- LLM agent 框架透過管理記憶體、決策流程與工具整合，簡化 AI agent 的開發，讓開發者無需從零開始撰寫複雜程式碼。
- 每個框架的重點不同，因此選擇時需根據你的實際應用場景與技術需求來決定。
- LLM agent 框架讓 AI agent 能連接外部系統與知識庫，協助自動化任務、查詢資訊並產生具情境的回應。
- 未來的 LLM agent 將朝向多個專業 agent 協作的方向發展，協助企業各部門簡化複雜任務流程。
大型語言模型（LLM）讓AI agent更聰明，但要管理其邏輯、流程與整合仍具挑戰。這時LLM agent框架就派上用場——它們提供架構，協助你打造、部署並擴展 AI 自動化。
不同框架解決不同問題：有些簡化流程自動化，有些專注於多 agent 協作，也有些讓開發者能完全掌控 agent 邏輯。
本指南依功能與應用場景分類 LLM agent 框架，協助你找到最適合的選擇。
什麼是 LLM agent 框架？
LLM agent 框架就像 AI 的控制中心，負責管理記憶體、決策流程與工具整合，省去大量手動撰寫程式碼的需求。
這些框架提供記憶體、工具整合與流程自動化的模組化組件，大幅減少複雜程式碼的需求。
LLM agent 框架推動各領域的 AI 自動化。它們能強化客服聊天機器人、提升銷售與潛在客戶開發效率，並透過減少人工操作來優化工作流程。
這類框架也有助於知識檢索，協助 AI 找出相關資料、支援內部營運（如智慧助理），並推動製造與物流等產業自動化。
如何選擇 LLM Agent 框架
選擇合適的 LLM agent 框架需在彈性、易用性與整合能力間取得平衡。最適合你的框架取決於以下幾個因素：
最終，請根據專案的複雜度、效能需求與長期維護性來做決定。
六大主流 LLM Agent 框架
並非所有 LLM agent 框架都一樣。有些擅長聊天機器人自動化，有些專注多 agent 協作，也有些適合自訂 AI 流程。請參考本指南比較各選項：
1. LangChain
LangChain 是一套高度彈性、開源的框架，以模組化設計著稱，適合需要細緻掌控 AI agent 流程的開發者。
主要特色
- 模型無關性： 支援 GPT、Claude、Llama 等多種模型。
- Chains & Agents： 支援多步驟提示與全自動 AI agent。
- 向量資料庫整合： 原生支援 Pinecone、FAISS、Weaviate 等。
- 活躍社群： 擁有大量貢獻者、教學與範例專案。
價格方案
- 開源： 無需預付授權費用。
2. LlamaIndex
LlamaIndex 專注於 LLM 應用的資料索引與檢索，協助 AI agent 取得相關資料片段，提升回應的準確性與情境感知。
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主要特色
- 強大索引流程： 高效分段與嵌入大量文本。
- 多元檢索方式： 支援分段、嵌入式與階層式索引。
- 可插拔儲存： 可整合本地檔案、雲端儲存或向量資料庫。
- 類代理查詢： 讓 LLM 能自主檢索最相關資料。
價格方案
- 開源： 個人與商業專案皆可免費使用。
3. AutoGen
AutoGen 是以大型語言模型為核心的流程自動化工具，致力於降低程式複雜度。特別適合建立多步驟提示流程與簡單 AI 自動化。
主要特色
- 提示串接： 輕鬆串連多個提示，實現深入、分步推理。
- 低程式碼設定： 透過 YAML 或簡單腳本定義流程。
- 流程範本： 提供摘要、分類、問答等任務的快速入門。
- 非同步與可擴展： 有效處理多任務與大規模工作負載。
價格方案
- 開源： 核心工具組無授權費用。
4. Botpress
Botpress 是一套先進的對話式 AI 平台，專為簡化聊天機器人與流程開發而設計。結合直覺圖形介面與彈性程式選項，適合新手與資深開發者。
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主要特色
- 視覺化流程編輯器： 透過拖拉介面設計對話流程。
- LLM 整合： 支援 GPT、Claude、Llama 等模型。
- 外掛生態系： 可用現成或自訂擴充功能。
- 分析與監控： 追蹤用戶互動、對話成功率等指標。
價格方案
- 按量付費： 免費方案含 1 個機器人與每月 500 則訊息。
- Plus： 每月 $79，提供更高用量與進階功能。
- Team： 每月 $446，含進階分析與協作功能。
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI 是一套強大的機器學習平台，能在 Google Cloud 上建置、部署與擴展 AI 模型（包含大型語言模型）。深度整合 GCP 服務與託管基礎設施，適合企業級應用。
主要特色
- 託管基礎設施： 透過 Google 高可用性服務輕鬆擴展。
- Gemini API 整合： 可存取 Google 最新 LLM。
- AutoML 與流程： 簡化模型訓練、調校與部署。
- GCP 生態系： 可直接連接 BigQuery、Dataflow 等 Google Cloud 產品。
價格方案
- 按量付費： 依 GCP 運算、儲存與 API 用量計費。
- 企業級 SLA： 提供大型部署專屬合約與專屬支援。
6. CrewAI
CrewAI 專注於協調多個自主代理協同作業，每個代理負責不同專業任務。透過同步平行流程，能處理需多領域專長的複雜專案。
主要特色
- 多代理協作：協調多個代理執行各自獨立但相互關聯的任務。
- 工作流程編排：以視覺化或程式化方式定義流程，並管理任務交接。
- 可自訂角色：依需求調整每個代理的能力或資料集存取權限。
- 整合庫：快速連接熱門第三方服務（如 Slack、Trello）。
價格方案
- 入門方案：適合對同時處理需求較低的小型團隊。
- 企業方案：提供更高的同時處理上限、進階整合與專屬支援。
將 LLM 轉化為可執行任務的 AI 代理
LLM 代理框架讓 AI 自動化變得容易，不論是打造聊天機器人、多代理系統，還是自動化工作流程。選擇合適的框架取決於技術需求——有些強調自訂彈性，有些則主打易用性。
Botpress 兼具彈性與簡易性，是 AI 自動化的理想選擇。
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常見問題
1. 記憶在 LLM 代理行為中扮演什麼角色？
記憶對 LLM 代理行為至關重要，能讓代理保留並回憶先前的互動或決策。這讓代理能在多輪對話中做出有脈絡的回應，也提升需要長期理解任務的表現。
2. LLM 代理與傳統規則型機器人有何不同？
LLM 代理與傳統規則型機器人的差異在於彈性與推理能力：規則型機器人依固定的 if-then 邏輯運作，而 LLM 代理則運用自然語言理解與機率推理來解讀輸入並產生有脈絡的回應。
3. LLM 代理框架與一般 AI 開發平台有何不同？
LLM 代理框架專為打造語言互動代理設計，提供記憶管理、多步推理編排等工具；而一般 AI 開發平台範圍較廣，重點多在預測分析等應用。
4. 使用 LLM 代理框架需要會寫程式嗎？
如果選擇像 Botpress 這樣的無程式碼或低程式碼平台，使用 LLM 代理框架不需要會寫程式。不過，有些框架（如 LangChain 或 Autogen）則需要程式知識，特別是在自訂邏輯或複雜整合時。
5. 未來一到兩年內，LLM 智能代理會有哪些值得關注的發展趨勢？
未來 1-2 年，LLM 代理將朝向更強大的記憶系統、更自主的目標完成能力、多代理協作優化，以及與企業 API 和知識來源的深度整合，實現真實世界任務執行。
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