10 Khung AI Agent Tốt Nhất Năm 2026: Tính Năng, Hỗ Trợ MCP & Trường Hợp Sử Dụng
Web Data Collection Specialist
TL;DR:
- Khung tác nhân AI tốt nhất phụ thuộc vào ai sở hữu trạng thái. LangGraph mạnh nhất khi nhóm của bạn muốn trạng thái đồ thị rõ ràng; OpenAI Agents SDK ưu tiên một bề mặt mã nhỏ; Google ADK phù hợp cho các nhóm Google Cloud đa ngôn ngữ không phụ thuộc vào mô hình.
- Hỗ trợ MCP không phải là toàn bộ câu chuyện dữ liệu trên web. Một khung có thể tìm ra một công cụ và vẫn nhận được một trang trống, nội dung quá mức, hoặc một kết quả không được xác minh. Kết hợp thời gian chạy với một lớp thu nhận giới hạn.
- Chúng tôi đã chạy cùng một cuộc gọi công cụ chức năng cục bộ qua LangGraph, OpenAI Agents SDK và Google ADK. Cả ba đều trả về JSON như mong đợi mà không cần gọi mô hình, xác nhận rằng các lớp bao bọc công cụ hiện tại của họ hoạt động—không phải rằng hành vi sản xuất của họ là giống nhau.
- Lựa chọn giấy phép và lưu trữ có thể mở rộng hơn cả kho lưu trữ cốt lõi. Kiểm tra khung, dịch vụ theo dõi, máy bay triển khai, bộ thích ứng lưu trữ và thư mục doanh nghiệp riêng biệt.
- Bắt đầu với một quy trình quyết định. Đo lường kết quả được chấp nhận, phục hồi trạng thái, phê duyệt của con người, độ hữu ích trong việc theo dõi, và nỗ lực triển khai trước khi chuẩn hóa trên một khung.
Các khung tác nhân AI tốt nhất vào năm 2026 không còn bị phân tách bởi việc họ có thể gọi một hàm hay không. Hầu hết đều có thể. Những câu hỏi khó hơn là nơi trạng thái tồn tại, cách mà một bước thất bại tiếp tục, liệu một con người có thể phê duyệt một hành động, cách các công cụ được phát hiện, và những gì các toán tử có thể thấy sau khi một lần chạy bị sai.
Hướng dẫn này so sánh mười khung hiện tại qua những mối quan tâm hoạt động đó. Nó xem xét khung tác nhân như là lớp kiểm soát và việc thu nhận web như một lớp công cụ riêng biệt. Sự phân biệt đó quan trọng: một tác nhân có thể chọn công cụ đúng và vẫn nhận được trang sai.
Cách Chúng Tôi Đánh Giá Các Khung Tác Nhân AI Tốt Nhất
Chúng tôi đã sử dụng tám tiêu chí:
- Mô hình thực thi: vòng lặp, đồ thị, quy trình làm việc, chuyển giao, hoặc một sự kết hợp.
- Quyền sở hữu trạng thái: thông điệp tạm thời, phiên, điểm kiểm tra, hoặc một kho lưu trữ bên ngoài.
- Mô hình công cụ: chức năng có kiểu, khách hàng và máy chủ MCP, phê duyệt, và bề mặt lỗi.
- Thiết kế đa tác nhân: chuyển giao, người giám sát, nhóm, hoặc các đồ thị con rõ ràng.
- Khả năng quan sát: dấu vết, kiểm tra trạng thái, đánh giá, và tùy chọn OpenTelemetry.
- Triển khai: chỉ thư viện, thời gian chạy tự lưu trữ, hoặc máy bay điều khiển quản lý.
- Sự phù hợp ngôn ngữ: Python, TypeScript, .NET, Java, Go, hoặc các sự kết hợp.
- Ranh giới giấy phép: giấy phép gói cốt lõi và bất kỳ dịch vụ hoặc thư mục thương mại riêng biệt nào.
Đặc tả Giao thức Ngữ cảnh Mô hình định nghĩa cách các ứng dụng tiết lộ công cụ và ngữ cảnh cho các mô hình. Nó không định nghĩa độ chính xác của trang, quyền nguồn, hoặc kích thước của kết quả được cho phép vào mô hình. Các quy tắc AI sinh ra OpenTelemetry rất hữu ích khi một nhóm muốn các dấu vết có thể di chuyển qua một khung khác.
Các Khung Tác Nhân AI So Sánh
| Khung | Tốt nhất cho | Thực thi và trạng thái | Thái độ MCP | Thái độ giấy phép cốt lõi |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph + Scrapeless | Tác nhân web có trạng thái | Đồ thị rõ ràng, điểm kiểm tra, gián đoạn | MCP thông qua lớp công cụ | Cốt lõi MIT; dịch vụ lưu trữ riêng |
| OpenAI Agents SDK | Dịch vụ tác nhân Python gọn nhẹ | Vòng lặp tác nhân, phiên, chuyển giao | Tích hợp MCP sẵn có | SDK MIT |
| Google ADK | Các nhóm đa ngôn ngữ, không phụ thuộc vào mô hình | Tác nhân, quy trình làm việc, phiên | Công cụ MCP được hỗ trợ | Cốt lõi Apache-2.0 |
| Microsoft Agent Framework | Hệ thống doanh nghiệp Python/.NET | Tác nhân cộng với quy trình đồ thị | Hỗ trợ khách hàng và công cụ MCP | Cốt lõi MIT |
| CrewAI | Nhóm tác nhân theo vai trò | Nhóm, quy trình, trạng thái quy trình được lưu trữ | Bộ điều chỉnh MCP | Cốt lõi MIT |
| Pydantic AI | Ứng dụng Python có kiểu | Vòng lặp và đồ thị tác nhân tiêm vào | Hỗ trợ khách hàng/máy chủ MCP | Cốt lõi MIT |
| Mastra | Các nhóm sản phẩm TypeScript | Tác nhân và quy trình làm việc với lưu trữ | Tính năng khách hàng/máy chủ MCP | Cốt lõi Apache-2.0; thư mục doanh nghiệp riêng |
| LlamaIndex | Tác nhân gần với các kênh thu thập thông tin | Quy trình làm việc, công cụ, bộ nhớ, bộ kết nối dữ liệu | Tích hợp MCP có sẵn | Cốt lõi MIT |
| Strands Agents | Tác nhân công cụ tập trung AWS | Vòng lặp dựa trên mô hình, công cụ, móc nối | Hỗ trợ khách hàng MCP | SDK Apache-2.0 |
| Agno | Nền tảng tác nhân tự lưu trữ | Tác nhân, nhóm, quy trình làm việc, phiên | MCP và bộ công cụ | Cốt lõi Apache-2.0 |
Các nhãn giấy phép ở trên mô tả các kho lưu trữ cốt lõi được tham khảo tại thời điểm xem xét. Chúng không phải là tư vấn pháp lý. Kiểm tra từng phụ thuộc và thành phần lưu trữ được sử dụng trong việc triển khai của bạn.
1. LangGraph + Scrapeless: Tốt nhất cho Tác Nhân Web Có Trạng Thái
LangGraph là một khung điều phối cấp thấp cho các tác nhân có trạng thái dài hạn. Các nút làm cho các chuyển tiếp trở nên rõ ràng; các điểm kiểm tra có thể bảo tồn tiến độ; các ngắt quãng tạo ra các điểm phê duyệt của con người. Điều đó khiến nó trở thành lựa chọn tốt khi một quy trình nghiên cứu phải cho thấy chính xác nguồn nào đã được thu thập, chấp nhận, từ chối hoặc xếp hàng để xem xét. tổng quan chính thức của nó tách biệt thư viện điều phối cấp thấp khỏi các trừu tượng tác nhân cấp cao hơn.
Scrapeless thuộc bên cạnh LangGraph chứ không phải bên trong nó. LangGraph kiểm soát dòng chảy và trạng thái. Máy chủ Scrapeless MCP cung cấp cho tác nhân khả năng tìm kiếm, thu thập, và duyệt web có giới hạn. Sự phân tách này ngăn không cho đồ thị trở thành một tập hợp mã mạng cụ thể cho nguồn.
Cài đặt khung với pip install -U langgraph. Sau đó, cung cấp cho một nút một công cụ web kiểu và xác thực cấu trúc trả về của nó, và định tuyến nội dung không hợp lệ đến trạng thái từ chối rõ ràng thay vì chuyển nó cho mô hình.
Kiểm tra khói công cụ trong 60 giây
Vào ngày 7 tháng 8 năm 2026, chúng tôi đã bọc cùng một hàm Python xác định trong LangGraph, OpenAI Agents SDK và Google ADK. Dữ liệu đầu vào là {"topic":"mcp"} và kết quả mong đợi là {"topic":"mcp","records":2}. Tất cả ba lớp bọc đã trả về đối tượng mong đợi chính xác mà không gọi đến mô hình.
Cuộc thử nghiệm đó trả lời một câu hỏi hẹp nhưng hữu ích: liệu khung đã cài đặt có thể đăng ký và thực thi một công cụ kiểu trên máy này không? Nó không so sánh chất lượng lập kế hoạch, độ trễ, khôi phục điểm kiểm tra, hoặc dấu vết được lưu trữ. Thực hiện những bài kiểm tra đó với mô hình và mục tiêu triển khai của riêng bạn.
Chọn nó khi: quy trình làm việc có nhánh, trạng thái bền vững, đánh giá của con người, hoặc quy tắc chấp nhận bằng chứng.
Chú ý đến: nhiều mã đồ thị hơn mức cần thiết cho một vòng lặp trò chuyện đơn giản, cộng với các quyết định tách biệt cho lưu trữ điểm kiểm tra, dấu vết, và triển khai.
2. OpenAI Agents SDK: Tốt nhất cho Bề mặt Python Nhỏ
OpenAI Agents SDK tập trung vào các tác nhân, công cụ, bàn giao, rào chắn, phiên, và theo dõi. API đủ gọn gàng cho các nhóm muốn xây dựng dịch vụ bằng Python thông thường mà không cần định nghĩa trước một đồ thị quy trình làm việc lớn. <strong tài liệu SDK chính thức là nguồn để kiểm tra các phương tiện MCP hiện tại và hành vi phiên.
Hỗ trợ MCP của nó có thể kết nối các máy chủ được lưu trữ hoặc cục bộ và chuyển đổi các khả năng được phát hiện thành công cụ tác nhân. Các phiên cung cấp tính liên tục của cuộc trò chuyện, trong khi các bàn giao cho phép một chuyên gia chuyển giao quyền kiểm soát cho người khác. Lớp theo dõi ghi lại hoạt động của tác nhân và công cụ, phải tuân theo cấu hình xử lý dữ liệu của bạn.
Chọn nó khi: Python là ngôn ngữ dịch vụ, các bàn giao phù hợp với thiết kế sản phẩm, và các hoạt động tác nhân tương thích với OpenAI phù hợp với kiến trúc.
Chú ý đến: một vòng lặp linh hoạt có thể ẩn các chuyển tiếp trạng thái ngầm. Thêm ngân sách rõ ràng, phê duyệt công cụ, và kiểm tra chấp nhận xung quanh kết quả trang web.
3. Google ADK: Tốt nhất cho Các Đội Google Cloud Đa Ngôn Ngữ
Bộ Công Cụ Phát Triển Tác Nhân của Google hỗ trợ các tác nhân và quy trình làm việc trên nhiều ngôn ngữ khác nhau, với các dịch vụ phiên, bộ điều hợp mô hình, công cụ, khả năng kết nối MCP, và đường dẫn triển khai. Đây là một ứng viên thực tế cho các đội đã hoạt động trên Google Cloud hoặc các đội muốn khung không phụ thuộc vào mô hình.
ADK hỗ trợ các tác nhân quy trình làm việc xác định bên cạnh các tác nhân dựa trên mô hình. Điều đó khiến việc giữ các bước phê duyệt, định tuyến, hoặc xác thực bên ngoài hành vi mô hình mở là có thể.
Chọn nó khi: tổ chức cần Python cộng với một ngôn ngữ hỗ trợ khác, tích hợp Google Cloud, hoặc sự kết hợp của các quy trình làm việc xác định và lý lẽ tác nhân.
Chú ý đến: bề mặt sản phẩm rất rộng. Quyết định xem kho phiên nào, mục tiêu triển khai, đường dẫn đánh giá, và bộ telemetri nào thực sự nằm trong phạm vi.
4. Microsoft Agent Framework: Tốt nhất cho Các Tài Sản Python và .NET
Microsoft Agent Framework mang lại các trừu tượng tác nhân và quy trình làm việc dựa trên đồ thị vào một khung chia sẻ cho Python và .NET. Tài liệu hiện tại của nó bao gồm các công cụ, phiên, phần mềm trung gian, mẫu nhiều tác nhân, MCP, và điều phối quy trình làm việc.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với những tổ chức đã sử dụng Microsoft Foundry, Azure OpenAI, hoặc các dịch vụ .NET nhưng không muốn biến mọi tác nhân thành một thành phần chỉ có trên Azure.
Chọn nó khi: Python và .NET phải chia sẻ các mô hình hoạt động, hoặc đội ngũ cần phần mềm trung gian doanh nghiệp và quy trình làm việc đồ thị gần với các dịch vụ của Microsoft.
Chú ý đến: những kỳ vọng về di cư. Nếu bạn có mã AutoGen hoặc Semantic Kernel, hãy xác thực đường dẫn được hỗ trợ thay vì giả định tính tương thích của API.
5. CrewAI: Tốt nhất cho Các Đội Hướng Đến Vai Trò
CrewAI mô hình hóa một hệ thống như là các tác nhân với vai trò và nhiệm vụ, trong khi Flows cung cấp kiểm soát dựa trên sự kiện và trạng thái. Từ vựng này dễ tiếp cận cho các quy trình kinh doanh đã có các chuyên gia dễ nhận biết: nhà nghiên cứu, người đánh giá, nhà phân tích và nhà xuất bản.
MCP adapters có thể làm cho các máy chủ bên ngoài có sẵn cho các nhóm. Lựa chọn thiết kế quan trọng là liệu một “vai trò” có đại diện cho một ranh giới quyền hạn thực sự hay chỉ là một gợi ý. Sự ủy quyền sản xuất phải nằm ngoài mô tả vai trò.
Chọn nó khi: sự ủy quyền dựa trên vai trò rõ ràng tương ứng với quy trình làm việc và nhóm đánh giá mô hình điều phối ở mức độ cao hơn.
Chú ý đến: cuộc trò chuyện giữa các tác nhân quá mức. Mỗi lần chuyển nhượng tiêu tốn bối cảnh và có thể làm mờ quyền sở hữu của bằng chứng cuối cùng.
6. Pydantic AI: Tốt nhất cho Các Ứng Dụng Python Có Kiểu
Pydantic AI mang lại xác thực kiểu, tiêm sự phụ thuộc, đầu ra có cấu trúc, công cụ, bộ điều hợp mô hình và hỗ trợ đồ thị cho phát triển tác nhân Python. Nó phù hợp với các nhóm muốn mã tác nhân trông giống như phần còn lại của một dịch vụ Python có kiểu.
Mô hình xác thực của nó có giá trị cho nghiên cứu web: phản hồi của công cụ có thể trở thành một đối tượng có kiểu trước khi nó vào quyết định tiếp theo. Hỗ trợ MCP cho phép ứng dụng tiêu thụ hoặc phơi bày các công cụ giao thức mà không vứt bỏ những hợp đồng cấp ứng dụng đó.
Chọn nó khi: Pydantic đã định nghĩa ranh giới dịch vụ của bạn và đầu ra có cấu trúc là không thể thương lượng.
Chú ý đến: một sơ đồ hợp lệ vẫn có thể chứa nội dung không chính xác. Thêm danh tính nguồn và các bài kiểm tra chấp nhận ngữ nghĩa, không chỉ là các loại trường.
7. Mastra: Tốt nhất cho Các Nhóm Sản Phẩm TypeScript
Mastra là một khung TypeScript cho các tác nhân, quy trình làm việc, công cụ, bộ nhớ, đánh giá và khả năng quan sát. Nó hấp dẫn khi các tính năng của tác nhân sống trong cùng một mã nguồn TypeScript như một sản phẩm web hoặc API.
Cốt lõi của nó chủ yếu là Apache-2.0, trong khi các thư mục doanh nghiệp chỉ định sử dụng các điều khoản riêng biệt. Đối xử với việc ánh xạ đó như là một phần của đánh giá kiến trúc, đặc biệt nếu xác thực, chính sách, hoặc hoạt động được quản lý tham gia vào thiết kế.
Chọn nó khi: TypeScript là ngôn ngữ ứng dụng chính và nhóm muốn một khung cho các tác nhân và quy trình làm việc quyết định.
Chú ý đến: ranh giới gói và giấy phép trên khắp monorepo, cùng với lựa chọn lưu trữ cho các lần chạy sản xuất có trạng thái.
8. LlamaIndex: Tốt nhất cho Các Tác Nhân Tập Trung Vào Lấy Dữ Liệu
LlamaIndex đã phát triển từ việc kết nối dữ liệu và lập chỉ mục thành các tác nhân, quy trình làm việc, công cụ, bộ nhớ và các tùy chọn triển khai. Nó vẫn là một ứng cử viên mạnh mẽ khi nhiệm vụ chính của tác nhân là truy vấn, biến đổi và lập luận về một tập dữ liệu được quản lý.
Các trừu tượng dữ liệu của nó có thể giảm bớt lượng ống dẫn giữa việc lấy dữ liệu và các công cụ tác nhân. Tuy nhiên, đối với công việc trên web mở, một chỉ mục không phải là một sự thay thế cho việc thu thập hiện tại và xác thực nguồn.
Chọn nó khi: chất lượng lấy dữ liệu và các kết nối dữ liệu chiếm ưu thế trong dự án, và tác nhân hoạt động gần với những đường ống đó.
Chú ý đến: việc trộn lẫn thu thập, lập chỉ mục, lấy dữ liệu và lập luận thành một bước mờ mịt. Giữ nguyên nguồn gốc ở mọi ranh giới.
9. Strands Agents: Tốt nhất cho Các Tác Nhân Công Cụ Tập Trung Vào AWS
Strands Agents là một SDK mã nguồn mở từ AWS cho các tác nhân dựa trên mô hình với công cụ, hooks, mẫu đa tác nhân và khách hàng MCP. Nó hoạt động với các dịch vụ AWS nhưng không bị giới hạn bởi một nhà cung cấp mô hình.
Khung này có chủ đích hướng về công cụ. Điều này giúp khi ứng dụng có thể được diễn đạt thành một tập hợp nhỏ các khả năng được mô tả tốt và các nhà điều hành muốn có các hooks quanh thực thi.
Chọn nó khi: khối lượng công việc đã chạy trên AWS và nhóm muốn một SDK nhẹ nhàng xung quanh việc chọn mô hình và công cụ.
Chú ý đến: việc triển khai và khả năng quan sát là những lựa chọn kiến trúc vượt ra ngoài vòng lặp cốt lõi. Kiểm tra mẫu hosting chính xác mà bạn dự định hoạt động.
10. Agno: Tốt nhất cho Nền Tảng Tác Nhân Tự Đưa Ra
Agno kết hợp các tác nhân, nhóm, quy trình làm việc, phiên, lưu trữ, tích hợp, phê duyệt và một bề mặt API dành cho các sản phẩm tác nhân đã được triển khai. Nó có thể phù hợp với các nhóm muốn nhiều hành vi nền tảng hơn ngay từ đầu trong khi vẫn giữ lại các tùy chọn tự đưa ra.
Các tích hợp MCP và bộ công cụ của nó cung cấp cho các tác nhân nhiều cách để tiếp cận các hệ thống bên ngoài. Rút ngắn bộ công cụ theo nhiệm vụ để dữ liệu khám phá và quyền hạn vẫn quản lý được.
Chọn nó khi: yêu cầu là một nền tảng tác nhân với các phiên, API, lưu trữ và hoạt động—không chỉ là một vòng lặp Python.
Chú ý đến: việc áp dụng một nền tảng rộng lớn trước khi quy trình làm việc ổn định. Chứng minh một trường hợp sử dụng có giới hạn trước tiên.
Cách Chọn Một Khung Tác Nhân AI
Sử dụng quy trình làm việc, không phải bản demo, làm đơn vị quyết định.
Chọn theo trạng thái và phục hồi lỗi
Nếu mỗi bước phải có thể kiểm tra và tiếp tục, bắt đầu với LangGraph, Microsoft Agent Framework hoặc một quy trình làm việc ADK quyết định. Nếu quy trình ngắn và tương tác, OpenAI Agents SDK hoặc Pydantic AI có thể yêu cầu ít mã điều phối hơn.
Chọn theo ngôn ngữ nhóm
Các nhóm ưu tiên Python có sự lựa chọn rộng nhất. Các nhóm TypeScript nên kiểm tra Mastra và các biến thể JavaScript của các framework liên quan. Các tổ chức hỗn hợp Python/.NET có lý do rõ ràng để đánh giá Microsoft Agent Framework. Các tổ chức đa ngôn ngữ nên bao gồm ADK trong bài kiểm tra.
Chọn theo quyền sở hữu triển khai
Hãy đặt năm câu hỏi cụ thể:
- Dữ liệu checkpoints và phiên được lưu trữ ở đâu?
- Thời gian chạy có thể tiếp tục sau khi một worker dừng không?
- Những dấu vết nào rời khỏi môi trường của bạn?
- Con người có thể phê duyệt một cuộc gọi công cụ trước khi thực thi không?
- Những thành phần lõi và được lưu trữ nào có điều khoản riêng biệt?
Khung NIST AI Risk Management Framework cung cấp một từ vựng quản trị hữu ích để lập bản đồ, đo lường và quản lý rủi ro AI. Áp dụng nó cho toàn bộ hệ thống, không chỉ riêng mô hình.
Thêm Dữ Liệu Web Trực Tiếp Mà Không Kết Nối Nó với Một Framework
Một khung tác nhân nên gọi một khả năng ổn định như search_public_sources hoặc extract_product_fields. Nó không nên biết về các điểm cuối proxy, dấu vân tay trình duyệt, bộ chọn trang hoặc chi tiết thông tin xác thực.
Scrapeless có thể cung cấp lớp công cụ đó thông qua MCP và các sản phẩm trình duyệt hoặc lấy dữ liệu được quản lý. Định nghĩa một danh sách cho phép, lược đồ yêu cầu, lược đồ kết quả, ngân sách trang và điều kiện chấp nhận. Bảo tồn các URL nguồn và ngữ cảnh thu thập với mỗi bản ghi được chấp nhận. Trang sản phẩm Scrapeless AI Agent mô tả bề mặt sản phẩm hiện tại đối diện với tác nhân.
Xem tài liệu Scrapeless để biết chi tiết tích hợp hiện tại và giá cả Scrapeless so với chi phí kết quả được chấp nhận thay vì số lần gọi công cụ thô.
Kế Hoạch Đánh Giá Thực Tế
Đưa mỗi ứng viên vào nhiệm vụ giống nhau, mô hình, công cụ, bộ nguồn và điều kiện dừng. Ghi lại:
- tỷ lệ kết quả chấp nhận và tính đầy đủ của nguồn;
- số lần gọi công cụ và số ký tự trả về;
- khả năng phục hồi checkpoint sau khi một worker bị gián đoạn;
- hành vi phê duyệt của con người;
- tính hữu ích của dấu vết trong một lần chạy thất bại có chủ đích;
- thời gian triển khai và quyền sở hữu hoạt động liên tục.
Đừng phong tỏa một người chiến thắng từ một tác nhân hello-world. Một khung nhận được vị trí của nó khi nhóm có thể giải thích một lần chạy sản xuất thất bại và khôi phục nó một cách an toàn.
Xây dựng vòng điều khiển với khung phù hợp với mô hình trạng thái của bạn, sau đó kết nối một lớp dữ liệu web có giới hạn. Bắt đầu với Scrapeless và thử nghiệm một quy trình làm việc được ủy quyền từ đầu đến cuối.
Câu Hỏi Thường Gặp
H: Khung tác nhân AI tốt nhất năm 2026 là gì?
Không có người chiến thắng chung. LangGraph là lựa chọn mặc định mạnh mẽ cho các quy trình làm việc có trạng thái rõ ràng; OpenAI Agents SDK phù hợp với các dịch vụ Python nhỏ; Google ADK phù hợp với các nhóm đa ngôn ngữ và Google Cloud. Lựa chọn tốt nhất là cái mà vượt qua các bài kiểm tra quy trình làm việc, phục hồi, phê duyệt và triển khai của bạn.
H: Tất cả các khung tác nhân AI có hỗ trợ MCP không?
Nhiều khung hiện tại hỗ trợ MCP trực tiếp hoặc thông qua các bộ chuyển đổi, nhưng độ sâu khác nhau. Kiểm tra hỗ trợ vận chuyển, lọc công cụ, xác thực, phê duyệt, và cách mà các lỗi xâm nhập vào trạng thái tác nhân.
H: Khung tác nhân có giống với nền tảng tác nhân không?
Không. Một khung thường là một thư viện để xây dựng luồng điều khiển. Một nền tảng cũng có thể cung cấp lưu trữ, lưu trữ dữ liệu, xác thực, dấu vết, đánh giá và hoạt động. Một số sản phẩm trải dài cả hai danh mục.
H: Hệ thống đa tác nhân có nên thay thế quy trình làm việc không?
Thường thì không. Sử dụng các bước quy trình làm việc xác định cho định tuyến, xác thực và phê duyệt cố định. Thêm các quyết định tác nhân ở nơi mà nhiệm vụ thực sự cần diễn giải hoặc lập kế hoạch.
H: Scrapeless hoạt động như thế nào với các khung tác nhân?
Scrapeless phơi bày khả năng tìm kiếm web, lấy dữ liệu và trình duyệt như một lớp công cụ riêng biệt, bao gồm các tùy chọn MCP. Khung giữ quyền sở hữu về lập kế hoạch và trạng thái; Scrapeless xử lý tiêu thụ web được ủy quyền và trả về nội dung để xác thực.
Tại Scrapless, chúng tôi chỉ truy cập dữ liệu có sẵn công khai trong khi tuân thủ nghiêm ngặt các luật, quy định và chính sách bảo mật trang web hiện hành. Nội dung trong blog này chỉ nhằm mục đích trình diễn và không liên quan đến bất kỳ hoạt động bất hợp pháp hoặc vi phạm nào. Chúng tôi không đảm bảo và từ chối mọi trách nhiệm đối với việc sử dụng thông tin từ blog này hoặc các liên kết của bên thứ ba. Trước khi tham gia vào bất kỳ hoạt động cạo nào, hãy tham khảo ý kiến cố vấn pháp lý của bạn và xem xét các điều khoản dịch vụ của trang web mục tiêu hoặc có được các quyền cần thiết.
