนี้อาจช่วยให้เห็นความต้องการที่แท้จริงของเวิร์กโฟลว์ของคุณ

เมื่อคุณกำหนดความต้องการได้แล้ว มาดูเฟรมเวิร์กที่ตอบโจทย์เหล่านั้นกัน ด้วยเป้าหมายที่ชัดเจน การเลือก AI agent framework ที่เหมาะสมจะง่ายขึ้นมาก

7 อันดับเฟรมเวิร์ก AI Agent ฟรีที่ดีที่สุด

1. Botpress

เหมาะสำหรับ: ทีมที่สร้างเอเจนต์ AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือ โดยมีขั้นตอนที่ขับเคลื่อนด้วย LLM สำหรับการให้เหตุผล การตัดสินใจ หรือความเข้าใจภาษา

Botpress คือแพลตฟอร์ม AI agent ฟรีที่ออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์โดยไม่ต้องจัดการกับโค้ดที่ซับซ้อน

คุณออกแบบการทำงานของ agent ด้วยอินเทอร์เฟซลากและวาง ผู้ใช้สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ที่แต่ละโหนดจัดการงานเฉพาะ มีทั้งหน่วยความจำ เงื่อนไข และการเชื่อมต่อเครื่องมือ

แทนที่จะต้องเขียน prompt ที่เชื่อมต่อกันหรือ logic tree ผู้ใช้สามารถทำงานกับส่วนย่อยที่มีขอบเขตและแยกส่วน ซึ่งสะท้อนเวิร์กโฟลว์จริงได้

ความเป็นโมดูลนี้เหมาะมากหากต้องการระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้ในงานซัพพอร์ต ออนบอร์ด หรือระบบภายใน พร้อมตรรกะและสิทธิ์ที่ชัดเจน

Botpress ยังมาพร้อม การเชื่อมต่อสำเร็จรูป กับเครื่องมือต่าง ๆ เช่น CRM, อีเมล และฐานข้อมูล ทำให้ AI agent สามารถดำเนินการจริงได้ทันที

ฟีเจอร์เด่น:

• สร้างเวิร์กโฟลว์ด้วยภาพผ่านอินเทอร์เฟซลากและวาง
• เพิ่มเครื่องมือและตรรกะที่กำหนดเองเมื่อจำเป็น
• นำ agent ไปใช้งานบนเว็บไซต์, WhatsApp, Slack และอื่น ๆ
• ใช้ NLU ในตัว แหล่งความรู้ และการควบคุมบุคลิก agent

ราคา:

• แผนฟรี: รวมตัวสร้างหลัก, 1 บอท, และเครดิต AI มูลค่า $5
• Plus: $89/เดือน — ทดสอบ flow, การกำหนดเส้นทาง, ส่งต่อให้มนุษย์
• Team: $495/เดือน — SSO, ทำงานร่วมกัน, ติดตามการใช้งานร่วม
• Enterprise: เริ่มต้นที่ $2000/เดือน — สำหรับการตั้งค่าแบบกำหนดเอง ปริมาณสูง หรือควบคุมการปฏิบัติตามข้อกำหนด

2. LangChain

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่สร้าง AI agent เองตั้งแต่ต้น โดยเฉพาะงานวิจัย ระบบ RAG หรือกรณีที่ต้องควบคุมพฤติกรรม agent อย่างละเอียด

LangChain เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กสำหรับ AI agent ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดยให้เครื่องมือหลักสำหรับเชื่อมต่อเครื่องมือ คำสั่ง ความจำ และการให้เหตุผล พร้อมควบคุมการทำงานของเอเจนต์ได้อย่างเต็มที่

เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มแรกที่นำแนวคิด agent แบบโมดูลาร์สู่ตลาด และตอนนี้ทำหน้าที่เหมือนระบบปฏิบัติการสำหรับเวิร์กโฟลว์ LLM

คุณสามารถเชื่อมต่อขั้นตอน เปลี่ยนประเภทหน่วยความจำ และเชื่อมต่อ API หรือ vector databases ได้อย่างง่ายดาย ด้วยการสนับสนุนและโค้ดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของเฟรมเวิร์กนี้

แต่ความลึกซึ้งนั้นก็มาพร้อมกับความซับซ้อน ด้วยองค์ประกอบที่หลากหลาย อาจต้องใช้เวลาสักพักกว่าจะหาวิธีที่เหมาะสมกับกรณีใช้งานของคุณ และการยึดติดกับแนวทางเดียวอาจรู้สึกเหมือนกำลังสร้างบนฐานที่ไม่มั่นคง

ฟีเจอร์เด่น:

• สร้างเอเจนต์ด้วยการเชื่อมโยงเครื่องมือ คำสั่ง และหน่วยความจำแบบโมดูลาร์
• เชื่อมต่อกับ LLM, API, vector store และ retriever ได้
• นักพัฒนาควบคุมตรรกะและการทำงานของ flow ได้อย่างเต็มที่
• เลือกเปิดใช้งานการติดตามและประเมินผลด้วย LangSmith ได้

ราคา:

• Developer: ฟรี – 1 ที่นั่ง, 5,000 เทรซ/เดือน, จัดการ prompt, เครื่องมือเทรซพื้นฐาน
• Plus: $39/เดือน/ที่นั่ง – ฟีเจอร์สำหรับทีม, ขีดจำกัดเทรซสูงขึ้น, LangGraph dev deployment
• Enterprise: กำหนดเอง – ติดตั้งแบบ self-hosted หรือ hybrid, SSO, การสนับสนุน และขยายการใช้งาน

3. CrewAI

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสร้างต้นแบบพฤติกรรมหลายเอเจนต์อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะงานที่เป็นเส้นตรงและแบ่งบทบาทได้ชัดเจน

CrewAI เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับ ระบบหลายเอเจนต์ ที่ช่วยให้เอเจนต์ AI ทำงานร่วมกันผ่านบทบาทและเป้าหมายร่วม เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องการการทำงานเป็นทีมของเอเจนต์อย่างชาญฉลาด

จุดเด่นของ CrewAI คือเริ่มต้นใช้งานได้ง่าย เพียงแค่กำหนดทีม ระบุบทบาทของแต่ละเอเจนต์ และตั้งเป้าหมายร่วมกัน

หลังจากนั้น เอเจนต์จะสื่อสารกันเอง ดำเนินงาน และบรรลุเป้าหมายโดยไม่ต้องเขียนตรรกะการประสานงานใหม่ สำหรับกรณีใช้งานหลายเอเจนต์แบบง่าย ๆ สามารถทำงานได้มากโดยแทบไม่ต้องตั้งค่าอะไรเลย

แต่ความเรียบง่ายนี้ก็มีข้อจำกัด เมื่อเวิร์กโฟลว์ซับซ้อนขึ้น เช่น เอเจนต์ต้องปรับตัวระหว่างงาน หรือประสานงานข้ามขั้นตอนแบบมีเงื่อนไข โครงสร้างที่มีให้อาจไม่ยืดหยุ่นพอ

ฟีเจอร์เด่น:

• ตั้งค่าเอเจนต์ตามบทบาท พร้อมเป้าหมายและหน่วยความจำเฉพาะ
• รองรับการทำงานของเอเจนต์แบบต่อเนื่องและขนานกัน
• หน่วยความจำทีมที่ใช้ร่วมกันเพื่อการประสานงาน
• เชื่อมต่อเครื่องมือได้ง่ายผ่านฟังก์ชันและคำสั่ง

ราคา:

• Free: $0/เดือน – 50 ครั้ง, 1 crew ที่ใช้งาน, 1 seat
• Basic: $99/เดือน – 100 ครั้ง, 2 crew ที่ใช้งาน, 5 seat
• Standard: $500/เดือน – 1,000 ครั้ง, 2 crew ที่ใช้งาน, seat ไม่จำกัด, 2 ชั่วโมง onboarding
• Pro: $1,000/เดือน – 2,000 ครั้ง, 5 ทีมพร้อมใช้งาน, ไม่จำกัดจำนวนผู้ใช้, 4 ชั่วโมงอบรม

4. Microsoft Semantic Kernel

เหมาะสำหรับ: ทีมองค์กรที่ต้องการฝังตรรกะคล้ายเอเจนต์ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ใช้งานในระบบนิเวศของ Microsoft อยู่แล้ว

Microsoft Semantic Kernel เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับการจัดการ AI ที่ช่วยให้นักพัฒนาฝังความสามารถ AI ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่

จุดเด่นเรื่องโมดูลาร์ หน่วยความจำ และการวางแผนเป้าหมาย ทำให้เหมาะกับการสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำงานได้อย่างมั่นคงในสภาพแวดล้อมองค์กร

Semantic Kernel มีจุดเด่นที่การวางแผนและการดำเนินการ คุณสามารถกำหนด “ทักษะ” ซึ่งอาจเป็นฟังก์ชันดั้งเดิมหรือพรอมต์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM แล้วนำมารวมกันเป็นแผนเชิงความหมายเพื่อกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์

เฟรมเวิร์กนี้จัดการหน่วยความจำ รองรับการใช้เครื่องมือ และเชื่อมต่อกับระบบ .NET และ Python ได้อย่างราบรื่น

อย่างไรก็ตาม ยังเน้นกลุ่มนักพัฒนาเป็นหลัก: ไม่มีเครื่องมือภาพมากนัก และการจัดการโฟลว์ต้องออกแบบอย่างรอบคอบ

ฟีเจอร์เด่น:

• สถาปัตยกรรมแบบทักษะโมดูลาร์ (ฟังก์ชัน, คำสั่ง, เครื่องมือ)
• มีระบบหน่วยความจำและการวางแผนเป้าหมายในตัว
• เชื่อมต่อกับ C#, .NET และ Python ได้โดยตรง
• SDK โอเพ่นซอร์ส พร้อมตัวเลือกเชื่อมต่อ Azure

5. AutoGen

เหมาะสำหรับ: ทีมเทคนิคที่สร้างเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ร่วมกัน ซึ่งต้องการการมองเห็นและการติดตามผลอย่างเต็มที่

AutoGen เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับพัฒนาระบบหลายเอเจนต์โดยใช้บทสนทนาแบบมีโครงสร้าง

คุณสามารถกำหนดบทบาทให้แต่ละเอเจนต์ เช่น Planner, Researcher, Executor หรือบทบาทที่กำหนดเอง แล้วให้พวกเขาสื่อสารกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนร่วมกัน

จุดเด่นของ AutoGen คือการจัดการส่งข้อความและหน่วยความจำร่วม คุณสามารถกำหนดโฟลว์การสนทนา แทรกตรรกะในจุดสำคัญ และเลือกได้ว่าเมื่อไหร่ที่มนุษย์ควรเข้ามามีส่วนร่วม

แม้จะต้องตั้งค่ามากกว่าเครื่องมือแบบ low-code แต่คุณจะได้ระบบที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ เหมาะกับงานวิจัย กระบวนการที่ต้องมีมนุษย์ร่วม หรือสถานการณ์ที่ต้องติดตามเหตุผลของเอเจนต์ตั้งแต่ต้นจนจบ

ฟีเจอร์เด่น:

• การแลกเปลี่ยนข้อความแบบมีโครงสร้าง พร้อมกำหนดบทบาทชัดเจน
• สามารถแทรกฟังก์ชันในบทสนทนาได้ทุกจุด
• มีหน่วยความจำร่วมและแยกเฉพาะสำหรับแต่ละเอเจนต์และทีม
• บันทึกการตรวจสอบในตัว เก็บทุกข้อความและการตัดสินใจ

6. AutoGPT

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาเดี่ยวและทีมขนาดเล็กที่ต้องการสร้างต้นแบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติโดยไม่ต้องดูแลตลอดเวลา

AutoGPT เป็นเฟรมเวิร์กเอเจนต์อัตโนมัติที่เปลี่ยน GPT-chatbot ให้กลายเป็นผู้ช่วยที่วางแผนและขับเคลื่อนเป้าหมายด้วยตัวเอง

ในทางปฏิบัติ คุณเพียงแค่ระบุเป้าหมาย เช่น “รวบรวมการวิเคราะห์ตลาด” แล้วระบบจะแบ่งงานออกเป็นงานย่อย ๆ ดึงข้อมูล เขียนไฟล์ หรือเรียกใช้ API ได้เอง รู้สึกเหมือนมอบหมายงานวิจัยให้กับนักวิเคราะห์รุ่นใหม่ที่แทบไม่ต้องการคำแนะนำ

คุณจะสังเกตเห็นสองอย่างทันที อย่างแรกคือความอิสระของ AutoGPT ช่วยให้เวิร์กโฟลว์แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบทำงานได้โดยไม่ต้องรอมนุษย์

อย่างที่สอง ความอิสระนี้เองที่ทำให้คุณต้องตั้งระบบติดตามผลแต่ละรอบอย่างรัดกุมเพื่อควบคุมความเสี่ยง

เมื่อใช้งานไป คุณจะเรียนรู้การปรับตรรกะการลองใหม่และปลั๊กอินให้เหมาะสม เพื่อให้ระบบทำงานได้ต่อเนื่องไม่หลงทาง

ฟีเจอร์เด่น:

• เอเจนต์วางแผนเอง แบ่งเป้าหมายเป็นขั้นตอนที่ดำเนินการได้
• ระบบปลั๊กอินสำหรับท่องเว็บ จัดการไฟล์ และ API แบบกำหนดเอง
• หน่วยความจำแบบเวกเตอร์ที่จดจำข้อเท็จจริงและการตัดสินใจก่อนหน้า
• ลองใหม่และกู้คืนอัตโนมัติเมื่อเจองานที่ติดขัด

7. Rasa

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการปรับแต่งโฟลว์สนทนาอย่างลึกซึ้ง และเป็นเจ้าของข้อมูลและโมเดลอย่างสมบูรณ์

Rasa เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ผสมผสานการเข้าใจภาษาธรรมชาติกับการจัดการบทสนทนา เพื่อสร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสียงที่เข้าใจบริบท

คุณสามารถประกอบ NLU pipeline จากคอมโพเนนต์ที่เปลี่ยนได้ แล้วกำหนดนโยบายสนทนาเพื่อรักษาบริบทข้ามหลายรอบ วิธีนี้ช่วยให้เปลี่ยนตัวแยกเจตนา หรือดึงข้อมูลใหม่ได้โดยไม่ต้องแก้ส่วนอื่นของระบบ

เพราะ Rasa ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง คุณจึงควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการขยายระบบได้เต็มที่

ฟีเจอร์เด่น:

• NLU pipeline ขั้นสูงที่ดึงเจตนาและข้อมูลสำคัญ
• นโยบายสนทนาแบบกำหนดเองสำหรับบทสนทนาหลายรอบที่ซับซ้อน
• คอมโพเนนต์ pipeline ที่ขยายได้ รองรับทุกโดเมนหรือภาษา
• โค้ดโอเพ่นซอร์ส พร้อมเชื่อมต่อช่องทางข้อความต่าง ๆ

ราคา:

• Open Source: ฟรี – รวมเฟรมเวิร์กเต็มรูปแบบ, ใบอนุญาต Apache 2.0
• Pro Edition: ฟรี – สูงสุด 1,000 บทสนทนา/เดือน พร้อม Rasa Pro
• Growth: จาก $35,000/ปี – รวม Rasa Studio, การสนับสนุน และเชิงพาณิชย์

เริ่มสร้าง AI Agent ได้ฟรี

เฟรมเวิร์กเอเจนต์ AI กำลังเปลี่ยนวิธีการสร้างซอฟต์แวร์ของทีม ช่วยให้คุณโฟกัสกับผลลัพธ์แทนโครงสร้างพื้นฐาน และ Botpress มีทุกอย่างที่คุณต้องการสำหรับการเริ่มต้น

ด้วย flow แบบโมดูลาร์ เครื่องมือในตัว และการออกแบบที่รองรับ LLM โดยตรง Botpress ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ที่ใช้งานจริงได้ คุณควบคุมพฤติกรรมของเอเจนต์ สิทธิ์เข้าถึง และเหตุผลในการตัดสินใจ พร้อมระบบตรวจสอบย้อนกลับครบถ้วน

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ — ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. ความแตกต่างระหว่าง AI agent กับแชทบอทคืออะไร?

ความแตกต่างระหว่าง AI agent กับ chatbot คือ chatbot จะตอบคำถามตามสคริปต์หรือโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ AI agent สามารถตัดสินใจและดำเนินงานหลายขั้นตอนข้ามระบบได้เอง ไม่จำกัดแค่บทสนทนา

2. ผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคจะต้องใช้เวลาเรียนรู้เฟรมเวิร์กเหล่านี้มากน้อยแค่ไหน?

สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่สายเทคนิค เฟรมเวิร์กอย่าง Botpress หรือ LangGraph มีเส้นโค้งการเรียนรู้ต่ำ เพราะมีตัวแก้ไขภาพและเทมเพลตให้ แต่ถ้าต้องการเวิร์กโฟลว์เฉพาะหรือเชื่อมต่อกับระบบอื่น อาจต้องขอความช่วยเหลือจากนักพัฒนา

3. เฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สกับเฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ที่ให้ใช้ฟรีต่างกันอย่างไร?

เฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สให้คุณตรวจสอบและแก้ไขซอร์สโค้ด รวมถึงโฮสต์เองได้ ส่วนเฟรมเวิร์กเชิงพาณิชย์ฟรีจะมีบริการโฮสต์ให้และต้องจ่ายเพิ่มหากต้องการใช้งานครบทุกฟีเจอร์

4. จะประเมินประสิทธิภาพของ AI agent ได้อย่างไร?

การประเมินประสิทธิภาพของ AI agent ที่สร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ให้ติดตามตัวชี้วัด เช่น อัตราความสำเร็จของงาน ความแม่นยำในการตอบสนอง ความล่าช้า ความถี่ในการ fallback และความพึงพอใจของผู้ใช้ หลายแพลตฟอร์มมีแดชบอร์ดวิเคราะห์ในตัว และสามารถใช้เครื่องมือภายนอกอย่าง PostHog หรือ Mixpanel เพื่อเสริมการติดตามผลได้

5. อุตสาหกรรมใดได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์?

อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์ ได้แก่ การบริการลูกค้า การดูแลสุขภาพ การเงิน และอีคอมเมิร์ซ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การนัดหมาย การประมวลผลเอกสาร การคัดกรองลูกค้าเป้าหมาย และงานหลังบ้านที่ทำซ้ำ ๆ