10 Khung công nghệ AI tốt nhất để xây dựng tác nhân AI vào năm 2025

Xây dựng các tác nhân AI tinh vi không còn là một giấc mơ xa vời. Với các khung công tác phù hợp, các nhà phát triển có thể tạo ra các hệ thống thông minh tự động hóa các nhiệm vụ, tinh giản quy trình làm việc và thúc đẩy sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Hướng dẫn này khám phá 10 khung tác nhân AI hàng đầu trong năm 2025, cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các tính năng, trường hợp sử dụng và điều gì làm cho mỗi khung trở nên độc đáo. Dù bạn là một nhà phát triển AI dày dạn kinh nghiệm hay chỉ mới bắt đầu, bài viết này sẽ giúp bạn lựa chọn khung công tác tốt nhất cho dự án tiếp theo của mình. Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách tận dụng các khung này để xây dựng các tác nhân AI mạnh mẽ và cách dịch vụ như Scrapeless có thể nâng cao khả năng của chúng.

Những điểm chính

• LangChain: Một khung linh hoạt để xây dựng các ứng dụng powered by LLM, cung cấp các công cụ mô-đun và các trừu tượng vững chắc cho các quy trình làm việc phức tạp.
• AgentFlow: Nền tảng sẵn sàng sản xuất của Shakudo cho các hệ thống đa tác nhân, lý tưởng cho các tác nhân chạy lâu dài hoặc phân cấp với khả năng quan sát tích hợp.
• AutoGen: Khung của Microsoft để tự động hóa việc tạo ứng dụng AI, tập trung vào phát triển mượt mà và tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Microsoft.
• Semantic Kernel: SDK mã nguồn mở của Microsoft tích hợp LLM với các ngôn ngữ lập trình truyền thống, hoàn hảo cho việc nhúng AI vào các ứng dụng doanh nghiệp hiện có.
• Atomic Agents: Một khung nhẹ, dựa trên Python nhấn mạnh tính mô-đun và đơn giản để xây dựng các tác nhân AI có thể mở rộng, phù hợp cho các nhà nghiên cứu và cách tiếp cận tối giản.
• CrewAI: Được thiết kế để điều phối các tác nhân AI tự động, đóng vai, cho phép sự hợp tác giữa nhiều tác nhân cho các nhiệm vụ phức tạp.
• Rasa: Một khung AI hội thoại mã nguồn mở để xây dựng chatbot và trợ lý giọng nói hiểu ngữ cảnh, cung cấp NLU mạnh mẽ và quản lý đối thoại linh hoạt.
• Hugging Face Transformers Agents: Tận dụng thư viện Hugging Face Transformers cho các tác nhân AI tập trung vào NLP, cung cấp quyền truy cập vào các mô hình đã được đào tạo trước cho nhiều tác vụ ngôn ngữ khác nhau.
• Langflow: Một trình xây dựng hình ảnh mã thấp cho LangChain, đơn giản hóa việc tạo và triển khai các ứng dụng LangChain thông qua giao diện kéo và thả.
• LlamaIndex Agents: Tập trung vào việc tạo ra thông tin nâng cao về việc truy xuất, lý tưởng cho các nhiệm vụ nhiều dữ liệu như trả lời câu hỏi trên tài liệu riêng tư và tóm tắt các kho dữ liệu lớn.
• OpenAI Agents SDK: Một bộ công cụ có cấu trúc để xây dựng các tác nhân với khả năng của OpenAI, đơn giản hóa việc điều phối nhiều bước hoặc đa tác nhân với tích hợp tự nhiên.
• Smolagents: Một cách tiếp cận cực kỳ đơn giản, tập trung vào mã cho các tác nhân AI viết và thực thi mã, hoàn hảo cho các phép tính nhanh và các hệ thống AI thử nghiệm.
• Strands Agents SDK: Một khung không phụ thuộc vào mô hình nhấn mạnh tính sẵn sàng sản xuất, phù hợp cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp yêu cầu độ tin cậy và khả năng mở rộng.
• Pydantic AI Agents: Kết hợp Pydantic để xác thực dữ liệu với các khả năng tác nhân AI, lý tưởng cho các tác nhân xử lý dữ liệu có cấu trúc và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.

Giới thiệu

Trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng, các tác nhân AI đang nổi lên như một lực lượng biến đổi, tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và cung cấp đầu ra được tùy chỉnh theo quy mô. Nền tảng của những hệ thống thông minh này nằm trong các khung tác nhân AI vững chắc. Những khung này cung cấp các công cụ cần thiết, thư viện và các thành phần đã được xây dựng trước để tăng tốc phát triển, nâng cao hiệu quả và đảm bảo khả năng mở rộng trong tương lai. Lựa chọn khung phù hợp là điều tối quan trọng cho sự thành công của bất kỳ dự án AI nào, cho phép các nhà phát triển xây dựng các giải pháp AI tinh vi, tương tác và đáng tin cậy. Bài viết này đi sâu vào 10 khung tác nhân AI hàng đầu cho năm 2025, cung cấp cái nhìn về những điểm mạnh độc đáo của chúng, các trường hợp sử dụng lý tưởng và cách chúng có thể được tận dụng để tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ. Chúng tôi cũng sẽ khám phá cách tích hợp với các dịch vụ như Scrapeless có thể tối ưu hóa thêm khả năng của các tác nhân AI của bạn.

1. LangChain: Người điều phối linh hoạt

LangChain đã nhanh chóng trở thành một nền tảng thiết yếu cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Thiết kế mô-đun và các trừu tượng mạnh mẽ của nó đơn giản hóa việc tạo ra các quy trình làm việc phức tạp, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều dự án AI. LangChain nổi bật trong việc tích hợp LLM với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài, cung cấp tính linh hoạt vô song cho các ứng dụng đa dạng. Chẳng hạn, nó có thể được tích hợp liền mạch với các API và cơ sở dữ liệu khác nhau, cho phép phát triển các trợ lý hội thoại tinh vi, các công cụ phân tích và tóm tắt tài liệu tự động, và các hệ thống gợi ý cá nhân hoá. Sự linh hoạt này làm cho LangChain phù hợp với cả các tập đoàn lớn có nhu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) rộng rãi và các startup nhanh nhẹn đang phát triển các sản phẩm AI đổi mới. Tuy nhiên, sự phụ thuộc của framework vào các thành phần bên ngoài đôi khi có thể dẫn đến các ứng dụng nặng tài nguyên và yêu cầu cập nhật liên tục để quản lý những thay đổi nhanh chóng trong lĩnh vực AI. Mặc dù gặp phải những thử thách này, LangChain vẫn là một trong những framework đại lý AI tốt nhất nhờ vào bộ công cụ toàn diện và khả năng áp dụng rộng rãi. Để có thêm thông tin về các thách thức và cơ hội trong việc tích hợp AI vào các hệ thống doanh nghiệp, hãy tham khảo bài viết này: IBM Think: Top AI Agent Frameworks.

Tính năng chính:

• Thiết kế mô-đun: Cho phép các nhà phát triển kết hợp các thành phần khác nhau như LLM, mẫu lời nhắc và đại lý để xây dựng ứng dụng tùy chỉnh.
• Khả năng tích hợp: Dễ dàng kết nối với các API bên ngoài, cơ sở dữ liệu và công cụ khác, mở rộng chức năng của các đại lý AI.
• Chuỗi và đại lý: Cung cấp các cách có cấu trúc để định nghĩa các chuỗi hoạt động (chuỗi) và các thực thể ra quyết định tự động (đại lý).

Trường hợp sử dụng:

• AI hội thoại: Xây dựng chatbot thông minh và trợ lý ảo có thể giao tiếp với người dùng một cách tự nhiên và truy cập thông tin bên ngoài.
• Xử lý tài liệu: Tự động hóa việc phân tích, tóm tắt và trích xuất thông tin từ khối lượng lớn văn bản.
• Tăng cường dữ liệu: Nâng cao khả năng của LLM bằng cách cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực và cơ sở tri thức bên ngoài.

Kịch bản ví dụ:
Hãy tưởng tượng xây dựng một trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI. Với LangChain, bạn có thể tạo một đại lý nhận một truy vấn nghiên cứu, sử dụng một công cụ tìm kiếm để tìm các bài viết liên quan, tóm tắt chúng bằng một LLM, và sau đó lưu trữ các phát hiện chính trong một cơ sở dữ liệu. Toàn bộ quy trình làm việc này có thể được sắp xếp trong LangChain, chứng minh sức mạnh của nó như một trong những framework đại lý AI tốt nhất cho các nhiệm vụ phức tạp.

2. AgentFlow: Hệ thống nhiều đại lý sẵn sàng sản xuất

AgentFlow, được phát triển bởi Shakudo, nổi bật như một nền tảng sẵn sàng sản xuất được thiết kế để xây dựng và triển khai các hệ thống nhiều đại lý. Nó cung cấp một canvas mã thấp giúp đơn giản hóa việc tạo ra các quy trình làm việc phức tạp bằng cách bao bọc các thư viện phổ biến như LangChain, CrewAI và AutoGen. Cách tiếp cận hình ảnh này cho phép các nhóm phác thảo các quy trình làm việc, tích hợp các kho lưu trữ bộ nhớ (vector hoặc SQL), và triển khai toàn bộ đồ thị lên một cụm tự lưu trữ chỉ với một cú nhấp chuột. Một lợi thế đáng kể của AgentFlow là nó được xây dựng trên Hệ điều hành Shakudo, cung cấp các lợi ích tự nhiên như mạng VPC an toàn, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và hơn 200 kết nối sẵn có cho nhiều công cụ như Qdrant, Supabase và Weights & Biases. Điều này khiến AgentFlow đặc biệt hấp dẫn đối với các công ty vừa và lớn mà ưu tiên giữ dữ liệu và tính toán trong môi trường đám mây của riêng họ, đồng thời duy trì chu kỳ phát triển nhanh chóng. AgentFlow chắc chắn là một trong những framework đại lý AI tốt nhất cho các tổ chức tìm kiếm các giải pháp nhiều đại lý mạnh mẽ, an toàn và có thể mở rộng.

Tính năng chính:

• Canvas mã thấp: Đơn giản hóa thiết kế và triển khai quy trình làm việc thông qua giao diện hình ảnh.
• Phối hợp nhiều đại lý: Tạo điều kiện cho việc tạo và quản lý các hệ thống với nhiều đại lý hợp tác.
• Bảo mật và kết nối tích hợp: Tận dụng Hệ điều hành Shakudo cho mạng an toàn, kiểm soát truy cập và tích hợp công cụ rộng rãi.
• Quan sát tích hợp: Cung cấp ghi chép chi tiết về việc sử dụng token, dấu vết chuỗi tư duy và chi phí cho mỗi lần chạy để gỡ lỗi và điều chỉnh.

Trường hợp sử dụng:

• Copilot hoạt động doanh thu: Các đại lý đọc và phân tích dữ liệu Salesforce để tối ưu hóa quy trình doanh thu.
• Bots kiểm tra tuân thủ: Kết nối các bước gia tăng trong việc thu hồi để kiểm tra tuân thủ tự động.
• Đại lý phân loại hỗ trợ khách hàng: Các đại lý tương tác với cơ sở tri thức và API ticketing để tối ưu hóa quy trình hỗ trợ.
  Xem xét một doanh nghiệp lớn cần tự động hóa hỗ trợ khách hàng của mình. Với AgentFlow, bạn có thể thiết kế một hệ thống đa tác nhân, trong đó một tác nhân xử lý các yêu cầu ban đầu của khách hàng, một tác nhân khác truy cập vào cơ sở kiến thức để tìm giải pháp chung, và một tác nhân thứ ba tích hợp với hệ thống xử lý sự cố cho các vấn đề phức tạp. Các tính năng theo dõi tích hợp sẽ cho phép doanh nghiệp giám sát hiệu suất và chi phí của những tác nhân này theo thời gian thực, làm cho AgentFlow trở thành một ví dụ điển hình về các khung tác nhân AI tốt nhất cho tự động hóa cấp doanh nghiệp.

3. AutoGen: Nhà máy tự động hóa của Microsoft

AutoGen, một khung mã nguồn mở từ Microsoft Research, cách mạng hóa việc tạo ra các ứng dụng AI bằng cách tự động hóa việc tạo mã, mô hình và quy trình cho các quy trình phức tạp. Nó tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để giúp các nhà phát triển xây dựng, tinh chỉnh và triển khai các giải pháp AI với nỗ lực lập trình thủ công tối thiểu. AutoGen đặc biệt hiệu quả trong việc đơn giản hóa việc tạo ra các tác nhân AI, giúp cho ngay cả những người không có chuyên môn AI sâu rộng cũng có thể tiếp cận. Sức mạnh cốt lõi của nó nằm ở việc tập trung vào tự động hóa, điều này thúc đẩy sự phát triển của các tác nhân tùy chỉnh, và thiết kế thân thiện với người dùng, đơn giản hóa quá trình phát triển một cách đáng kể. Khác với một số khung ưu tiên tùy chỉnh mở rộng, AutoGen nhấn mạnh vào sự chuẩn hóa, làm cho nó trở thành sự lựa chọn lý tưởng cho các trường hợp sử dụng cụ thể, xác định rõ ràng nơi mà sự đáng tin cậy và tích hợp liền mạch trong hệ sinh thái Microsoft là rất quan trọng. Điều này khiến nó trở thành một trong những các khung tác nhân AI tốt nhất cho các nhà phát triển đang tìm kiếm hiệu quả và sự nhất quán. Để tìm hiểu sâu hơn về AutoGen và các khả năng của nó, bạn có thể tham khảo tài liệu nghiên cứu này: AutoGen: Kích hoạt ứng dụng LLM thế hệ tiếp theo với cuộc trò chuyện đa tác nhân.

Tính năng chính:

• Tự động tạo mã: Tận dụng LLMs để tạo mã, mô hình và quy trình, giảm thiểu công sức thủ công.
• Cuộc trò chuyện đa tác nhân: Tạo điều kiện cho giao tiếp và hợp tác không đồng bộ giữa các tác nhân chuyên biệt.
• Tích hợp với hệ sinh thái Microsoft: Thiết kế để tích hợp liền mạch với các công cụ và dịch vụ của Microsoft.
• Thiết kế thân thiện với người dùng: Dễ tiếp cận cho các nhà phát triển với các mức độ chuyên môn AI khác nhau.

Trường hợp sử dụng:

• Phát triển phần mềm tự động: Tạo các đoạn mã, kịch bản kiểm tra và cấu hình triển khai.
• Hệ thống đối thoại động: Xây dựng các tác nhân tham gia vào các cuộc trò chuyện nhiều lượt và kích hoạt công cụ theo thời gian thực.
• Nghiên cứu và phát triển: Tự động hóa các thiết lập thí nghiệm và quy trình phân tích dữ liệu.

Kịch bản ví dụ:
Xem xét một kịch bản trong đó một nhóm phát triển phần mềm cần nhanh chóng tạo mẫu một tính năng mới. Một tác nhân được hỗ trợ bởi AutoGen có thể được giao nhiệm vụ tạo ra cấu trúc mã ban đầu, viết các thử nghiệm đơn vị, và thậm chí gợi ý các cấu hình triển khai. Các tác nhân sau đó có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện mô phỏng để tinh chỉnh mã dựa trên phản hồi, thể hiện khả năng của AutoGen trong việc tự động hóa các chu kỳ phát triển phức tạp và củng cố vị trí của nó trong số các khung tác nhân AI tốt nhất cho việc tạo mẫu nhanh chóng.

4. Semantic Kernel: Kết nối AI và mã truyền thống

Semantic Kernel, một SDK mã nguồn mở từ Microsoft, cung cấp một cách tiếp cận độc đáo bằng cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các ngôn ngữ lập trình truyền thống như C#, Python và Java. Khung này cho phép các nhà phát triển kết hợp sức mạnh của AI với các mã nguồn hiện có, giúp dễ dàng hơn trong việc xây dựng các ứng dụng thông minh tận dụng cả khả năng AI và các thực tiễn phát triển phần mềm truyền thống. Semantic Kernel đặc biệt có giá trị cho các tình huống khi AI cần được nhúng vào các ứng dụng hiện có hoặc khi các ứng dụng mới yêu cầu sự kết hợp giữa AI và logic kinh doanh. Tính linh hoạt của nó cho phép các nhà phát triển sử dụng ngôn ngữ lập trình ưa thích của họ và tích hợp với nhiều mô hình và dịch vụ AI khác nhau, biến nó trở thành một công cụ đa năng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Điều này khiến nó trở thành một trong những các khung tác nhân AI tốt nhất cho các doanh nghiệp muốn đưa AI vào các hệ thống đã tồn tại của họ. Nó lý tưởng cho việc xây dựng các tính năng sử dụng AI như chatbot thông minh, công cụ tạo nội dung, hoặc giải pháp phân tích dữ liệu trực tiếp trong các ứng dụng doanh nghiệp hiện có. Để biết thêm chi tiết về Semantic Kernel, hãy truy cập tài liệu chính thức: Tài liệu Semantic Kernel của Microsoft.

Tính năng chính:

• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tích hợp với C#, Python và Java, cho phép các nhà phát triển làm việc bằng ngôn ngữ mà họ ưa thích.
• Kiến trúc dựa trên kỹ năng: Tổ chức các khả năng AI thành các 'kỹ năng' có thể tái sử dụng, có thể kết hợp để tạo ra các kế hoạch phức tạp.
• Sẵn sàng cho doanh nghiệp: Tập trung vào bảo mật, tuân thủ và tích hợp liền mạch với các dịch vụ Azure.

Trường hợp sử dụng:

• Tự động hóa thông minh: Tự động hóa các nhiệm vụ trong hệ thống lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP) hoặc quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
• Tạo nội dung: Tạo nội dung động cho marketing, tài liệu hoặc thông tin liên lạc nội bộ.
• Phân tích dữ liệu: Tăng cường xử lý dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết bằng cách kết hợp các mô hình AI với các quy trình dữ liệu hiện có.

Kịch bản ví dụ:
Xem xét một tổ chức tài chính muốn tự động phân tích các báo cáo thị trường. Với Semantic Kernel, các nhà phát triển có thể tạo một đại lý AI đọc tin tức tài chính, trích xuất tâm trạng chính và tạo báo cáo tóm tắt. Đại lý này có thể được tích hợp trực tiếp vào các ứng dụng C# hoặc Python hiện có của họ, cho phép các nhà phân tích tài chính nhanh chóng truy cập thông tin chi tiết từ AI mà không cần rời khỏi môi trường quen thuộc của họ. Điều này chứng minh lý do tại sao Semantic Kernel được xem là một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho tích hợp doanh nghiệp.

5. Đại lý nguyên tử: AI mô-đun và nhẹ

Đại lý nguyên tử là một khung nhẹ, dựa trên Python, được thiết kế để xây dựng các đại lý AI mô-đun và có khả năng mở rộng. Triết lý cốt lõi của nó xoay quanh sự đơn giản và khả năng ghép lại, cho phép các nhà phát triển xây dựng các đại lý bằng cách kết hợp các thành phần độc lập nhỏ hơn. Cách tiếp cận mô-đun này giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình phát triển, kiểm tra và bảo trì các hệ thống AI phức tạp. Đại lý nguyên tử đặc biệt hấp dẫn đối với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển thích cách tiếp cận tối giản trong phát triển đại lý AI. Sự đơn giản của nó giảm bớt độ dốc học tập, tạo điều kiện cho việc lập mẫu nhanh chóng, trong khi khả năng ghép lại của nó thúc đẩy khả năng tái sử dụng và duy trì mã. Điều này làm cho nó trở thành lựa chọn xuất sắc để xây dựng các hệ thống AI thử nghiệm hoặc tích hợp các khả năng AI vào các dự án Python hiện có với chi phí tối thiểu. Đối với những ai coi trọng tính linh hoạt và kiểm soát chi tiết đối với việc triển khai đại lý AI của họ, Đại lý nguyên tử nổi bật như một trong những khung đại lý AI tốt nhất.

Các tính năng chính:

• Mô-đun hóa: Cho phép các đại lý được xây dựng từ các thành phần nhỏ, độc lập và có thể tái sử dụng.
• Đơn giản: Được thiết kế để dễ sử dụng và có độ dốc học tập thấp, thúc đẩy phát triển nhanh chóng.
• Dựa trên Python: Tận dụng hệ sinh thái Python, làm cho nó dễ tiếp cận với một loạt các nhà phát triển.

Trường hợp sử dụng:

• Tự động hóa xử lý dữ liệu: Tạo các đại lý để tự động làm sạch, biến đổi và phân tích dữ liệu.
• Quyết định thông minh: Phát triển các đại lý đưa ra quyết định tự động dựa trên các đầu vào và quy tắc cụ thể.
• Môi trường hạn chế tài nguyên: Lý tưởng để triển khai các đại lý AI trên các thiết bị biên hoặc hệ thống có tài nguyên tính toán hạn chế.

Kịch bản ví dụ:
Xem xét một startup nhỏ đang phát triển một trợ lý tài chính cá nhân powered by AI. Với Đại lý nguyên tử, họ có thể xây dựng một đại lý mô-đun nơi một thành phần xử lý phân loại giao dịch, một thành phần khác phân tích xu hướng chi tiêu và một thành phần thứ ba cung cấp lời khuyên ngân sách cá nhân. Mỗi thành phần có thể được phát triển và thử nghiệm độc lập, đảm bảo độ bền và cho phép cập nhật dễ dàng. Tính mô-đun và hiệu quả này làm cho Đại lý nguyên tử trở thành một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho phát triển nhanh nhẹn và các nhiệm vụ chuyên biệt.

6. CrewAI: Tổ chức đa đại lý hợp tác

CrewAI là một khung mạnh mẽ được thiết kế để tổ chức các đại lý AI tự động với vai trò. Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra các hệ thống đa đại lý phức tạp, nơi mỗi đại lý được giao một vai trò, mục tiêu và một bộ công cụ cụ thể, cho phép họ hợp tác hiệu quả để đạt được một mục tiêu chung. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả trong việc phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ con nhỏ hơn và dễ quản lý, với mỗi đại lý đóng góp chuyên môn riêng của mình. CrewAI xuất sắc trong các tình huống cần sự hợp tác và phối hợp tinh vi giữa nhiều thực thể AI. Điểm mạnh của nó nằm ở khả năng xác định rõ ràng vai trò và trách nhiệm cho từng đại lý, đơn giản hóa quá trình phát triển các quy trình công việc phức tạp, và hỗ trợ quyết định tự động, cho phép các đại lý thích ứng với điều kiện thay đổi. Điều này khiến CrewAI trở thành lựa chọn lý tưởng để xây dựng các giải pháp tự động hóa thông minh, chẳng hạn như hệ thống hỗ trợ khách hàng tiên tiến, các quy trình tạo nội dung động hoặc trợ lý nghiên cứu toàn diện. Đối với các nhà phát triển có mục tiêu xây dựng các hệ thống AI hợp tác cao, CrewAI chắc chắn là một trong những khung đại lý AI tốt nhất.

Các tính năng chính:

• Đại lý dựa trên vai trò: Giao các vai trò, mục tiêu và công cụ khác nhau cho các đại lý riêng lẻ để thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt.
• Quy trình làm việc hợp tác: Tạo điều kiện cho việc tương tác và hợp tác liền mạch giữa nhiều đại lý.
• Quyết định tự động: Cho phép các đại lý đưa ra quyết định độc lập và thích ứng với các môi trường động.
• Mô-đun bộ nhớ tích hợp: Hỗ trợ quản lý bộ nhớ nâng cao để đại lý có thể duy trì ngữ cảnh và học hỏi theo thời gian.
• Tạo nội dung tự động: Một đội ngũ các đại lý (ví dụ: một nhà nghiên cứu, một nhà văn, và một biên tập viên) hợp tác để tạo ra các bài viết hoặc báo cáo.
• Giải quyết vấn đề phức tạp: Phân tách các vấn đề lớn, đa diện thành các phần nhỏ hơn, với mỗi đại lý giải quyết một khía cạnh cụ thể.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh: Tự động hóa quy trình công việc kinh doanh từ đầu đến cuối yêu cầu nhiều bước và nhiều loại chuyên môn khác nhau.

Kịch bản ví dụ:
Hãy tưởng tượng một công ty tiếp thị cần tạo ra một loạt bài viết blog về một chủ đề cụ thể. Với CrewAI, bạn có thể thiết lập một

đội ngũ các đại lý: một 'Đại lý Nghiên cứu' để thu thập thông tin, một 'Đại lý Viết' để soạn thảo nội dung, và một 'Đại lý Biên tập' để chỉnh sửa và soát lỗi. Cách tiếp cận hợp tác này, được quản lý bởi CrewAI, đảm bảo sản phẩm đầu ra chất lượng cao và tăng tốc đáng kể quá trình tạo nội dung, góp phần biến nó thành một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các ứng dụng AI dựa trên nhóm.

7. Rasa: Chuyên gia AI Đàm thoại

Rasa là một khung AI đàm thoại mã nguồn mở giúp các nhà phát triển xây dựng chatbot và trợ lý giọng nói thông minh và có nhận thức về ngữ cảnh. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), quản lý đối thoại, và tích hợp mượt mà với các kênh nhắn tin khác nhau. Kiến trúc mô-đun của Rasa cho phép tùy chỉnh và mở rộng đáng kể, khiến nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho các ứng dụng AI đàm thoại đa dạng. Nó phát huy tác dụng trong các tình huống mà sự hiểu biết sâu sắc về ý định và ngữ cảnh của người dùng là rất quan trọng cho tương tác hiệu quả. Khả năng NLU mạnh mẽ của nó đảm bảo diễn giải chính xác đầu vào của người dùng, trong khi hệ thống quản lý đối thoại linh hoạt có thể xử lý các cuộc đàm thoại phức tạp và nhiều lượt. Điều này khiến Rasa trở thành giải pháp lý tưởng cho việc xây dựng chatbot tinh vi cho dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo, hoặc hệ thống phản hồi giọng nói tương tác (IVR). Đối với các doanh nghiệp có yêu cầu về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cụ thể hoặc những người ưa chuộng triển khai tại chỗ, Rasa nổi bật như một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho AI đàm thoại.

Các tính năng chính:

• Hiểu Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLU): Diễn giải chính xác đầu vào của người dùng và trích xuất thực thể và ý định.
• Quản lý Đối thoại: Quản lý luồng đàm thoại, ngữ cảnh, và trạng thái cho các tương tác phức tạp.
• Mã Nguồn Mở & Có Thể Mở Rộng: Cho phép tùy chỉnh hoàn toàn và tích hợp với các hệ thống khác.
• Hỗ Trợ Đa Kênh: Triển khai chatbot trên nhiều nền tảng như trang web, ứng dụng nhắn tin, và giao diện giọng nói.

Trường hợp sử dụng:

• Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Xây dựng chatbot thông minh để xử lý yêu cầu của khách hàng, cung cấp hỗ trợ và giải quyết vấn đề.
• Trợ lý ảo: Tạo ra các trợ lý cá nhân hóa cho nhiều lĩnh vực, từ y tế đến tài chính.
• Phản hồi giọng nói tương tác (IVR): Phát triển hệ thống công nghệ giọng nói cho các tương tác điện thoại tự động.

Kịch bản ví dụ:
Một nhà cung cấp dịch vụ y tế muốn xây dựng một chatbot có thể trả lời các câu hỏi của bệnh nhân về triệu chứng, đặt lịch hẹn, và cung cấp thông tin về các tình trạng y tế. Sử dụng Rasa, họ có thể huấn luyện mô hình NLU để hiểu thuật ngữ y tế và các truy vấn của bệnh nhân, và thiết kế các dòng đối thoại để hướng dẫn bệnh nhân trong quy trình đặt lịch hẹn. Điều này đảm bảo trải nghiệm bệnh nhân suôn sẻ và hiệu quả, làm nổi bật Rasa như một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho việc xây dựng AI đàm thoại theo lĩnh vực.

8. Hugging Face Transformers Agents: NLP Ở Cốt Lõi

Hugging Face Transformers Agents là một khung công nghệ tận dụng thư viện Hugging Face Transformers rất phổ biến để xây dựng các đại lý AI với trọng tâm mạnh mẽ vào các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó cung cấp một API cấp cao giúp đơn giản hóa việc tạo ra các đại lý có khả năng thực hiện nhiều chức năng NLP khác nhau, bao gồm tạo văn bản, tóm tắt, và trả lời câu hỏi. Khung này tích hợp mượt mà với các mô hình Transformer đã được huấn luyện sẵn, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các đại lý AI mạnh mẽ mà không cần kiến thức sâu rộng về học máy. Điều này khiến nó đặc biệt hữu ích cho các nhà phát triển muốn tạo ra các đại lý AI chuyên về các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ. Điểm mạnh chính của nó nằm ở việc truy cập trực tiếp vào bộ sưu tập lớn các mô hình đã được huấn luyện sẵn trong hệ sinh thái Hugging Face, giúp đơn giản hóa đáng kể việc phát triển các đại lý AI mạnh mẽ dựa trên NLP. Điều này đặt nó vào vị trí một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các ứng dụng cần hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, chẳng hạn như công cụ tạo nội dung, hệ thống phân tích cảm xúc, hoặc dịch vụ dịch ngôn ngữ.

Các tính năng chính:

• Tích hợp Mô hình Transformer: Truy cập trực tiếp vào thư viện lớn các mô hình Transformer đã được huấn luyện trước cho các nhiệm vụ NLP khác nhau.
• API Cấp Cao: Đơn giản hóa việc phát triển các đại lý AI tập trung vào NLP.
• Đại lý Chuyên biệt theo Nhiệm vụ: Dễ dàng tạo ra các đại lý cho việc tạo văn bản, tóm tắt, trả lời câu hỏi, và nhiều hơn nữa.

Trường hợp sử dụng:

• Tạo nội dung tự động: Tạo bài viết, nội dung tiếp thị hoặc văn bản sáng tạo dựa trên các gợi ý.
• Trích xuất thông tin: Trích xuất thông tin chính từ văn bản không có cấu trúc, chẳng hạn như bài báo tin tức hoặc tài liệu pháp lý.
• Dịch ngôn ngữ: Xây dựng các tác nhân có thể dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau.

Kịch bản ví dụ:
Một công ty truyền thông muốn tự động hóa quy trình tóm tắt các bài viết tin tức hàng ngày. Với Hugging Face Transformers Agents, họ có thể phát triển một tác nhân thu thập tin tức, sử dụng mô hình tóm tắt đã được đào tạo trước để cô đọng các bài viết và sau đó xuất bản các tóm tắt lên bảng điều khiển nội bộ. Điều này giảm đáng kể công sức thủ công và đảm bảo giao hàng kịp thời các tóm tắt tin tức, làm cho nó trở thành một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho các doanh nghiệp truyền thông và nội dung.

9. Langflow: Hình dung và Xây dựng Ứng dụng LangChain

Langflow đóng vai trò là một công cụ xây dựng trực quan mã thấp được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng LangChain. Nó giúp các nhà phát triển tạo ra và triển khai các quy trình LangChain phức tạp chỉ bằng cách kéo và thả các thành phần lên một canvas trực quan, loại bỏ nhu cầu mã hóa phức tạp. Phương pháp trực quan này giúp dân chủ hóa quy trình phát triển, khiến nó dễ tiếp cận hơn với một đối tượng rộng rãi hơn, bao gồm những cá nhân có kinh nghiệm lập trình hạn chế. Langflow đặc biệt có lợi cho việc tạo mẫu nhanh và phát triển lặp đi lặp lại của các ứng dụng LangChain. Điểm mạnh của nó nằm ở giao diện trực quan thân thiện với người dùng, giúp đơn giản hóa thiết kế và cấu hình các quy trình phức tạp, và phương pháp mã thấp, giúp tăng tốc đáng kể chu trình phát triển. Điều này làm cho nó trở thành sự lựa chọn lý tưởng để xây dựng các ứng dụng thông minh tận dụng các khả năng của LangChain, chẳng hạn như chatbot, công cụ phân tích dữ liệu hoặc giải pháp tự động hóa, với tốc độ và hiệu quả đáng kể. Đối với những người ưu tiên việc triển khai nhanh chóng và dễ sử dụng, Langflow chắc chắn là một trong những khung tác nhân AI tốt nhất.

Tính năng chính:

• Môi trường phát triển trực quan: Giao diện kéo và thả để xây dựng các ứng dụng LangChain mà không cần viết mã.
• Tạo mẫu nhanh: Tăng tốc quá trình phát triển và lặp đi lặp lại của các giải pháp tác nhân AI.
• Tái sử dụng thành phần: Khuyến khích việc sử dụng các thành phần đã được xây dựng trước để tạo quy trình hiệu quả.

Trường hợp sử dụng:

• Phát triển chatbot: Thiết kế và triển khai nhanh chóng các tác nhân AI đối thoại với các luồng đối thoại phức tạp.
• Tự động hóa quy trình dữ liệu: Hình dung xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu cho các tác nhân AI.
• Phát triển minh chứng khái niệm: Tạo và kiểm tra nhanh chóng các ý tưởng tác nhân AI trước khi triển khai toàn diện.

Kịch bản ví dụ:
Một quản lý sản phẩm với kinh nghiệm lập trình hạn chế muốn xây dựng một công cụ nội bộ đơn giản tóm tắt phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Sử dụng Langflow, họ có thể kết nối trực quan các thành phần cho việc thu thập dữ liệu, tóm tắt văn bản (sử dụng một mô hình LangChain) và sản xuất đầu ra. Điều này cho phép họ tạo nhanh chóng một nguyên mẫu chức năng, thể hiện sức mạnh của Langflow như một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho những người không phải lập trình viên và thí nghiệm nhanh chóng.

10. OpenAI Agents SDK: Bộ công cụ chính thức cho các mô hình OpenAI

OpenAI Agents SDK là một bổ sung gần đây vào cảnh quan khung tác nhân AI, cung cấp một bộ công cụ có cấu trúc để xây dựng các tác nhân tận dụng khả năng mạnh mẽ của OpenAI. Nó đơn giản hóa quy trình tạo ra các tác nhân có thể lý luận, lập kế hoạch và tương tác với các API hoặc chức năng bên ngoài. Bằng cách cung cấp một môi trường thực thi tác nhân chuyên biệt và một API đơn giản để phân định vai trò, công cụ và kích hoạt, OpenAI nhằm tinh giản việc phối hợp đa bước hoặc đa tác nhân. Mặc dù vẫn đang phát triển, các nhà phát triển đánh giá cao phong cách gợi ý quen thuộc của nó và tích hợp bản địa với các điểm cuối mô hình của OpenAI. Nếu bạn đã đầu tư sâu vào hệ sinh thái OpenAI và tìm kiếm một giải pháp chính thức được hỗ trợ để triển khai các tác nhân sử dụng các mô hình như GPT-4o hoặc GPT-3, OpenAI Agents SDK là một điểm khởi đầu tuyệt vời. Điều này làm cho nó trở thành một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho những ai cam kết với công nghệ của OpenAI.

Tính năng chính:

• Tích hợp OpenAI bản địa: Kết nối liền mạch với các mô hình và API của OpenAI.
• Phát triển tác nhân có cấu trúc: Cung cấp một khung rõ ràng để định nghĩa vai trò, công cụ và kích hoạt của tác nhân.
• Phối hợp đơn giản: Tinh giản việc quản lý các quy trình đa bước và đa tác nhân.

Trường hợp sử dụng:

• Tạo nội dung tự động: Tạo các tác nhân tạo ra văn bản, mã hoặc nội dung sáng tạo chất lượng cao bằng cách sử dụng các mô hình OpenAI.
• Trợ lý thông minh: Xây dựng các trợ lý ảo tinh vi có thể thực hiện các tác vụ phức tạp bằng cách tương tác với nhiều công cụ khác nhau.
• Phân tích và giải thích dữ liệu: Tận dụng khả năng của OpenAI để phân tích dữ liệu, rút ra thông tin chi tiết và tạo báo cáo.
  Một công ty tạo nội dung muốn tự động hóa việc tạo ra các bản sao tiếp thị cho nhiều chiến dịch khác nhau. Sử dụng OpenAI Agents SDK, họ có thể xây dựng một tác nhân mà lấy một bản tóm tắt, tạo ra nhiều biến thể bản sao bằng GPT-4o, và sau đó tinh chỉnh chúng dựa trên các tiêu chí đã định sẵn. Tác nhân này cũng có thể tương tác với các công cụ bên ngoài để kiểm tra đạo văn hoặc tối ưu hóa cho SEO. Điều này chứng tỏ sức mạnh của SDK trong việc tự động hóa các nhiệm vụ sáng tạo, củng cố vị trí của nó trong số những khung tác nhân AI tốt nhất cho các ứng dụng tập trung vào nội dung.

11. Smolagents: Người tối giản tập trung vào mã

Smolagents của Hugging Face cung cấp một phương pháp cực kỳ đơn giản và tập trung vào mã để xây dựng các tác nhân AI. Thay vì phụ thuộc vào các gợi ý phức tạp với nhiều bước hoặc sự phối hợp tinh vi, Smolagents thiết lập một vòng lặp tối thiểu, trong đó tác nhân viết và thực thi mã để đạt được một mục tiêu nhất định. Khung này lý tưởng cho những tình huống cần một tác nhân nhỏ gọn, tự chứa để gọi các thư viện Python hoặc thực hiện các phép toán nhanh mà không có gánh nặng của việc xây dựng một Đồ thị Acyclic Hướng (DAG) hoặc một luồng trò chuyện đa tác nhân. Điểm bán hàng chính của Smolagents là sự tối giản: các nhà phát triển có thể định nghĩa một vài dòng cấu hình và cho phép mô hình xác định cách tương tác với các công cụ hoặc thư viện đã chọn. Nếu bạn đánh giá cao việc thiết lập nhanh và thích quan sát AI của mình tạo ra mã Python ngay tại chỗ, Smolagents cung cấp một giải pháp thanh lịch. Nó xử lý việc gợi ý theo phong cách "ReAct" ở hậu trường, cho phép các nhà phát triển tập trung vào mục tiêu của tác nhân thay vì những phức tạp trong các bước lập luận của nó. Điều này khiến nó trở thành một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho các nhà phát triển ưa thích phương pháp tiếp cận thực chiến, dựa vào mã.

Các Tính Năng Chính:

• Tạo và Thực Thi Mã: Các tác nhân có thể viết và thực thi mã Python để đạt được các nhiệm vụ.
• Thiết Kế Tối Giản: Cài đặt và cấu hình đơn giản cho phát triển nhanh chóng.
• Gợi Ý Phong Cách ReAct: Xử lý lập luận và tạo hành động nội bộ.

Các Tình Huống Sử Dụng:

• Tạo Kịch Bản Tự Động: Tạo và chạy các kịch bản cho xử lý dữ liệu, quản trị hệ thống hoặc thu thập thông tin từ web.
• Tính Toán Nhanh: Thực hiện các phép tính phức tạp hoặc nhiệm vụ phân tích dữ liệu ngay lập tức.
• Hệ Thống AI Thí Nghiệm: Tiến hành mô phỏng và kiểm tra nhanh các ý tưởng tác nhân AI mới.

Kịch Bản Ví Dụ:
Một nhà khoa học dữ liệu cần nhanh chóng phân tích một tập dữ liệu mới. Thay vì tự tay viết một kịch bản Python, họ có thể sử dụng Smolagents để tạo ra một tác nhân AI tạo ra và thực thi mã cần thiết để tải dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê, và trực quan hóa kết quả. Điều này làm tăng tốc đáng kể quá trình phân tích dữ liệu khám phá, minh chứng lý do tại sao Smolagents được coi là một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho các nhiệm vụ tập trung vào mã.

12. Tác Nhân LlamaIndex: AI Tập Trung Vào Dữ Liệu Để Lấy Kiến Thức

LlamaIndex, ban đầu được biết đến với những giải pháp tạo ra dữ liệu gia tăng (RAG), đã phát triển để bao gồm các khả năng giống như tác nhân mạnh mẽ cho việc nối chuỗi câu hỏi và tích hợp các nguồn kiến thức bên ngoài. Các tác nhân LlamaIndex nổi bật khi yêu cầu chính là lấy dữ liệu từ các kho lưu trữ nội bộ hoặc bên ngoài và tổng hợp thông tin đó thành các câu trả lời hoặc hành động đồng nhất. Khung này cung cấp công cụ đẳng cấp cho việc lập chỉ mục dữ liệu, phân đoạn văn bản và kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các cơ sở kiến thức, mở rộng cách tiếp cận tập trung vào dữ liệu của nó tới lớp tác nhân. Nếu nhiệm vụ của bạn phụ thuộc nhiều vào dữ liệu—chẳng hạn như trả lời câu hỏi trên các tài liệu riêng tư, tóm tắt các kho lưu trữ lớn, hoặc xây dựng các tác nhân tìm kiếm chuyên biệt—các tác nhân LlamaIndex có thể chính xác là điều bạn cần. Trải nghiệm phát triển rất trực quan, đặc biệt là đối với những ai đã quen thuộc với LlamaIndex cho việc lấy dữ liệu và nó kết hợp hiệu quả với các khung khác tập trung vào phối hợp. Điều này khiến nó trở thành một trong những khung tác nhân AI tốt nhất cho các ứng dụng tập trung vào dữ liệu.

Các Tính Năng Chính:

• Tạo Ra Dữ Liệu Gia Tăng (RAG): Chuyên về việc tìm kiếm và tích hợp dữ liệu bên ngoài vào phản hồi của LLM.
• Lập Chỉ Mục và Phân Đoạn Dữ Liệu: Tổ chức và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn để truy xuất nhanh chóng.
• Tích Hợp Cơ Sở Kiến Thức: Kết nối liền mạch các LLM với các nguồn kiến thức khác nhau.

Các Tình Huống Sử Dụng:

• Tìm Kiếm Doanh Nghiệp: Xây dựng các tác nhân tìm kiếm thông minh có thể truy vấn các tài liệu và cơ sở dữ liệu nội bộ.
• Hỗ Trợ Khách Hàng: Tạo ra các tác nhân cung cấp câu trả lời chính xác bằng cách truy xuất thông tin từ hướng dẫn sản phẩm hoặc các câu hỏi thường gặp.
• Nghiên Cứu và Phân Tích: Tự động hóa quá trình thu thập và tổng hợp thông tin từ một lượng lớn văn bản.

Kịch Bản Ví Dụ:
Một công ty luật cần một đại lý AI có thể nhanh chóng tìm kiếm các tiền lệ và luật kiện liên quan từ kho tài liệu nội bộ rộng lớn của họ. Bằng cách sử dụng LlamaIndex Agents, họ có thể lập chỉ mục các tài liệu pháp lý của mình, cho phép đại lý AI truy xuất thông tin cụ thể một cách hiệu quả dựa trên các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian nghiên cứu và cải thiện độ chính xác, khiến LlamaIndex Agents trở thành một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các nghề nghiệp yêu cầu kiến thức chuyên sâu.

13. Strands Agents SDK: Sẵn sàng sản xuất và không phụ thuộc vào mô hình

Strands Agents SDK là một khung đại lý không phụ thuộc vào mô hình được thiết kế cho tính sẵn sàng sản xuất, cung cấp hỗ trợ cho nhiều nhà cung cấp mô hình bao gồm Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI, Ollama và những người khác thông qua LiteLLM. Nó nhấn mạnh khả năng lập luận và sử dụng công cụ mạnh mẽ, khiến nó phù hợp cho việc triển khai các đại lý trong môi trường thực tế. Khung này ưu tiên khả năng quan sát, theo dõi và công cụ đánh giá hàng đầu, rất cần thiết cho việc giám sát và gỡ lỗi các đại lý trong sản xuất. Sự tập trung vào độ tin cậy, khả năng mở rộng và khả năng quan sát khiến Strands Agents SDK trở thành một ứng viên mạnh mẽ cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp. Nếu tổ chức của bạn cần một khung linh hoạt có thể tích hợp với các nhà cung cấp mô hình khác nhau và đảm bảo hiệu suất nhất quán trong sản xuất, Strands Agents SDK là một lựa chọn tuyệt vời. Nó là một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các ứng dụng quan trọng mà sự ổn định và hiệu suất là điều tối quan trọng.

Tính năng nổi bật:

• Không phụ thuộc vào mô hình: Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp LLM, cung cấp sự linh hoạt trong việc lựa chọn mô hình.
• Sẵn sàng sản xuất: Được xây dựng với các tính năng như khả năng quan sát, theo dõi và đánh giá cho việc triển khai đáng tin cậy.
• Lập luận và Sử dụng công cụ: Cho phép các đại lý thực hiện lập luận phức tạp và tương tác với các công cụ bên ngoài.

Trường hợp sử dụng:

• Tự động hóa doanh nghiệp: Triển khai các đại lý AI cho các quy trình kinh doanh quan trọng cần độ tin cậy cao.
• Triển khai đa đám mây: Xây dựng các đại lý có thể hoạt động trên các môi trường đám mây khác nhau và tận dụng các dịch vụ AI khác nhau.
• Giám sát hiệu suất: Sử dụng các công cụ quan sát tích hợp để theo dõi hiệu suất của đại lý và gỡ lỗi sự cố trong thời gian thực.

Kịch bản ví dụ:
Một công ty dịch vụ tài chính lớn cần triển khai một đại lý AI theo dõi tâm lý thị trường và thực hiện giao dịch dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước. Đại lý này phải cực kỳ đáng tin cậy và có thể kiểm toán. Với Strands Agents SDK, công ty có thể xây dựng một đại lý kết hợp với các nhà cung cấp dữ liệu tài chính và LLM khác nhau, đảm bảo rằng nó hoạt động nhất quán trên nhiều môi trường khác nhau. Các tính năng sẵn sàng sản xuất của SDK cho phép giám sát liên tục và gỡ lỗi nhanh chóng, khiến nó trở thành một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các ứng dụng tài chính có tính rủi ro cao.

14. Pydantic AI Agents: Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong các quy trình AI

Pydantic AI Agents kết hợp khả năng xác thực và tuần tự hóa dữ liệu mạnh mẽ của Pydantic với các chức năng của đại lý AI. Khung này đặc biệt phù hợp cho các nhà phát triển cần xây dựng các đại lý xử lý dữ liệu có cấu trúc và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong suốt quy trình làm việc của đại lý. Bằng cách tận dụng các tính năng lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ của Pydantic, các nhà phát triển có thể xác định các sơ đồ dữ liệu rõ ràng cho đầu vào, đầu ra và trạng thái nội bộ của đại lý, điều này rất quan trọng để duy trì chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. Nếu đại lý AI của bạn cần xử lý, tạo ra, hoặc xác thực dữ liệu có cấu trúc, Pydantic AI Agents có thể là một công cụ quý giá. Nó đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu là điều tối quan trọng, chẳng hạn như xây dựng đại lý cho phân tích tài chính, xử lý tài liệu pháp lý, hoặc quản lý dữ liệu khoa học. Điều này khiến nó trở thành một trong những khung đại lý AI tốt nhất cho các ứng dụng nhạy cảm với dữ liệu.

Tính năng nổi bật:

• Xác thực dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp với các sơ đồ đã định trước, ngăn chặn lỗi và sự không nhất quán.
• Tuần tự hóa dữ liệu: Tạo điều kiện cho việc chuyển đổi dữ liệu dễ dàng giữa các định dạng khác nhau.
• Xử lý dữ liệu có cấu trúc: Tối ưu hóa việc xử lý và tạo ra thông tin có cấu trúc trong các quy trình AI.

Trường hợp sử dụng:

• Phân tích dữ liệu tài chính: Xây dựng các đại lý xử lý và xác thực báo cáo tài chính, đảm bảo độ chính xác.
• Xử lý tài liệu pháp lý: Tạo các đại lý trích xuất và xác thực thông tin cụ thể từ các hợp đồng pháp lý.
• Quản lý dữ liệu khoa học: Tự động hóa việc xử lý và xác thực dữ liệu thực nghiệm trong nghiên cứu.

Kịch bản ví dụ:
Một tổ chức nghiên cứu đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thử nghiệm từ nhiều cảm biến khác nhau. Để đảm bảo tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu này trước khi nó được sử dụng cho phân tích, họ có thể triển khai một Tác nhân AI Pydantic. Tác nhân này sẽ tự động xác thực dữ liệu đến so với một mô hình đã được định nghĩa trước, đánh dấu bất kỳ sự không nhất quán nào, và sau đó xử lý dữ liệu sạch để phân tích tiếp theo. Điều này đảm bảo rằng các mô hình AI ở hạ nguồn nhận được đầu vào đáng tin cậy, làm cho Tác nhân AI Pydantic trở thành một trong những nền tảng tác nhân AI tốt nhất cho nghiên cứu khoa học tập trung vào dữ liệu.

Tóm tắt so sánh

Nền tảng	Triết lý cốt lõi	Tốt nhất cho	Tính năng chính	Đường cong học tập	Trường hợp sử dụng
LangChain	Quy trình dựa trên đồ thị	Các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với kiểm soát chính xác về phân nhánh và xử lý lỗi	Kiến trúc đồ thị không chu trình (DAG), tích hợp với công cụ LangChain	Vừa phải	Phân tách nhiệm vụ, phân nhánh song song, tiêm logic tùy chỉnh
OpenAI Agents SDK	Bộ công cụ có cấu trúc cho các mô hình OpenAI	Các nhà phát triển chuyên sâu vào hệ sinh thái OpenAI muốn các giải pháp được hỗ trợ chính thức	Thời gian chạy tác nhân chuyên biệt, API đơn giản cho vai trò, công cụ, kích hoạt	Thấp	Điều phối nhiều bước hoặc nhiều tác nhân với các mô hình OpenAI
Smolagents	Cách tiếp cận tối giản, tập trung vào mã	Các tác nhân nhỏ, tự chứa có khả năng viết và thực thi mã	Vòng lặp tối thiểu, các lệnh nhắc kiểu ReAct, cài đặt nhanh	Thấp	Tính toán nhanh, gọi thư viện Python, hệ thống AI thử nghiệm
CrewAI	Hợp tác dựa trên vai trò giữa nhiều tác nhân	Hệ thống nhiều tác nhân yêu cầu sự hợp tác và phối hợp	Trừu tượng hóa mức cao hơn (Crew), mô-đun nhớ tích hợp, trải nghiệm người dùng mượt mà	Vừa phải	Tự động hóa quy trình kinh doanh, tạo nội dung, trợ lý nghiên cứu
AutoGen	Cuộc hội thoại bất đồng bộ giữa các tác nhân chuyên ngành	Cuộc hội thoại nhiều lượt, kích hoạt công cụ theo thời gian thực, giao tiếp động	Cách tiếp cận dựa trên sự kiện, trò chuyện tự do, cộng đồng hướng nghiên cứu	Vừa phải	Hỗ trợ khách hàng, trợ lý tương tác, quy trình làm việc động
Semantic Kernel	Tổ chức “kỹ năng” AI với các ngôn ngữ lập trình thông thường	Tích hợp AI vào các ứng dụng doanh nghiệp hiện có, kết hợp AI với logic kinh doanh	Cách tiếp cận trước tiên về .NET, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, sẵn sàng cho doanh nghiệp	Vừa phải	Chatbots thông minh, tạo nội dung, giải pháp phân tích dữ liệu
LlamaIndex Agents	Tạo sinh tăng cường với khả năng của tác nhân	Các nhiệm vụ nặng dữ liệu, trả lời câu hỏi trên tài liệu riêng tư, tóm tắt kho lưu trữ lớn	Công cụ cho việc lập chỉ mục dữ liệu, phân đoạn văn bản, cầu nối LLM với cơ sở tri thức	Vừa phải	Phân tích tài chính, xử lý tài liệu pháp lý, quản lý dữ liệu khoa học
Strands Agents	Không phụ thuộc vào mô hình, sẵn sàng cho sản xuất	Các ứng dụng cấp doanh nghiệp yêu cầu độ tin cậy, khả năng mở rộng, khả năng quan sát	Chạy mọi nơi, hỗ trợ nhiều nhà cung cấp mô hình, khả năng quan sát hàng đầu	Vừa phải	Ứng dụng doanh nghiệp quan trọng, tích hợp với nhiều nhà cung cấp mô hình
Pydantic AI Agents	Xác thực và tuần tự hóa dữ liệu với khả năng của tác nhân AI	Các tác nhân xử lý dữ liệu có cấu trúc và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu	Tận dụng Pydantic cho mô hình dữ liệu, lược đồ dữ liệu rõ ràng	Thấp	Phân tích tài chính, xử lý tài liệu pháp lý, quản lý dữ liệu khoa học

Nâng cao khả năng của Tác nhân AI của bạn với Scrapeless

Khi bạn xây dựng và triển khai các tác nhân AI mạnh mẽ bằng cách sử dụng những khung công tác tiên tiến này, bạn sẽ thường gặp nhu cầu về việc trích xuất dữ liệu một cách tin cậy và hiệu quả. Các tác nhân AI phát triển nhờ vào dữ liệu, và việc truy cập thông tin sạch, có cấu trúc từ web là rất quan trọng cho hiệu suất của chúng. Đây chính là lúc Scrapeless xuất hiện. Scrapeless là một dịch vụ mạnh mẽ được thiết kế để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu từ web và trích xuất dữ liệu, cung cấp cho các tác nhân AI của bạn dữ liệu chất lượng cao mà họ cần để hoạt động hiệu quả. Dù các tác nhân của bạn yêu cầu dữ liệu thị trường theo thời gian thực, trí thông minh cạnh tranh, hay nội dung để phân tích, Scrapeless cung cấp một giải pháp liền mạch để cung cấp cho chúng thông tin chính xác và cập nhật. Bằng cách tích hợp Scrapeless vào quy trình làm việc của tác nhân AI của bạn, bạn có thể cải thiện đáng kể khả năng của chúng, cho phép chúng đưa ra quyết định có thông tin hơn và cung cấp kết quả vượt trội. Hãy xem xét cách một tác nhân LangChain có thể sử dụng Scrapeless để thu thập đánh giá sản phẩm cho phân tích cảm xúc, hoặc cách một tác nhân AutoGen có thể lấy báo cáo tài chính để cung cấp những hiểu biết thị trường tự động. Scrapeless giúp các tác nhân AI của bạn phát huy hết tiềm năng của chúng bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu mà chúng cần, chính xác vào thời điểm cần thiết.

Để tìm hiểu thêm về cách Scrapeless có thể tối ưu hóa các tác nhân AI của bạn, hãy truy cập Scrapeless.

Kết luận

Lựa chọn khung AI agent phù hợp là một quyết định quan trọng, ảnh hưởng đáng kể đến sự thành công và khả năng mở rộng của các dự án AI của bạn. Như chúng ta đã khám phá, mỗi khung đều có những ưu điểm riêng, phục vụ cho nhiều nhu cầu khác nhau – từ hợp tác nhiều agent phức tạp và các nhiệm vụ NLP sâu cho đến xác thực dữ liệu mạnh mẽ và tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có. Cảnh quan phát triển AI agent đang rất năng động, với những tiến bộ liên tục thúc đẩy ranh giới của những gì có thể. Bằng cách đánh giá cẩn thận các yêu cầu cụ thể của dự án, chuyên môn kỹ thuật của đội ngũ bạn và các mục tiêu dài hạn của sáng kiến AI, bạn có thể chọn khung phù hợp nhất với tầm nhìn của mình. Hãy nhớ cân nhắc các yếu tố như tính dễ sử dụng, khả năng mở rộng, khả năng tích hợp, hỗ trợ cộng đồng và vấn đề cụ thể mà bạn muốn giải quyết. Các khung được thảo luận trong hướng dẫn này – LangChain, AgentFlow, AutoGen, Semantic Kernel, Atomic Agents, CrewAI, Rasa, Hugging Face Transformers Agents, Langflow, OpenAI Agents SDK, Smolagents, LlamaIndex Agents, Strands Agents SDK, và Pydantic AI Agents – cung cấp một nền tảng vững chắc để xây dựng thế hệ ứng dụng thông minh tiếp theo. Bằng cách tận dụng những công cụ mạnh mẽ này, bạn có thể tăng tốc quá trình phát triển, tạo ra các AI agent mạnh mẽ và thông minh hơn, và cuối cùng là thúc đẩy đổi mới trong tổ chức của bạn. Hãy nắm bắt tương lai của AI với sự tự tin, trang bị kiến thức để chọn khung AI agent tốt nhất cho nhu cầu của bạn.

Sẵn sàng để nâng cao AI agent của bạn với quyền truy cập dữ liệu liền mạch? Hãy thử Scrapeless ngay hôm nay!

Câu hỏi thường gặp (FAQs)

H: Khung AI agent là gì?

Đ: Khung AI agent là một thư viện phần mềm hoặc nền tảng cung cấp các công cụ, thành phần và trừu tượng để đơn giản hóa việc phát triển, triển khai và quản lý các AI agent. Những khung này giúp các nhà phát triển xây dựng các agent có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ một cách tự động.

H: Tại sao tôi nên sử dụng khung AI agent?

Đ: Các khung AI agent giúp đơn giản hóa quá trình phát triển bằng cách cung cấp các thành phần đã được xây dựng sẵn cho các nhiệm vụ phổ biến như thiết kế prompt, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ và phối hợp. Chúng giúp giảm thời gian phát triển, cải thiện chất lượng mã và làm cho việc xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng và bảo trì dễ dàng hơn.

H: Những yếu tố chính nào cần xem xét khi chọn khung AI agent?

Đ: Khi chọn một khung AI agent, hãy xem xét các yếu tố như: trường hợp sử dụng và yêu cầu cụ thể của dự án, triết lý cốt lõi và phương pháp kiến trúc của khung, tính dễ sử dụng và độ dốc học của nó, khả năng tích hợp với các công cụ và dịch vụ khác, hỗ trợ cộng đồng và tài liệu, cũng như khả năng mở rộng và đặc điểm hiệu suất của nó.

H: Tôi có thể kết hợp các khung AI agent khác nhau không?

Đ: Có, trong nhiều trường hợp, bạn có thể kết hợp các khung AI agent khác nhau hoặc sử dụng chúng kết hợp với các thư viện khác. Ví dụ, LangGraph mở rộng LangChain, và các agent LlamaIndex có thể được sử dụng với các khung phối hợp khác. Tính chất mô-đun của nhiều khung cho phép sự linh hoạt trong việc xây dựng các giải pháp lai.

H: Làm thế nào tôi có thể gỡ lỗi và đánh giá các AI agent được xây dựng bằng các khung này?

Đ: Gỡ lỗi và đánh giá AI agent có thể là một thách thức do tính tự động của chúng. Các công cụ như Langfuse cung cấp khả năng quan sát và theo dõi giúp bạn theo dõi hành vi của agent, theo dõi mức sử dụng token và gỡ lỗi các vấn đề trong sản xuất. Nhiều khung cũng cung cấp các tính năng ghi chép và gỡ lỗi tích hợp để hỗ trợ trong quá trình phát triển.