Najlepsze frameworki agentów AI, na które warto zwrócić uwagę w 2025 roku: kompletny przewodnik

Początkowo organizacje na całym świecie wykazywały zainteresowanie robotyzacją procesów, w połączeniu z platformami low-code i narzędziami do orkiestracji, w celu zwiększenia produktywności i skalowania operacji biznesowych. Automatyzacja nabrała wówczas nowego rozmachu dzięki wirtualnym agentom i chatbotom, które umożliwiły prowadzenie rozmów. Następnie pojawiły się duże modele językowe (LLM), wektorowe bazy danych i inne generatywne innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, służące do generowania treści i kodu, a także do odpowiadania na pytania w formie konwersacji.

Wkraczamy teraz w erę agentów AI, którzy łączą w sobie funkcje automatyzacji, doświadczenia konwersacyjne i możliwości koordynacji procesów, aby wprowadzić firmy w kolejną fazę transformacji w kierunku AI.

„Agent AI odnosi się do systemu lub programu, który wykorzystuje AI do realizacji celów i zadań w imieniu użytkowników lub innego systemu poprzez projektowanie przepływów pracy i wykorzystywanie dostępnych narzędzi”.

Obecnie organizacje inwestują w Rozwój agentów AIt Branże automatyzować złożone zadania, usprawniać procesy decyzyjne i ulepszać doświadczenia klientów dzięki inteligentnym systemom zorientowanym na cele. Budowanie agenta AI od podstaw z wykorzystaniem języków programowania takich jak JavaScript i Python może być kosztowne i czasochłonne. Ramy agentów AI zniwelować tę lukę, oferując szybszy i bardziej efektywny sposób tworzenia agentów AI.

Przy tak wielu dostępnych frameworkach, wybór odpowiedniego może być trudny. Dlatego stworzyliśmy tego bloga, aby przedstawić Ci najlepsze frameworki dla agentów AI w 2025 roku i pomóc Ci zacząć.

Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze struktury agenta AI 

Wybór odpowiedniego frameworka dla agentów AI w 2025 roku może być przytłaczający. Dlatego firmy powinny rozważyć kilka kluczowych czynników przed podjęciem decyzji. Przyjrzyjmy się im:

• Złożoność

Pierwszym krokiem w wyborze frameworków agentów AI jest jasne zdefiniowanie zadań, które agent ma wykonywać, i zrozumienie ich złożoności. Złożoność zadań może się znacznie różnić w zależności od systemu wieloagentowego i agenta zorientowanego na cel. Bardziej złożone frameworki agentów AI oferują zaawansowane możliwości, jednak mogą również wydłużać czas programowania i wymagać specjalistycznej wiedzy.

• Prywatność i bezpieczeństwo danych

Prywatność i bezpieczeństwo danych powinny być priorytetem przy wyborze najodpowiedniejszego rozwiązania z listy platform agentów AI. Firmy powinny zweryfikować polityki i środki bezpieczeństwa platformy, w tym szyfrowanie danych w spoczynku i w ruchu, solidne mechanizmy kontroli dostępu oraz wydajny mechanizm obsługi lub usuwania poufnych informacji. 

• Łatwość użycia

Wybierając frameworki agentów AI, kluczowe jest dopasowanie ich do umiejętności zespołu programistów zatrudnianego przez firmy do realizacji projektu. Dla organizacji z ograniczonymi zasobami technicznymi, przyjazne dla początkujących platformy, takie jak CrewAI, oferują interfejsy bez kodu i gotowe szablony agentów, które umożliwiają szybkie prototypowanie i szybsze wprowadzanie produktów na rynek.

Z drugiej strony przedsiębiorstwa zatrudniające zespół ekspertów ds. opracowywania frameworków agentów AI mogą skorzystać z zaawansowanych frameworków, takich jak LangGraph, które zapewniają większą elastyczność dzięki kontroli niskiego poziomu i możliwości dostosowywania kodu.

• Wydajność i skalowalność

Wydajność jest kluczowym czynnikiem przy wyborze frameworków agentów AI 2025. Firmy powinny analizować szybkość reakcji frameworka, szczególnie w aplikacjach czasu rzeczywistego, gdzie niskie opóźnienia mają kluczowe znaczenie. Równie ważne jest przetestowanie jego zdolności do radzenia sobie z dużym obciążeniem danych i jednoczesnymi żądaniami użytkowników bez wąskich gardeł wydajnościowych. Ponadto należy upewnić się, że framework będzie mógł efektywnie skalować się, aby sprostać przyszłej ekspansji firmy i rosnącym wymaganiom operacyjnym.

• Bezproblemowa integracja

Kluczowe jest zrozumienie, czy platforma agenta AI może bezproblemowo zintegrować się z istniejącym stosem technologicznym, źródłami danych, infrastrukturą i narzędziami. Należy ustalić, czy agent AI zostanie wdrożony na serwerach lokalnych, czy w chmurze, oraz czy rozpocznie się od konfiguracji na małą skalę, czy od wdrożenia na pełną skalę. Wcześniejsze zaplanowanie tych aspektów zapewnia płynniejszy proces wdrożenia.

Najlepsze frameworki agentów AI w 2025 r. 

Poniżej znajduje się lista frameworków agentów AI, które firmy powinny sprawdzić w 2025 roku.

1. AutoGen

Źródło pliku: Autogenowanie

AutoGen to framework programistyczny typu open source, służący do tworzenia agentów AI i upraszczania współpracy między wieloma agentami w celu rozwiązywania zadań. Głównym celem takich frameworków agentów AI jest zapewnienie łatwego w użyciu i elastycznego frameworka, który może przyspieszyć rozwój i badania nad agentami AI. Pierwsza wersja AutoGen napotkała problemy ze skalowalnością, ponieważ oferowała ograniczone wsparcie dla dynamicznych przepływów pracy i narzędzi do debugowania. AutoGen v0.4 rozwiązuje ten problem dzięki swojej solidnej, asynchronicznej i sterowanej zdarzeniami architekturze.

Kluczowe funkcje

• Asynchroniczne przesyłanie wiadomości:Agenci komunikują się za pomocą asynchronicznych wiadomości, korzystając ze wzorców sterowanych zdarzeniami oraz żądania/odpowiedzi.
• Modułowy i rozszerzalny: Systemy można dostosowywać do indywidualnych potrzeb za pomocą podłączanych agentów, narzędzi, pamięci i modeli.
• Obserwowalność i debugowanie:AutoGen zawiera wbudowane narzędzia do śledzenia, monitorowania i debugowania przepływów pracy z obsługą OpenTelemetry.
• Skalowalny i rozproszony:Struktura umożliwia tworzenie rozproszonych sieci agentów w obrębie organizacji.
• Wsparcie międzyjęzykowe:Umożliwia współpracę agentów napisanych w różnych językach, takich jak Python i .NET.

2. Załoga AI 

Źródło pliku: ZałogaAI

CrewAI to kolejna nazwa na naszej liście frameworków agentów AI, które możesz wybrać w 2025 roku. CrewAI to błyskawicznie szybki i lekki framework w Pythonie, zaprojektowany od podstaw i całkowicie niezależny od LangChain i innych istniejących frameworków agentów AI. CrewAI charakteryzuje się minimalistyczną architekturą, która zapewnia niskie obciążenie, wysoką szybkość wykonywania i maksymalną kontrolę programistów nad zachowaniem środowiska wykonawczego. Stworzony dla programistów ceniących prostotę i wydajność, CrewAI oferuje elastyczność w tworzeniu złożonych agentów AI klasy korporacyjnej, dostosowanych do każdego scenariusza.

Kluczowe funkcje

• Agenci bazujący na rolach:CrewAI tworzy dedykowanych agentów dostosowanych do konkretnych ról, zestawów umiejętności i celów, począwszy od badań i analiz, aż po tworzenie treści.
• Elastyczne narzędzia: Udostępnia agentom niestandardowe narzędzia i interfejsy API, które umożliwiają im bezproblemowe łączenie się z zewnętrznymi platformami i źródłami danych.
• Inteligentna współpraca:CrewAI umożliwia agentom dzielenie się spostrzeżeniami i skuteczną koordynację działań, dzięki czemu mogą wspólnie rozwiązywać złożone zadania.
• Zarządzanie zadaniami:CrewAI definiuje sekwencyjne lub równoległe przepływy pracy, które umożliwiają agentom automatyczne zarządzanie zależnościami i wykonywaniem zadań.

3. LangChain 

Źródło pliku: LangChain

LangChain to renomowany framework open source, używany do tworzenia aplikacji opartych na LLM, w tym chatbotów, takich jak ChatGPT, i agentów AI. LangChain wykorzystuje architekturę modułową, w której każdy moduł działa jak uproszczony blok konstrukcyjny, obejmujący złożone koncepcje związane z pracą z dużymi modelami językowymi (LLM). Moduły te można łączyć ze sobą, aby z łatwością tworzyć zaawansowane aplikacje AI. Jest on pomocny w budowaniu prostych agentów AI z przejrzystymi, krok po kroku przepływami pracy. LangChain obsługuje również bazy danych wektorowych i zawiera narzędzia do dodawania pamięci do aplikacji. Platforma LangSmith w LangChain umożliwia debugowanie, testowanie i monitorowanie wydajności.

Kluczowe funkcje

• Architektura modułowa i kompozycyjnaElastyczna architektura pozwala programistom na składanie komponentów, takich jak łańcuchy, narzędzia i agenci, w oparciu o potrzeby ich aplikacji.
• Integracja z API i bazami danych:LangChain idealnie nadaje się do dynamicznych aplikacji opartych na danych, ponieważ płynnie łączy się z interfejsami API, bazami danych i systemami plików.
• Łańcuchy, agenci i obsługa pamięci:LangChain obsługuje predefiniowane łańcuchy, autonomicznych agentów i moduły pamięci w celu zachowania kontekstu podczas konwersacji i zadań.
• Zgodność z wieloma dostawcami LLMJest kompatybilny z kilkoma programami LLM, w tym OpenAI, Anthropic, Cohere i Hugging Face, co zapewnia elastyczność i możliwość wyboru.

4. LangGraph

Źródło pliku: LangGraf

LangGraph to framework open source dla agentów AI stworzony przez LangChain. Ułatwia on tworzenie, wdrażanie i zarządzanie zaawansowanymi, generatywnymi przepływami pracy AI. Oferuje on rozbudowany zestaw narzędzi i bibliotek, które pomagają użytkownikom efektywnie budować, uruchamiać i dostrajać duże modele językowe (LLM) na dużą skalę. Framework wykorzystuje architekturę opartą na grafach, aby skutecznie reprezentować i obsługiwać złożone powiązania w przepływach pracy agentów AI.

Kluczowe funkcje

• Architektura stanowa: Struktura ta jest przeznaczona do tworzenia wieloetapowych aplikacji z obsługą stanu, takich jak agenci i chatboty.
• Zintegrowany z LangChain:LangGraph łączy narzędzia LangChain, pamięć i agentów w ramach struktury opartej na grafie.
• Rozgałęzianie warunkowe:Obsługuje dynamiczne podejmowanie decyzji i przepływ kontroli pomiędzy węzłami.
• Modułowe i wielokrotnego użytkuWęzły grafu reprezentują funkcje modułowe, co sprzyja ponownemu wykorzystaniu i skalowalności.
• Przyjazny dla debugowania:LangGraph wizualizuje ścieżki obliczeniowe, ułatwiając debugowanie i testowanie.
• Zgodność między różnymi platformami:LangGraph obsługuje języki Python i TypeScript, co zwiększa elastyczność programistów.

5. Indeks lamy

Źródło pliku: LamaIndeks

LlamaIndex to platforma do orkiestracji danych typu open source, idealna do tworzenia rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji (gen AI) i agentów AI. Oferuje gotowe do użycia agenty i narzędzia, a także nowo dodane przepływy pracy, które umożliwiają tworzenie systemów wieloagentowych. Dostępna w językach Python i TypeScript, platforma LlamaIndex usprawnia rozszerzanie kontekstu w zastosowaniach GenAI, wykorzystując potok Retrieval-Augmented Generation (RAG), integrując wiele narzędzi i funkcjonalności w celu uproszczenia procesu rozwoju.

Kluczowe funkcje

• Indeksowanie zależne od kontekstu:LlamaIndex może tworzyć inteligentne indeksy, które usprawniają zrozumienie i wyszukiwanie materiałów LLM.
• Modułowe rurociągi RAG:LlamaIndex umożliwia elastyczną konstrukcję przepływów pracy generowania rozszerzonego o pobieranie.
• Zaawansowane zapytania:CzInfrastruktura agenta AI obsługuje wyszukiwanie według słów kluczowych, wyszukiwanie semantyczne i wyszukiwanie hybrydowe w celu uzyskania precyzyjnych odpowiedzi.
• Zgodność ram:LlamaIndex można łatwo zintegrować z narzędziami LangChain, OpenAI, Pinecone i innymi.
• LLM-Agnostyk: Ten Struktura agenta AI współpracuje z dowolnym modelem językowym i architekturą magazynu wektorów.
• Bezproblemowa integracja danych:LlamaIndex łączy się z różnymi źródłami, takimi jak pliki PDF, interfejsy API, bazy danych i Notion.

6. Jądro semantyczne

Źródło pliku: Jądro semantyczne

Semantic Kernel to lekki, open source'owy pakiet SDK zaprojektowany, aby uprościć tworzenie agentów AI i płynnie integrować zaawansowane modele AI z aplikacjami Python, C# lub Java. Działając jako inteligentne oprogramowanie pośredniczące, przyspiesza rozwój gotowych do wdrożenia w przedsiębiorstwie rozwiązań AI.

Rozwiązanie Semantic Kernel, któremu zaufały Microsoft i wiodące firmy z listy Fortune 500, wyróżnia się modułowością, elastycznością i wbudowaną możliwością obserwacji. Dzięki funkcjom zwiększającym bezpieczeństwo, takim jak hooki, telemetria i filtry, umożliwia ono programistom tworzenie bezpiecznych i odpowiedzialnych systemów AI na dużą skalę i z pewnością siebie.

Kluczowe funkcje

• Integracja multimodalnej sztucznej inteligencji:Semantic Kernel umożliwia bezproblemową integrację LLM z symboliczną sztuczną inteligencją, tradycyjnym kodem i zewnętrznymi interfejsami API.
• System umiejętności kompozycyjnych:Umożliwia programistom rozbicie zadań na umiejętności i funkcje wielokrotnego użytku w celu modułowego projektowania.
• Planer i wsparcie pamięciWbudowane moduły planowania i pamięci pomagają agentom rozumować, zapamiętywać i dostosowywać się do kontekstu.
• Zestawy SDK międzyplatformowe:Semantic Kernel obsługuje języki C#, Python i Java, zapewniając elastyczność w zakresie stosowania różnych technologii.
• Rozszerzalny i otwarty kod źródłowyBędąc oprogramowaniem typu open source, Semantic Kernel pozwala na pełną personalizację, obsługę wtyczek i ulepszenia wprowadzane przez społeczność.

Dlaczego Antier jest firmą, do której warto się udać, jeśli chodzi o opracowanie frameworka agenta AI? 

Wybór odpowiedniego partnera do rozwoju frameworków agentów AI jest kluczowy dla utrzymania przewagi w cyfrowym świecie. Antier wyróżnia się jako firma specjalizująca się w rozwoju agentów AI, oferująca solidne, przyszłościowe frameworki agentów AI, dostosowane do zróżnicowanych potrzeb biznesowych.

• Kompleksowe tworzenie niestandardowych struktur

Antier oferuje kompleksowe usługi rozwoju agentów AI, w tym tworzenie frameworków dla agentów AI, idealnie dopasowanych do Twoich celów strategicznych. To holistyczne podejście pozwala firmom zachować konkurencyjność i innowacyjność.

• Modułowe, skalowalne, interoperacyjne struktury

Nasze frameworki agentów AI zostały stworzone z myślą o elastyczności. Zaprojektowane z myślą o bezproblemowej skalowalności i integracji z istniejącymi systemami, umożliwiają przedsiębiorstwom modernizację lub adaptację bez kosztownych remontów.

• Etyczna sztuczna inteligencja i zgodność z przepisami w fazie projektowania

W procesie rozwoju uwzględniamy zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i zgodność z przepisami. Nasze rozwiązania, tworzone przez ekspertów, priorytetowo traktują prywatność danych, przejrzystość i uczciwość, które są kluczowe dla budowania godnych zaufania ekosystemów sztucznej inteligencji.

• Globalna dostawa, wsparcie klasy korporacyjnej

Dzięki globalnej obecności i całodobowemu wsparciu Antier gwarantuje spójne świadczenie usług i szybkie rozwiązywanie problemów, niezależnie od lokalizacji lub skali działalności.

• Udokumentowane osiągnięcia w różnych branżach

Od finansów i opieki zdrowotnej, po logistykę i nieruchomości, Antier z powodzeniem dostarcza rozwiązania AI w różnych sektorach. Nasza dogłębna wiedza specjalistyczna przekłada się na ramy, które skutecznie rozwiązują rzeczywiste problemy.

• Analityka, monitorowanie i kontrola w jednym miejscu

Nasze frameworki agentów AI zawierają zintegrowane pulpity nawigacyjne do monitorowania wydajności, analiz i kontroli w czasie rzeczywistym. Ta scentralizowana widoczność usprawnia podejmowanie decyzji i zwiększa wydajność operacyjną.

Dzięki zaangażowaniu w innowacyjność, zgodność z przepisami i skalowalność Antier jest strategicznym partnerem w zakresie rozwoju agentów AI, na którym możesz z łatwością polegać w 2025 roku, jeśli chodzi o dostarczanie inteligentnych rozwiązań, które rozwijają się wraz z Twoją firmą.

Ostatnie słowa 

Platformy agentów AI 2025 zmieniają sposób, w jaki firmy automatyzują procesy, usprawniają interakcje z użytkownikami i efektywnie skalują operacje. Dzięki szerokiej gamie dostępnych platform, od platform modułowych, takich jak LangChain i AutoGen, po lekkie rozwiązania, takie jak CrewAI, organizacje mogą znaleźć odpowiednie narzędzia dopasowane do swoich celów i stosów technologicznych. Wybór odpowiedniej platformy wymaga oceny takich czynników, jak wydajność, skalowalność, bezpieczeństwo i łatwość integracji.

Współpraca z Rozwój agentów AI Eksperci tacy jak Antier umożliwiają firmom dostęp do gotowych na przyszłość, etycznych i konfigurowalnych agentów AI, którzy napędzają innowacje i zrównoważony rozwój. Skontaktuj się z naszym wykwalifikowanym zespołem, aby uzyskać wsparcie ekspertów. Rozwój struktury agenta AI.