1. What role does memory play in LLM agent behavior?

Memory plays a crucial role in LLM agent behavior by allowing the agent to retain and recall previous interactions or decisions. This allows the agent to respond contextually across multi-turn conversations and improves performance in tasks that require long-term understanding.

2. What’s the difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot?

The difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot lies in flexibility and reasoning: rule-based bots operate on fixed if-then logic, while LLM agents use natural language understanding and probabilistic reasoning to interpret inputs and generate context-aware responses.

3. How do LLM agent frameworks differ from general AI development platforms?

LLM agent frameworks are specifically tailored to build agents that interact via language, offering tools like memory management and orchestration of multi-step reasoning. In contrast, general AI development platforms are broader and focus on things like predictive analytics.

4. Do I need to know how to code to use LLM agent frameworks effectively?

You do not need to know how to code to use LLM agent frameworks if you choose a no-code or low-code platform like Botpress. However, some frameworks (e.g., LangChain or Autogen) require programming knowledge, especially if you're building custom logic or complex integrations.

5. What trends in LLM agents should I anticipate in the next 1–2 years?

In the next 1-2 years, expect LLM agents to evolve with stronger memory systems, more autonomous goal completion, improved coordination between multiple agents, and tighter integrations with enterprise APIs and knowledge sources for real-world task execution.

Pagpili ng Tamang LLM Agent Framework sa 2025

Isinulat ni

Aryan Kargwal

AI Developer, Kandidato sa PhD, at Tagalikha ng Nilalaman (edtr newsletter at Botpress)

Talaan ng Nilalaman

Hakbang 1. dito ilalagay ang pamagat ng hakbang gaya ng inaasahan

Buod

Pinadadali ng mga LLM agent framework ang paggawa ng AI agents sa pamamagitan ng pamamahala ng memorya, pagdedesisyon, at integrasyon ng mga kasangkapan—nang hindi na kailangang magsimula sa komplikadong kodigo.
Magkakaiba ang pokus ng bawat framework kaya ang tamang pagpili ay nakadepende sa iyong partikular na gamit at teknikal na pangangailangan.
Pinapagana ng LLM agent frameworks ang AI agents na kumonekta sa mga panlabas na sistema at base ng kaalaman, kaya nilang mag-automate ng gawain, kumuha ng impormasyon, at bumuo ng mga sagot na may kaugnayan sa konteksto.
Ang hinaharap ng LLM agents ay patungo sa pagsasama-sama ng maraming espesyalisadong agent na nagtutulungan, upang mapadali ang masalimuot na gawain sa iba’t ibang bahagi ng negosyo.

Mas pinatalino ng malalaking language model (LLMs) ang AI agents, pero mahirap pamahalaan ang kanilang lohika, daloy ng trabaho, at integrasyon. Dito pumapasok ang mga LLM agent framework—nagbibigay ito ng estruktura para makabuo, makapag-deploy, at mapalago ang AI-powered automation.

Iba-iba ang solusyon ng bawat framework: may nagpapadali ng workflow automation, may nakatuon sa pagtutulungan ng maraming agent, at may nagbibigay ng ganap na kontrol sa developer sa lohika ng agent.

Inililista ng gabay na ito ang mga LLM agent framework batay sa kanilang kakayahan at gamit, upang matulungan kang pumili ng pinakaangkop para sa iyo.

Gumawa ng AI Chatbots

Gumawa ng mga agentic na chatbot na iniakma sa iyong pangangailangan

Simulan na

Ano ang LLM agent frameworks?

Ang LLM agent framework ay nagsisilbing sentro ng kontrol ng AI, namamahala sa memorya, pagdedesisyon, at integrasyon ng mga kasangkapan—hindi na kailangan ng mahaba at komplikadong kodigo.

Nag-aalok ang mga framework na ito ng plug-and-play na mga module para sa memorya, integrasyon ng kasangkapan, at workflow automation—binabawasan ang pangangailangan sa komplikadong kodigo.

Pinapagana ng LLM agent frameworks ang AI-driven automation sa iba’t ibang larangan. Pinapahusay nila ang customer support gamit ang chatbots, pinapalakas ang sales at lead generation sa pamamagitan ng AI outreach, at pinapadali ang workflow automation sa pagbawas ng manwal na gawain.

Tinutulungan din ng mga framework na ito ang pagkuha ng kaalaman, tumutulong sa AI na maglabas ng kaugnay na datos, sumusuporta sa internal na operasyon bilang matalinong AI assistant, at nagpapatakbo ng industriyal na automation sa paggawa at lohistika.

Paano Pumili ng LLM Agent Framework

Ang pagpili ng tamang LLM agent framework ay nakadepende sa balanse ng kakayahang magbago, kadalian ng paggamit, at kakayahan sa integrasyon. Ang pinakaangkop na framework para sa iyo ay nakabase sa mga sumusunod na salik:

Salik	Paano Suriin	Bakit Mahalaga
Mga Sinusuportahang LLM	- Tugma sa mga kilalang modelo (hal. OpenAI GPT, Claude, Gemini, Meta Llama) - Kakayahang mag-integrate ng custom o on-premise na mga modelo	Tinitiyak na magagamit mo ang pinakamahusay na modelo para sa iyong gamit at makalipat ng provider kung kinakailangan.
Integrasyon at Mga Kasangkapan	- May kasamang konektor para sa databases, APIs, at SaaS tools - Plugin ecosystem o mekanismo ng pagpapalawak	Pinapadali ang development sa pagbawas ng oras para sa custom na integrasyon.
Scalability at Deployment	- Cloud-native, serverless, o containerized na mga opsyon - Load balancing at horizontal scaling	Mahalaga kung inaasahan mong mataas ang trapiko o komplikado ang mga workflow.
Pagpepresyo at Lisensya	- Libre, open-source kumpara sa tiered na enterprise plans - Nakatagong gastos (API usage, bayad sa hosting, atbp.)	Tumutulong magplano para sa pangmatagalang pagpapatuloy at maiwasan ang di-inaasahang gastos.
Seguridad at Pagsunod	- Proteksyon ng datos, encryption, at pagsunod (GDPR, HIPAA, atbp.) - Kontrol sa user/access para sa mga aksyon ng agent	Mahalaga para sa mga proyektong humahawak ng sensitibong impormasyon o gumagana sa mga reguladong industriya.

‍

Sa huli, dapat nakabatay ang iyong desisyon sa pagiging komplikado ng proyekto, pangangailangan sa performance, at pangmatagalang pagpapanatili.

Nangungunang 6 na LLM Agent Frameworks

Hindi pare-pareho ang lahat ng LLM agent frameworks. May mga mahusay sa chatbot automation, may espesyalisado sa pagtutulungan ng maraming agent, at may nakatuon sa custom na AI workflows. Gamitin ang gabay na ito para ikumpara ang iyong mga opsyon:

1. LangChain

Ang LangChain ay isang napakaluwag at open-source na framework na kilala sa modular nitong paraan ng paggawa ng LLM applications. Sikat ito sa mga developer na gustong may detalyadong kontrol sa workflow ng kanilang AI agents.

Pangunahing Katangian

Model Agnosticism: Gumagana sa GPT, Claude, Llama, at iba pang modelo.
Chains & Agents: Sinusuportahan ang multi-step na prompts at ganap na autonomous na AI agents.
Vector DB Integrations: Katutubong tugma sa Pinecone, FAISS, Weaviate, atbp.
Aktibong Komunidad: Malaking grupo ng contributors na may tutorials at mga halimbawa ng proyekto.

Pagpepresyo

Open Source: Walang paunang bayad sa lisensya.

2. LlamaIndex

Nag-aalok ang LlamaIndex ng espesyalisadong kakayahan sa pag-index at pagkuha ng datos para sa mga LLM-driven na aplikasyon. Tinutulungan nitong “pakainin” ng tamang datos ang iyong AI agents para sa mas tumpak at may-kontekstong sagot.

Pangunahing Katangian

Matatag na Indexing Pipelines: Mahusay na paghahati at pag-embed ng malalaking koleksyon ng teksto.
Maramihang Paraan ng Retrieval: May chunking, embedding-based, at hierarchical indexes.
Pluggable Storage: Maaaring i-integrate sa lokal na files, cloud storage, o vector databases.
Agent-Like Querying: Pinapahintulutan ang LLMs na awtomatikong kunin ang pinaka-kaugnay na datos.

Pagpepresyo

Open Source: Libre gamitin para sa personal at komersyal na proyekto.

3. AutoGen

Ang AutoGen ay isang workflow automation tool na nakabatay sa malalaking language model at layuning gawing simple ang coding. Mahusay ito sa paggawa ng multi-step na prompt pipelines at tuwirang AI-driven na proseso.

Pangunahing Katangian

Prompt Chaining: Madaling pagdugtung-dugtungin ang mga prompt para sa mas malalim at sunud-sunod na pag-iisip.
Low-Code Configuration: YAML o simpleng scripting para tukuyin ang workflows.
Mga Template ng Workflow: Mabilisang simula para sa mga gawain tulad ng buod, klasipikasyon, o Q&A.
Async at Scalable: Mahusay sa sabayang gawain at malakihang workload.

Pagpepresyo

Open Source: Walang bayad sa lisensya para sa pangunahing toolset.

4. Botpress

Ang Botpress ay isang advanced na conversational AI platform na dinisenyo para gawing madali ang paggawa ng chatbot at workflow. Pinagsasama nito ang madaling gamitin na graphical UI at flexible na code-based na opsyon, kaya bagay sa baguhan at eksperto.

Pangunahing Katangian

Visual Flow Builder: Gumawa ng daloy ng usapan gamit ang drag-and-drop na interface.
LLM Integration: I-integrate ang GPT, Claude, Llama, o iba pang modelo.
Plugin Ecosystem: Palawakin ang kakayahan gamit ang pre-built o custom na add-ons.
Analytics & Monitoring: Subaybayan ang engagement ng user, tagumpay ng usapan, at iba pa.

Pagpepresyo

Pay-as-You-Go: Libreng tier na may 1 bot at hanggang 500 mensahe/buwan.
Plus: $79/buwan na may mas mataas na limitasyon at dagdag na features.
Team: $446/buwan para sa advanced analytics at kolaborasyon.

Nagpapalunsad ka ba ng mga AI na ahente?

Basahin ang Gabay sa Pagpapatupad ng AI Agent

Basahin Ngayon

5. Google Vertex AI

Ang Google Vertex AI ay isang matatag na ML platform para sa paggawa, pag-deploy, at pag-scale ng AI models—kabilang ang malalaking language model—sa loob ng Google Cloud. Dahil sa malalim na integrasyon sa GCP services at managed infrastructure, bagay ito sa enterprise.

Pangunahing Katangian

Managed Infrastructure: Walang kahirap-hirap na scaling gamit ang high-availability services ng Google.
Gemini API Integration: Access sa pinakabagong teknolohiya ng Google LLMs.
AutoML at Pipelines: Pinapasimple ang training, tuning, at deployment ng modelo.
GCP Ecosystem: Direktang koneksyon sa BigQuery, Dataflow, at iba pang produkto ng Google Cloud.

Pagpepresyo

Pay-as-You-Go: Batay sa paggamit ng compute, storage, at API ng GCP.
Enterprise SLAs: Custom na kontrata na may dedikadong suporta para sa malakihang deployment.

6. CrewAI

Ang CrewAI ay nakatuon sa pagsasaayos ng maraming autonomous agents na nagtutulungan, bawat isa ay may espesyalisadong gawain. Sa pamamagitan ng sabayang proseso, kaya nitong pamahalaan ang komplikadong proyekto na nangangailangan ng iba’t ibang larangan ng kadalubhasaan sa iisang sistema.

Pangunahing Katangian

Multi-Agent na Kooperasyon: Magtulungan ang maraming ahente sa magkakaibang ngunit magkakaugnay na gawain.
Orkestrasyon ng Daloy ng Gawain: Biswal o programatikong tukuyin ang mga proseso at pamahalaan ang pagpapasa ng mga gawain.
Naaangkop na mga Papel: Iakma ang kakayahan o access sa datos ng bawat ahente.
Aklatan ng Integrasyon: Mabilisang konektor para sa mga kilalang third-party na serbisyo (hal. Slack, Trello).

Pagpepresyo

Panimulang Antas: Angkop para sa maliliit na pangkat na may limitadong sabayang paggamit.
Mga Planong Pang-Enterprise: Mas mataas na limitasyon sa sabayang paggamit, premium na integrasyon, at dedikadong suporta.

Gawing Naaaksyong AI Agents ang mga LLM

Ginagawang abot-kamay ng mga LLM agent framework ang AI automation, para man sa paggawa ng chatbot, multi-agent system, o workflow automation. Depende sa teknikal na pangangailangan ang tamang framework—may ilan na inuuna ang pagpapasadya, habang ang iba ay pinapadali ang paggamit.

Pinagsasama ng Botpress ang pagiging nababagay at simple, kaya't matibay itong pagpipilian para sa AI-driven na awtomasyon.

Handa ka na bang sumubok? Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

Gumawa ng AI Chatbots

Gumawa ng mga agentic na chatbot na iniakma sa iyong pangangailangan

Simulan na

FAQs

1. Anong papel ang ginagampanan ng memorya sa kilos ng LLM agent?

Mahalaga ang memorya sa kilos ng LLM agent dahil dito nito natatandaan at naaalala ang mga nakaraang interaksyon o desisyon. Dahil dito, nakakasagot ang ahente nang naaayon sa konteksto sa mga usapang may maraming palitan at gumagaling sa mga gawaing nangangailangan ng pangmatagalang pag-unawa.

2. Ano ang pagkakaiba ng LLM agent at tradisyonal na rule-based na bot?

Ang pagkakaiba ng LLM agent at tradisyonal na rule-based na bot ay nasa flexibility at pangangatwiran: ang rule-based na bot ay nakabatay sa tiyak na if-then na lohika, habang ang LLM agent ay gumagamit ng natural na pag-unawa sa wika at probabilistikong pangangatwiran para bigyang-kahulugan ang input at bumuo ng sagot na akma sa konteksto.

3. Paano naiiba ang mga LLM agent framework sa pangkalahatang AI development platform?

Ang mga LLM agent framework ay partikular na dinisenyo para gumawa ng mga ahenteng nakikipag-ugnayan gamit ang wika, na may mga kasangkapan tulad ng pamamahala ng memorya at orkestrasyon ng multi-step na pangangatwiran. Sa kabilang banda, mas malawak ang saklaw ng pangkalahatang AI development platform at nakatuon sa mga bagay tulad ng predictive analytics.

4. Kailangan ko bang marunong mag-code para epektibong magamit ang LLM agent framework?

Hindi mo kailangang marunong mag-code para magamit ang LLM agent framework kung pipili ka ng no-code o low-code na plataporma tulad ng Botpress. Pero may ilang framework (hal. LangChain o Autogen) na nangangailangan ng kaalaman sa programming, lalo na kung gagawa ka ng sariling lohika o mas komplikadong integrasyon.

5. Anong mga uso sa LLM agents ang dapat kong asahan sa susunod na 1-2 taon?

Sa susunod na 1-2 taon, asahan ang pag-unlad ng mga LLM agent na may mas matibay na memorya, mas awtonomong pagtapos ng mga layunin, mas mahusay na koordinasyon sa pagitan ng maraming ahente, at mas mahigpit na integrasyon sa mga enterprise API at mga pinagkukunan ng kaalaman para sa aktuwal na pagsasakatuparan ng mga gawain.