Nangungunang AI Agent Builders sa 2025

Binabago ng AI agents ang paraan ng paglutas ng problema ng mga negosyo at developer. Sa tamang framework, maaari kang bumuo ng AI agents na lampas sa tradisyonal na automation—nagbibigay-daan sa mga sistema na matuto, magbago, at magdesisyon nang real time.

Awtomatikong ginagawa ng mga agent na ito ang paulit-ulit na gawain, nagbibigay ng real-time na kaalaman, at nagpapadali ng mas matalinong pagpapasya, kaya mas may oras ang mga team para tumutok sa inobasyon at estratehiya.

Habang dumarami ang gumagamit, ang mga framework at platform na nagpapatakbo sa mga agent na ito — mga AI agent builder — ay patuloy na umuunlad para matugunan ang iba’t ibang pangangailangan, kaya mas madali nang magdisenyo, mag-deploy, at magpalawak ng matatalinong sistema.

Ano ang mga AI agent builder?

Ang AI agent builders ay mga kasangkapang tumutulong sa mga developer at negosyo na gumawa ng matatalinong agentic AI systems na kayang umunawa ng input, magproseso ng impormasyon, at magsagawa ng makabuluhang aksyon.

Ang mahusay na AI agent builder ay may kasamang pre-built na mga module, kaya makakapagpokus ang mga developer sa paggawa ng solusyon nang hindi inuulit ang neural network. Ang halaga nito ay nasa pagpapadali ng komplikadong proseso, pagpapabilis ng development, at madaling pagsasama sa bago o lumang sistema.

Mga Halimbawa ng Paggamit para sa AI Agent Builders

Namamayani ang mga tagabuo ng AI agent sa mga gawain na may kinalaman sa awtomasyon, paghawak ng datos, at pakikipag-ugnayan sa mga customer. Sa lakas ng makabagong LLMs, maraming paulit-ulit na gawain—tulad ng pagsagot sa mga tanong ng customer o pagbubuod ng mga dokumento—ay maaari nang ganap na ma-automate.

Gayunpaman, lumalabas ang tunay na potensyal ng mga builder na ito kapag kailangang makipag-ugnayan ang mga agent sa internet o gumamit ng malawak at espesyalisadong kaalaman.

Awtomasyon ng Suporta sa Customer

Kayang hawakan ng AI agents ang mga karaniwang tanong ng customer, paikliin ang oras ng sagot, at magbigay ng 24/7 na suporta sa iba't ibang channel, na nagpapabuti sa kasiyahan ng customer at nagpapababa ng gastos sa operasyon.

Higit pa sa simpleng pagtatanong, kayang subaybayan ng AI agents ang damdamin ng customer at mangalap ng feedback sa totoong oras. Nakakabit din ito sa mga CRM system para makapagbigay ng mas personalisadong suporta. Tinitiyak ng kakayahang ito na pare-pareho at episyente ang serbisyo sa iba’t ibang channel.

Mga Halimbawa: Paghawak ng FAQ, pag-escalate ng ticket, live chat na tugon.

Awtomasyon ng Gawain

Pinapadali ng mga AI agent ang mga panloob na daloy ng trabaho sa pamamagitan ng pag-aautomat ng mga paulit-ulit na gawain at pagsasama sa mga kasangkapan tulad ng CRM o sistema ng pamamahala ng proyekto upang mapanatiling episyente at walang mali ang operasyon.

Maaaring i-programa ang mga agent na ito para pamahalaan ang mga interdepartmental na daloy ng trabaho, siguraduhing maagap ang pag-apruba at natutunton ang mga deadline. Sa pag-awtomatiko ng paulit-ulit na proseso, nakakatipid ang mga negosyo ng mahalagang oras at mas makakapokus sa mahahalagang inisyatiba.

Mga Halimbawa: Pagpasok ng datos, pagsasaayos ng email, pag-iskedyul ng gawain.

Sales at Marketing

Tumutulong ang mga AI agent na pataasin ang kita sa pamamagitan ng pag-aautomat ng lead generation, pag-aalaga ng mga prospect, at pagbibigay ng personalisadong karanasan sa customer sa pamamagitan ng pagpapalakas ng marketing pipeline.

Sa maagap na pakikipag-ugnayan sa mga potensyal na customer at pagsubaybay sa performance metrics, pinapahusay ng AI agents ang kahusayan at bisa ng sales pipelines.

Mga Halimbawa: Pag-kwalipika ng lead, pag-optimize ng kampanya, personalisadong pag-abot

IT Suporta

Pinapahusay ng mga AI agent ang operasyon ng IT sa pamamagitan ng pag-awtomatiko ng mga teknikal na support request, pagmamanman ng kalagayan ng sistema, at pagpapadali ng kolaborasyon ng mga team sa engineering workflows.

Para sa mga engineering team, maaari nilang i-automate ang code review at magsagawa ng regression testing, na tinitiyak ang tuloy-tuloy na kalidad at produktibidad. Mas pinabubuti pa ito ng kakayahan nilang i-automate ang support requests, bantayan ang kalusugan ng sistema, at magsagawa ng iba pang gawain.

Mga Halimbawa: Pag-reset ng password, pagmo-monitor ng error, system diagnostics.

Paano Pumili ng AI Agent Builder

Maaaring nakakalito ang pumili ng tamang AI agent builder dahil sa dami ng pagpipilian. Narito ang mabilisang checklist para makatulong sa pagpili:

‍

Makipagtulungan sa iyong team para tukuyin kung aling mga feature ang pinakamahalaga sa inyong organisasyon. Kapag malinaw ang inyong pangangailangan, mas madali nang pumili ng tamang builder.

Nangungunang 7 AI Agent Builder sa 2025

Ang mga AI agent, na dati'y mga side project lamang, ay naging bahagi na ngayon ng production infrastructure. Ang dating prompt-chains na tumatakbo lang sa notebook, ngayon ay mga deployed system na may monitoring, retries, at live orchestration.

Ang “AI agent builder” ay anumang balangkas o plataporma na tumutulong sa mga koponan na lumikha ng mga ahente na kayang magmasid, magpasya, at kumilos gamit ang iba’t ibang kasangkapan. Nahahati ang mga ito sa mga code-first na balangkas na nagbibigay ng ganap na kontrol, at mga plataporma na nagpapadali ng proseso para makatuon ka sa mga gamit nito.

Hindi lang sikat ang mga sumusunod na builder—napatunayan na nila ang kanilang sarili sa araw-araw na paggamit. Bawat isa ay nararapat sa puwesto dahil mahusay nilang nalulutas ang partikular na klase ng problema.

1. Botpress

Pinakamainam para sa: Mga team na gumagawa ng matatag na AI agent na kayang mag-integrate sa mga sistema ng negosyo, magpanatili ng estado, at mag-adapt agad-agad nang hindi kailangan ng malalaking pagbabago sa engineering.

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: Pangunahing builder, 1 bot, $5 AI credit
• Plus: $89/buwan — flow testing, routing, human handoff
• Koponan: $495/buwan — SSO, pagtutulungan, pinagsasaluhang pagsubaybay ng paggamit

Ang Botpress ay isang plataporma para sa paggawa ng AI agent. Pinapadali nitong lumikha ng mga agent na nakakaalala ng konteksto, humihinto kapag may hadlang, at nagpapatuloy kapag mayroon na ang kinakailangang datos.

May higit limampung native na integration. Kayang makipag-ugnayan agad ng mga ahente sa calendar, CRM, helpdesk, o ERP, kaya nababawasan ang oras ng setup at pagdepende sa manual na API wiring.

May built-in na kontrol sa modelo. Maaaring palitan ng mga developer ang utak ng agent sa pagitan ng GPT-4o, Claude, Gemini, o open-source na mga modelo depende sa gawain, gastos, o pagsunod sa regulasyon.

Dinisenyo ang mga ahente nang biswal. Maaaring iguhit ng mga tagabuo ang mga daloy gamit ang drag-and-drop editor habang pinalalawak ng mga developer ang lohika sa pamamagitan ng direktang code o advanced na tawag sa API.

Namumukod-tangi ang Botpress sa kahandaang gamitin para sa production. Binabalanse nito ang pagiging simple para sa mga hindi teknikal na tagabuo at ang kakayahang mapalawak para sa mga developer, kaya’t nananatiling maaasahan ang mga agent kahit lumaki na ang operasyon ng enterprise.

Mga pangunahing tampok:

• Mga workflow na kusang humihinto at nagpapatuloy
• Higit sa 50 pre-built na integrasyon sa mga enterprise app
• Isang click lang para magpalit ng modelo sa pagitan ng GPT-4o, Claude, Gemini, o open-source
• Visual editor na may kasamang kakayahang mag-customize gamit ang code

2. LangChain

Pinakamainam para sa: Mga developer na gustong may buong kontrol sa pag-iisip ng agent, runtime logic, at integrasyon, na diretsong sinusulat sa Python o JavaScript.

Pagpepresyo:

• Developer: Libre — 1 upuan, 5k trace/buwan
• Plus: $39/buwan bawat upuan — mas mataas na trace limits, LangGraph deployment
• Enterprise: Custom — self-hosted, SSO, scaling ng paggamit

Ang LangChain ay isang framework para sa paggawa ng AI agent. Binibigyan nito ng balangkas ang mga engineer para tukuyin kung paano magplano, mag-retry, at tumawag ng external na tool ang isang agent.

Nagpapakilala ang LangGraph extension nito ng stateful, pangmatagalang mga workflow. Sa halip na isang tanong-isang sagot lang, kayang pamahalaan ng mga agent ang mga proseso na patuloy na umaangkop hanggang makamit ang layunin.

Sa aktuwal na paggamit, naging magulo ang LangChain. Ang library ay tambalan ng mga module na kalahating sinusuportahan, at ang mga kumpanyang dating sumuporta rito ay iniiwan na ito para sa sarili nilang bersyon.

Maaaring ikonekta pa rin ng mga developer ang mga database, API, at vector store nang direkta. Pero tila marupok ang ecosystem, madalas masira ang mga integration tuwing may update at walang malinaw na pananagutan.

Mga pangunahing tampok:

• Code-first na balangkas para sa paggawa ng reasoning loops
• LangGraph para sa mga ahenteng may estado at pangmatagalan
• Mas malalim na integrasyon sa LLMs, APIs, at vector stores
• Kontrol sa pagpaplano, retries, at istruktura ng output

3. LlamaIndex

‍

Pinakamainam para sa: Mga team na gumagawa ng agent na kailangang laging may access sa mga dokumento, talahanayan, at API nang hindi lang umaasa sa memorya ng LLM.

Pagpepresyo:

• Open-source: Libre gamitin at maaaring i-self-host
• Enterprise: Custom na presyo para sa suporta, scaling, at managed na deployment

Ang LlamaIndex ay isang balangkas para sa paggawa ng AI agent na dalubhasa sa pagbuo ng maayos na talaan mula sa magulong nilalaman upang madaling ma-query ng mga ahente. Sa halip na mag-scrape ng hilaw na dokumento, nagbibigay ito ng mga layer na maaaring i-query para sa teksto, talahanayan, at API.

Ginagawa ng pamamaraang ito na mainam ito para sa mga workflow na maraming datos. Kapag kailangan ng mga ahente ng maaasahang pagkuha mula sa mga invoice, knowledge base, o mga sistemang may estruktura, nagbibigay ang LlamaIndex ng malinaw na tulay sa pagitan ng mga pinagmumulan ng datos at pangangatwiran.

Ang kahinaan nito ay ang pagiging komplikado. Maraming magkakapatong na modules para sa chunking, embeddings, at retrieval, na maaaring makalito sa mga team na bago sa indexing. Kailangan itong i-tune para makapagbigay ng matatag na resulta.

Mga pangunahing tampok:

• Advanced na pag-index para sa hindi nakaayos at nakaayos na datos
• Query interface para sa grounding ng sagot ng agent
• Napapalawak na mga konektor para sa mga daloy ng trabaho ng enterprise
• Dinisenyo para ipares sa orchestration framework gaya ng LangChain o CrewAI

4. CrewAI

Pinakamainam para sa: Mga team na nagdidisenyo ng multi-agent system kung saan kailangang magtulungan ang mga papel tulad ng researcher, reviewer, at planner para sa iisang layunin.

Pagpepresyo:

• Open-source: Libre para sa self-hosting
• Enterprise: May bayad na suporta at managed na deployment

Ang CrewAI ay isang balangkas sa paggawa ng AI agent na likha para sa pagtutulungan. Sa halip na isang agent lang ang gumagawa ng lahat ng gawain, maaari kang magtalaga ng mga espesyalisadong tungkulin at magtulungan sila.

Ang ganitong paghahati ng gawain ay kadalasang nagbubunga ng mas maaasahang resulta, lalo na sa mga workflow na nakikinabang sa peer review o pagpapasa ng gawain. Mas malapit ito sa aktuwal na paraan ng pagtatrabaho ng mga tao.

Ang hamon ay ang dagdag na gawain sa pag-oorganisa. Ang pag-set up ng mga tungkulin, pattern ng komunikasyon, at mga limitasyon ay mabilis na nagiging komplikado, at kapag sobra ang bilang ng agent sa crew, maaaring bumagal ang bawat isa.

Mga pangunahing tampok:

• Espesyalisasyon ng agent batay sa tungkulin
• Config-driven na pag-oorganisa ng sunod-sunod o sabayang workflow
• Malinaw na komunikasyon at paglipat ng gawain sa pagitan ng mga ahente
• Handa para sa production na deployment gamit ang Docker at Kubernetes

5. Semantic Kernel

Pinakamainam para sa: Mga enterprise na bumubuo ng AI agent na kailangang direktang mag-integrate sa Microsoft services habang pinananatili ang pagsunod at kontrol ng IT.

Pagpepresyo:

• Open-source: Libre sa ilalim ng MIT license
• Enterprise: Suporta at pagpapalawak sa pamamagitan ng Azure contracts

Ang Semantic Kernel ay balangkas ng Microsoft para sa paggawa ng mga ahente. Nagbibigay ito ng mga abstraksiyon para sa “kasanayan” at “alaala” na nagpapapagaan ng pagiging predictable ng AI agents sa loob ng mga daloy ng trabaho ng negosyo.

Ang lakas nito ay nasa integration. Mula sa simula, nakakonekta na ito sa Microsoft 365, Azure, at iba pang pangunahing serbisyo, kaya’t madali para sa mga enterprise ang maglunsad ng agentic AI.

Ang kapalit ay saklaw. Ang Semantic Kernel ay nakatuon sa ekosistema ng Microsoft, kaya madalas itong ituring na limitado ng mga team na hindi kabilang sa stack na iyon kumpara sa mas pangkalahatang framework.

Mga pangunahing tampok:

• Katutubong suporta para sa Teams, Outlook, SharePoint, at Dynamics
• Mga abstraction ng kasanayan at memorya para sa organisadong kilos ng ahente
• Enterprise na pagsunod at traceability na nakapaloob na sa disenyo
• May iba't ibang opsyon sa pag-deploy sa mga Azure environment

6. AutoGPT

Pinakamainam para sa: Mga builder na sumusubok ng autonomous na pagsasagawa ng gawain gamit ang mga agent na kayang magdesisyon patungo sa layunin nang hindi kailangang paulit-ulit na i-prompt.

Pagpepresyo:

• Open-source: Libreng proyekto ng komunidad
• Third-party forks: Bayad na hosting at managed services na available

Pinasikat ng AutoGPT ang konsepto ng ganap na autonomous agents. Kapag binigyan ng layunin, nagpaplano ito ng mga subtask, gumagawa ng aksyon, at patuloy na nagtatrabaho hanggang makamit o maharang ang mga kondisyon.

Naging inspirasyon ito ng maraming eksperimento, pero sa aktwal na paggamit, madalas itong nahihirapan. Kung walang matibay na limitasyon, lumalawak o natitigilan ang mga gawain, kaya nababawasan ang pagiging maaasahan para sa mga production workflow.

Gayunpaman, mahalaga pa rin ito para sa prototyping. Ipinapakita ng AutoGPT ang mga posibleng gawin kapag binigyan ng awtonomiya ang mga ahente, at patuloy na lumalawak ang ecosystem nito sa mga fork at extension na may espesyalisadong gamit.

Mga pangunahing tampok:

• Autonomous execution na nakatuon sa layunin
• Awtomatikong pagpaplano ng gawain at paggamit ng memorya
• Pagpapatakbo ng tool nang hindi kailangan ng manwal na utos
• Eksperimentasyon at forks na pinapatakbo ng komunidad

7. AutoGen

‍Pinakamainam para sa: Mga developer na sumusubok ng conversational multi-agent systems kung saan nagtutulungan ang mga ahente sa pamamagitan ng organisadong usapan para magplano, magberipika, at mag-adjust.

Pagpepresyo:

• Open-source: Libre gamitin at palawakin
• Enterprise: Custom na lisensya at suporta na makukuha sa pamamagitan ng Microsoft ecosystem

Ang AutoGen ay framework para sa paggawa ng multi-agent na usapan. Istraktura nito ang mga gawain bilang pag-uusap ng mga agent na nagmumungkahi ng hakbang, nagbe-verify ng resulta, at inuulit hanggang matapos.

Epektibo ang pamamaraang ito para sa debugging, pagbuo ng code, o pagpaplano kung saan ang paulit-ulit na palitan ay nagbubunga ng mas mahusay na resulta kaysa sa isang desisyon lang ng agent.

Ang kahinaan nito ay ang pagiging hindi praktikal. Ang pagpapatakbo ng mga ganitong usapan sa production ay nangangailangan ng maraming resources, at kung walang maingat na limitasyon, maaaring maipit ang mga agent sa walang katapusang diskusyon.

Mga pangunahing tampok:

• Pakikipagtulungang usapan ng maraming ahente
• Paulit-ulit na pagpaplano at sariling pag-verify na mga siklo
• Mga dialogue na puwedeng i-debug na nagpapakita ng landas ng pag-iisip
• Integrasyon sa LLMs at panlabas na pagpapatupad ng mga tool

Simulan ang Pagbuo ng AI Agents Ngayon

Binabago ng mga AI agent builder ang pamamahala ng workflow, awtomasyon ng gawain, at pakikipag-ugnayan sa customer. Kung handa ka nang iangat ang iyong AI-powered na proseso, may mga kasangkapan ang Botpress para magawa mo ito.

Dahil sa modular na disenyo, maayos na integrasyon, at advanced na kakayahan ng AI, higit pa sa platform ang Botpress—isa itong matatag na balangkas para sa paggawa ng mga autonomous na ahente na akma sa iyong pangangailangan.

Tuklasin ang matalinong awtomasyon at simulan ang paggawa gamit ang Botpress ngayon—libre itong subukan.

FAQs

1. Ano ang pinagkaiba ng AI agent sa tradisyonal na chatbot o RPA tool?

Iba ang AI agent sa karaniwang chatbot o RPA tool dahil hindi lang ito sumusunod sa nakatakdang script o mahigpit na patakaran; nauunawaan nito ang konteksto, iniisip ang layunin ng user, at kusang nagpapasya kung anong aksyon ang gagawin. Ang tradisyonal na chatbot ay sumasagot batay sa pre-written flows, habang ang RPA bots ay paulit-ulit lang na gawain at hindi nag-aadjust sa pagbabago ng sitwasyon. Kayang harapin ng AI agents ang hindi inaasahang input, mag-integrate sa maraming sistema, at magdesisyon agad, parang awtonomong tagalutas ng problema imbes na simpleng kasangkapan.

2. Maaari ba akong gumamit ng AI agent builders kahit walang kaalaman sa programming?

Oo, maaari kang gumamit ng AI agent builders kahit walang kaalaman sa programming dahil maraming platform ang may drag-and-drop interface at visual flow editor. Pinapadali ng mga no-code tool na ito ang pagdisenyo ng usapan at pag-deploy ng agents nang hindi nagsusulat ng code, bagaman maaaring kailanganin pa rin ng teknikal na kasanayan para sa mas advanced na logic o integration.

3. Ano ang ibig sabihin ng “autonomous” sa konteksto ng AI agents?

Sa konteksto ng AI agents, ang “autonomous” ay nangangahulugang kaya ng agent magpasya kung anong aksyon ang gagawin nang hindi kailangang sabihan ng tao bawat hakbang. Sa halip na sundan lang ang isang script, gumagamit ito ng pagdedesisyon at mga kasangkapan para magplano at baguhin ang kilos nito upang makamit ang tiyak na layunin. Dahil dito, kaya nitong tugunan ang iba’t ibang input ng user at kumilos nang mag-isa para makamit ang resulta.

4. Paano naiiba ang mga AI agent sa mga digital assistant tulad ng Siri o Alexa?

Iba ang AI agents sa mga digital assistant tulad ng Siri o Alexa dahil hindi lang sila sumasagot ng tanong o gumagawa ng simpleng utos—kaya rin nilang magsagawa ng sunud-sunod na proseso at mag-desisyon batay sa konteksto at datos. Karaniwan, nagbibigay lang ng impormasyon o nagkokontrol ng smart device sina Siri at Alexa, samantalang ang AI agents ay kayang magsagawa ng mas kumplikadong workflow, tulad ng pag-update ng CRM records o pamamahala ng buong proseso ng negosyo.

5. Ano ang pagkakaiba ng rule-based na daloy at agentic na daloy?

Ang pagkakaiba ng rule-based na workflow at agentic na workflow ay ang rule-based na workflow ay sumusunod sa mga nakatakdang “kung-ganito-gawin-iyon” na tagubilin at madalas hindi gumagana kapag may hindi inaasahang sitwasyon. Sa kabilang banda, ang agentic na workflow ay kayang umangkop sa bagong impormasyon at pumili ng pinakamainam na hakbang ayon sa sitwasyon. Dahil dito, mas angkop ang agentic systems sa mga komplikado at pabago-bagong gawain kung saan hindi sapat ang mahigpit na mga patakaran.