Nangungunang 7 Libreng Framework para sa AI Agent [2025]

‍

Isipin mo ang isang mundo kung saan ang iyong listahan ng gagawin ay kusang natatapos, tuloy-tuloy ang iyong mga gawain, at ang mga AI agent ay nagiging bago mong paboritong katrabaho.

Narito na ang mga AI agent framework — ito ang mga balangkas na tumutulong sa iyo na bumuo ng AI agent na kayang mag-navigate sa komplikadong mga gawain, lutasin ang totoong problema, at madaling mag-scale.

Kung pagpapadali ng suporta sa customer, pag-personalisa ng karanasan ng gumagamit, o pag-aautomat ng mga karaniwang gawain, pinapagana ng AI agent framework ang lakas ng makabagong large language models (LLMs) para makalikha ng pambihirang software.

Ano ang mga balangkas ng AI agent?

Ang mga AI agent framework ay mga plataporma, kasangkapan, o aklatan na dinisenyo upang gawing mas madali ang paggawa ng mga autonomous na AI agent. Pinapadali ng mga framework na ito ang mga gawaing agent sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga paunang-gawang module para sa karaniwang gamit, tulad ng integrasyon sa iba't ibang kasangkapan o pag-oorganisa ng mga gawain, kaya nakakatipid ng oras ang mga developer.

Ang pangunahing benepisyo ng paggamit ng AI agent framework ay tinatanggal nito ang komplikasyon, hinahati ang mga gawain sa mas madaling hakbang, at sinisiguro ang scalability.

Ang mga AI agent framework ay iniakma para sa iba't ibang pangangailangan ng developer: may mga nakatuon sa usapan, virtual assistant, o chatbot, habang ang iba ay para sa pag-oorganisa ng mga workflow.

Ang mga AI agent na nagagawa ay kadalasang kayang tumanggap ng input, iproseso ito gamit ang mga algorithm o LLM, at magsagawa ng mga aksyon tulad ng retrieval-augmented generation, pagsisimula ng mga workflow, o pangkalahatang usapan.

‍

‍

Pangunahing Bahagi ng AI Agent Framework

Karamihan sa mga balangkas ng AI agent ay sumusunod sa parehong estruktura sa likod ng sistema, kaya't nagagawa nilang maayos na maipasa ang organisadong impormasyon sa iba't ibang kasangkapan at proseso.

‍

Mga Benepisyo ng Paggamit ng AI Agent Framework

Mas mabilis na deployment na mas kaunti ang paulit-ulit na gawain

Ayon sa 2024 AI report ng McKinsey, 65% ng mga kumpanya ay regular nang gumagamit ng generative AI, pero marami pa rin ang nahihirapan kapag aktuwal nang ipinatutupad ang mga use case.

Ang mga team na manu-manong bumubuo ng kanilang AI infrastructure — minamaneho ang input, output, pag-chain ng lohika, at API calls — ay 1.5× mas malamang na abutin ng 5 buwan o higit pa bago makapag-production.

Nilulutas ito ng mga AI agent framework sa pamamagitan ng pag-standardize ng mga paulit-ulit ngunit kailangang setup. Sa halip na buuin mula sa simula ang bawat integrasyon o toolchain, maaaring gumamit ang mga team ng iisang framework na maayos na humahawak nito.

Muling magagamit na lohika para mas madaling magpalawak sa iba’t ibang ahente

Kapag gumagamit ng AI agent framework, karamihan sa “talino” ng agent ay nagiging modular at pwedeng pagsamahin, kaya magagamit muli sa iba’t ibang agent o flow.

Kapag ang lohikang iyon ay nasa loob ng malinis na framework bilang mga unit, kasing simple na lang itong tawagin gaya ng add(2,3) sa Python.

Binibigyan ng AI agent framework ang mga developer ng kalayaang mag-isip mula sa pundasyon — lutasin ang problema ng user gamit ang intuwisyon, nang hindi paulit-ulit na binubuo ang parehong lohika.

Sa halip na subukang gawing perpekto agad ang lahat ng lohika, puwedeng gumalaw ang mga team na parang product designer: subukan, baguhin, gamitin ang gumagana, at i-scale ito sa iba’t ibang use case.

Mas madaling pagtutulungan gamit ang iisang framework

Kapag tumatakbo ang mga AI agent sa iisang imprastraktura—mga cloud platform o server inference—ang framework na kanilang kinabibilangan ay direktang humuhubog kung paano makakapagtulungan ang mga team.

Tinutulungan ng mga framework sa pamamagitan ng ginagawang malinaw at kontrolado ang pagtutulungan. Parang nagma-manage ng shared Google Sheet para sa kilos ng agent. Nagbibigay ang AI agent framework ng:

• May malinaw na may-ari ng lohika — alam ng lahat kung sino ang may hawak ng bawat bahagi ng agent
• Ligtas na mga pag-update — maaaring baguhin ang reasoning, mga kasangkapan, at memorya nang walang sagabal
• Naa-audit na mga pagbabago — naka-version at nasusubaybayan ang mga pagbabago sa mga daloy at config
• Kalakhan ng linaw sa pagitan ng mga team — kahit hindi developer, maaaring makita kung paano gumagana ang ahente nang hindi nagbabasa ng code

Paano Pumili ng AI Agent Framework: 5 Kategorya ng Tanong

Maaaring nakalilito ang pumili ng pinakamahusay na libreng balangkas ng AI agent dahil sa dami ng open-source na plataporma at serbisyong magagamit.

Para mapadali ang proseso, ituon ang pansin sa limang bagay: kadalian ng paggamit, kakayahang i-customize, scalability, integrasyon, at seguridad.

Nakipag-usap ang mga kasama ko sa libu-libong builder at team na naghahanap ng AI agent framework. Ginamit namin ang mga totoong insight na ito para buuin ang listahan ng mga tanong na dapat isaalang-alang ng inyong team sa bawat aspeto.

1) Kadalian ng paggamit

Depende sa kakayahan mo o ng iyong team, dapat mong isaalang-alang kung gaano kadaling gamitin ang iba't ibang AI agent framework.

• Madali bang gamitin ang framework?
• Gaano kakomplikado ang pag-setup?
• Bagay ba ito sa mga baguhan?
• May low-code na opsyon ba ito?
• May mabilis bang paraan para mag-prototype?

2) Kakayahang i-customize

Karamihan sa mga builder ay gustong i-customize ang AI agent, pero depende sa gusto mong gawin (at sa teknikal mong kakayahan) ang antas ng customization na kailangan. Dapat mataas sa listahan mo ang mga opsyon sa customization.

• Nagbibigay ba ang framework ng customized na workflow, o puro pre-built lang?
• May mga modular na bahagi ba na maaaring paghalu-haluin?
• May flexible na pipeline ba ito?
• Nagbibigay ba ito ng mga extendable na workflow?
• Nakakaangkop ba ito sa iba't ibang industriya o gamit?

3) Scalability

Kung nais mong palakihin ang saklaw, dapat mong isaalang-alang ang kakayahan ng AI agent framework bago pumili. Kung ang maliit mong customer service agent ay tumaas mula 200 hanggang 20,000 na bisita bawat araw, dapat handa ang iyong solusyon.

• Kaya bang hawakan ng framework ang mataas na dami ng traffic?
• Kaya ba nitong sumabay sa paglaki ng demand? (Isaalang-alang din ang gastos dito)
• Maayos ba ang takbo nito kahit under pressure?
• May abot-kayang opsyon ba para mag-scale?

4) Integrasyon

Marahil ang pinakamahalagang aspeto ng AI agent mo ay kung paano ito nakakakonekta sa ibang kasangkapan. Ang integrasyon (mga paunang-gawang integration library) at kakayahan sa integrasyon (posibilidad na gumawa at magdugtong ng custom na integrasyon) ay dapat nasa itaas ng listahan mo.

• Nakakakonekta ba ang framework sa mga API?
• Compatible ba ito sa mga database mo?
• May suporta ba ito para sa cloud service?
• May integrasyon ba ito sa CRM at iba pang kasangkapan? Parehong pre-built at custom-built?

5) Seguridad

Kung magpoproseso ka ng personal na datos (tulad ng pangalan o email address), dapat siguraduhin mong tugma sa tamang pamantayan ng seguridad ang framework mo para sa AI agent.

• Paano nito pinoprotektahan ang datos ng user?
• Nagbibigay ba ito ng encryption?
• Handa ba ito para sa compliance? (Maaaring kabilang dito ang GDPR, SOC 2, o HIPAA certification)
• May API-level na seguridad ba ito?
• Nagbibigay ba ito ng secure na integrasyon?

‍

Iminumungkahi kong pag-usapan ninyo ito ng team ninyo para matukoy kung aling mga tampok ang pinakamahalaga para sa inyong organisasyon. Ang pagtutulungan sa diskusyong ito ay maaaring magbunga ng mahahalagang insight tungkol sa totoong pangangailangan ng inyong workflow.

Ngayong malinaw na ang inyong mga pangangailangan, tuklasin natin ang mga framework na maaaring tumugon dito. Kapag malinaw ang layunin, mas madali ang pagpili ng tamang AI agent framework.

Nangungunang 7 Libreng AI Agent Framework

1. Botpress

Pinakamainam para sa: Mga pangkat na gumagawa ng AI agent na nakakabit sa mga kasangkapan, gamit ang mga hakbang na pinapagana ng LLM para sa pangangatwiran, pagdedesisyon, o pag-unawa sa wika.

Ang Botpress ay isang libreng plataporma ng AI agent na ginawa para sa mga pangkat na nais isaayos ang kilos ng ahente nang hindi kinakailangang pamahalaan ang mabigat na lohika ng code.

Idinisenyo mo kung paano gumagana ang agent gamit ang biswal na drag-and-drop na interface. Maaaring bumuo ng mga daloy ang mga user kung saan bawat node ay may tiyak na gawain, may memorya, mga kondisyon, at koneksyon sa mga kasangkapan.

Sa halip na magsulat ng magkakabit na prompt o puno ng lohika, maaaring gumamit ang mga user ng modular na bahagi na sumasalamin sa totoong mga daloy ng trabaho.

Lalo itong kapaki-pakinabang kung gusto mo ng maaasahang awtomasyon para sa suporta, onboarding, o mga panloob na sistema, na may malinaw na lohika at malinis na mga permiso na nakapaloob na.

May built-in na integrasyon din ang Botpress para sa mga kasangkapan tulad ng CRM, email, at database, kaya ang anumang AI agent ay pwedeng gumawa ng totoong aksyon agad.

Pangunahing Katangian:

• Bumuo ng workflow nang biswal gamit ang drag-and-drop na interface
• Magdagdag ng custom na kasangkapan at lohika kung kinakailangan
• I-deploy ang mga agent sa website, WhatsApp, Slack, at iba pa
• Gamitin ang built-in na NLU, mga pinagkukunan ng kaalaman, at mga kontrol sa personalidad

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: May kasamang core builder, 1 bot, at $5 AI credit
• Plus: $89/buwan — flow testing, routing, human handoff
• Team: $495/buwan — SSO, collaboration, shared usage tracking
• Enterprise: Nagsisimula sa $2,000/buwan — para sa custom na setup, mataas na volume, o compliance control

2. LangChain

Pinakamainam para sa: Mga developer na gumagawa ng custom na AI agents mula sa simula, lalo na para sa research, RAG systems, o anumang nangangailangan ng mahigpit na kontrol sa kilos ng agent.

Ang LangChain ay isa sa mga pinakaginagamit na balangkas para sa mga AI agent. Binibigyan nito ang mga developer ng pangunahing bahagi upang pagdugtungin ang mga kasangkapan, prompt, memorya, at pangangatwiran, na may ganap na kontrol kung paano gumagana ang mga ahente.

Isa ito sa mga unang plataporma na nagdala ng modular na disenyo ng agent sa merkado, at ngayon ay parang operating system na para sa mga LLM workflow.

Pwedeng mag-chain ng mga hakbang, magpalit ng uri ng memorya, at magdugtong sa API o vector database nang madali dahil sa patuloy na suporta at code para sa framework.

Ngunit dahil sa lalim nito, may kasamang komplikasyon. Dahil sa dami ng gumagalaw na bahagi, maaaring matagalan bago mahanap ang tamang abstraction para sa iyong gamit, at parang mahirap manatili sa isa dahil parang nagtatayo ka sa gumagalaw na pundasyon.

Pangunahing Katangian:

• Bumuo ng mga agent gamit ang modular na kadena ng mga kasangkapan, prompt, at memorya
• Isama sa mga LLM, API, vector store, at retriever
• Buong kontrol ng developer sa daloy ng lohika at pagpapatupad ng proseso
• Opsyonal na tracing at pagsusuri gamit ang LangSmith

Pagpepresyo:

• Developer: Libre – 1 upuan, 5,000 trace/buwan, pamamahala ng prompt, pangunahing mga kasangkapan sa tracing
• Plus: $39/buwan bawat upuan – mga tampok ng team, mas mataas na limitasyon ng trace, LangGraph dev deployment
• Enterprise: Custom – self-hosted o hybrid na setup, SSO, suporta, at pag-scale ng paggamit

3. CrewAI

Pinakamainam para sa: Mga pangkat na mabilis na gumagawa ng prototype ng kilos ng maraming agent, lalo na para sa mga tuwirang gawain na madaling hatiin ayon sa papel.

Ang CrewAI ay isang open-source na balangkas para sa multi-agent system, na nagpapahintulot sa mga AI agent na magtulungan sa mga gawain sa pamamagitan ng mga tinukoy na papel at pinagsasaluhang layunin. Dinisenyo ito para sa mga sitwasyong nangangailangan ng matalinong pagtutulungan ng mga agent.

Ang kaakit-akit sa CrewAI ay kung gaano ito kadaling simulan. Tukuyin mo lang ang crew, bigyan ng papel ang bawat agent, at magtakda ng iisang layunin para sa kanila.

Mula roon, nag-uusap ang mga agent, gumagawa ng mga gawain, at tinatapos ang mga layunin nang hindi na kailangan ng orchestration logic mula sa umpisa. Para sa simpleng gamit ng multi-agent, nakakagawa ito ng marami kahit kaunting setup lang.

Pero ang pagiging simple nito ay may limitasyon din. Kapag naging mas kumplikado ang mga workflow — kung kailangang magbago ng kilos ang mga agent sa gitna ng gawain, o mag-ugnayan sa mga kondisyonal na hakbang — maaaring maging limitado ang mga built-in na abstraction.

Pangunahing Katangian:

• Pag-setup ng agent batay sa papel na may nakatalagang layunin at memorya
• Sumusuporta sa sunud-sunod at sabayang pagpapatupad ng agent
• Pinagsasaluhang memorya ng crew para sa koordinasyon ng team
• Madaling integrasyon ng mga kasangkapan gamit ang mga function at prompt

Presyo:

• Libre: $0/buwan – 50 pagsasagawa, 1 live crew, 1 upuan
• Basic: $99/buwan – 100 pagsasagawa, 2 live crew, 5 upuan
• Standard: $500/buwan – 1,000 pagsasagawa, 2 live crew, walang limitasyon sa upuan, 2 oras ng onboarding
• Pro: $1,000/buwan – 2,000 pagsasagawa, 5 live crew, walang limitasyon sa upuan, 4 na oras ng onboarding

4. Microsoft Semantic Kernel

Pinakamainam para sa: Mga pangkat sa negosyo na nais maglagay ng lohikang parang ahente sa loob ng kasalukuyang ginagamit na mga aplikasyon, lalo na kung gumagamit na ng kapaligiran ng Microsoft.

Ang Microsoft Semantic Kernel ay isang open-source na balangkas ng AI orchestration na tumutulong sa mga developer na mag-embed ng kakayahan ng AI sa kasalukuyang mga aplikasyon.

Ang pokus nito sa modularity, memorya, at pagpaplano ng layunin ay angkop para sa paggawa ng matitibay na AI agent na kayang gumana sa loob ng kapaligirang pang-enterprise.

Sa pinakapayak nitong anyo, ang Semantic Kernel ay tungkol sa pagpaplano at pagsasakatuparan. Ikaw ang magtatakda ng mga “kasanayan” — maaaring mga katutubong tungkulin o mga prompt na sinusuportahan ng LLM — at pagsasamahin ang mga ito sa mga semantikong plano na gumagabay sa kilos ng ahente.

Inaayos ng balangkas ang pamamahala ng memorya, sumusuporta sa paggamit ng mga kasangkapan, at madaling isinasama sa .NET at Python na mga sistema.

Gayunpaman, ito ay para pa rin sa mga developer: kakaunti ang visual na gabay, at karamihan ng orchestration ay nangangailangan ng maingat na disenyo.

Pangunahing Katangian:

• Modular na arkitekturang nakabatay sa kasanayan (mga function, prompt, kasangkapan)
• May kasamang suporta sa memorya at pagpaplano ng mga layunin
• Katutubong integrasyon sa C#, .NET, at Python na mga kapaligiran
• Open-source SDK na may opsyon para sa integrasyon sa Azure

5. AutoGen

Pinakamainam para sa: Mga teknikal na pangkat na bumubuo ng magkakatuwang na workflow ng maraming agent na nangangailangan ng ganap na kakayahang makita at masubaybayan.

Ang AutoGen ay isang open-source na balangkas para sa pagbuo ng mga multi-agent system batay sa estrukturadong usapan.

Bibigyan mo ng papel ang bawat agent — Planner, Researcher, Executor, o custom na papel — at hahayaan silang magpalitan ng mga mensahe para sabay-sabay lutasin ang mahihirap na gawain.

Sa pinakapayak, pinamamahalaan ng AutoGen ang pagpapalitan ng mga mensahe at pinagsasaluhang memorya. Isinusulat mo ang daloy ng usapan, ini-inject ang lohika kung saan kailangan, at ikaw ang magpapasya kung kailan dapat pumasok ang tao.

Mas maraming setup ang kailangan nito kaysa sa low-code na tool, pero kapalit nito ay isang transparent na sistema na kayang mag-scale para sa mga research experiment, human-in-the-loop na proseso, o anumang sitwasyon na kailangang subaybayan ang pangangatwiran ng agent mula simula hanggang dulo.

Pangunahing Katangian:

• Estrukturadong pagpapalitan ng mga mensahe na may malinaw na pagtatalaga ng papel
• Function-call injection sa anumang bahagi ng usapan
• Pinagsasaluhang at nakahiwalay na memorya para sa bawat agent at sa buong crew
• May kasamang audit log na nagtatala ng bawat mensahe at desisyon

6. AutoGPT

Pinakamainam para sa: Mga indibidwal na developer at maliliit na pangkat na gumagawa ng prototype ng awtonomong workflow nang hindi palaging binabantayan.

Ang AutoGPT ay isang balangkas ng autonomous agent na ginagawang GPT-chatbot bilang isang assistant na marunong magplano at nakatuon sa layunin.

Sa aktuwal na paggamit, binibigyan mo ito ng layunin, tulad ng “gumawa ng pagsusuri sa merkado,” at ito na ang maghahati-hati ng gawain, kukuha ng datos, magsusulat ng mga file, o tatawag ng mga API nang kusa. Para kang nagpapasa ng pananaliksik sa isang baguhang analista na halos hindi na kailangang turuan.

Dalawang bagay ang mapapansin mo agad. Una, ang awtonomiya ng AutoGPT ay nagbibigay-daan sa ganap na automated na batch na workflow na titigil sana kung tao ang agent.

Pangalawa, dahil din sa kalayaang iyon, kailangan mong maglagay ng maayos na monitoring sa bawat takbo para mapanatili ang kaligtasan ng proseso.

Habang tumatagal, matututuhan mong ayusin ang retry logic at plugin mix nito para manatiling produktibo at hindi maligaw.

Pangunahing Katangian:

• Mga agent na marunong magplano at naghahati ng layunin sa mga hakbang na puwedeng isagawa
• Sistema ng plugin para sa pag-browse sa web, mga operasyon sa file, at custom na API
• Memoryang nakabase sa vector na naaalala ang mga dating impormasyon at desisyon
• Awtomatikong pag-retry at pag-recover kapag may gawain na hindi natuloy

7. Rasa

Pinakamainam para sa: Mga pangkat na nangangailangan ng malalim na pag-aangkop ng daloy ng usapan at ganap na pagmamay-ari ng datos at mga modelo.

Ang Rasa ay isang open-source na balangkas na pinagsasama ang natural language understanding at pamamahala ng usapan para magpatakbo ng context-aware na chatbot at voice assistant.

Bubuuin mo ang NLU pipeline mula sa mga napapalitang bahagi, tapos magtatakda ng dialogue policy na nagpapanatili ng konteksto sa maraming palitan. Sa ganitong paraan, puwede kang magpalit ng intent classifier o entity extractor habang lumalawak ang domain mo, nang hindi binabago ang ibang bahagi ng sistema.

Dahil tumatakbo ang Rasa sa sarili mong imprastraktura, ikaw ang may ganap na kontrol sa privacy ng data at pag-scale.

Pangunahing Katangian:

• Advanced na NLU pipeline na kumukuha ng mga intent at entity
• Custom na dialogue policy para sa mga komplikado at maraming palitang usapan
• Napapalawak na mga bahagi ng pipeline para sa anumang domain o wika
• Open-source na codebase na may integrasyon para sa mga messaging channel

Presyo:

• Open Source: Libre – kasama ang buong balangkas, Apache 2.0 na lisensya
• Pro Edition: Libre – hanggang 1,000 usapan/buwan gamit ang Rasa Pro
• Paglago: Mula $35,000/buwan – kasama ang Rasa Studio, suporta, at komersyal na lisensya

Simulan ang Paggawa ng AI Agent nang Libre

Binabago ng mga AI agent framework ang paraan ng paggawa ng software ng mga team. Nakatuon ka na ngayon sa resulta, hindi sa imprastraktura, at binibigay ng Botpress ang lahat ng kailangan mo para makapagsimula.

Sa modular na mga flow, built-in na mga kasangkapan, at LLM-native na disenyo, tinutulungan ka ng Botpress na maglabas ng mga agent na handang gamitin sa produksyon. Ikaw ang may kontrol kung paano kumikilos ang agent mo, kung ano ang puwede nitong ma-access, at kung bakit ito nagdedesisyon, na may kasamang buong traceability.

Simulan ang paggawa ngayon — libre ito.

Mga Madalas Itanong

1. Ano ang pagkakaiba ng AI agent at chatbot?

Ang pagkakaiba ng AI agent at chatbot ay ang chatbot ay sumusunod sa nakatakdang script o decision tree para sumagot sa tanong, samantalang ang AI agent ay gumagawa ng sariling desisyon at awtomatikong tinatapos ang mga gawain na may maraming hakbang sa iba’t ibang sistema, higit pa sa simpleng usapan.

2. Gaano kahirap matutunan gamitin ang mga framework na ito para sa mga hindi teknikal na gumagamit?

Madali lang matutunan ng mga hindi teknikal na gumagamit ang mga framework tulad ng Botpress o LangGraph dahil may mga visual editor at template, pero kung gagawa ng sariling workflow o mag-iintegrate ng third-party, maaaring kailanganin pa rin ang tulong ng developer.

3. Ano ang pinagkaiba ng open-source at libreng komersyal na mga framework?

Ang pagkakaiba ng open-source at libreng commercial na mga framework ay ang open-source na mga tool ay puwedeng silipin at baguhin ang source code at puwedeng i-host nang sarili, samantalang ang libreng commercial na mga framework ay may kasamang managed hosting at kailangan ng bayad para sa buong access.

4. Paano ko susukatin ang performance ng isang AI agent?

Para suriin ang performance ng AI agent na ginawa gamit ang mga tool na ito, subaybayan ang mga sukatan tulad ng tagumpay sa gawain, katumpakan ng sagot, bilis ng tugon, dalas ng fallback, at kasiyahan ng gumagamit. Maraming platform ang may kasamang analytics dashboard, at puwedeng gumamit ng panlabas na tool tulad ng PostHog o Mixpanel para mas mapahusay ang pagsubaybay.

5. Aling mga industriya ang pinakakinabangan sa agentic automation?

Ang mga industriya na pinakamalaking nakikinabang sa agentic automation ay ang suporta sa kostumer, pangkalusugan, pananalapi, at e-commerce – partikular para sa mga gawain tulad ng pagtakda ng appointment, pagproseso ng mga dokumento, kwalipikasyon ng lead, at mga paulit-ulit na gawain sa likod ng opisina.