ToolMage
Đăng nhập

Best 1 Trình xây dựng Agent AI tools for Tác nhân AI

Popular Trình xây dựng Agent AI tools in Tác nhân AI include Mastra, helping you work more efficiently.

Mastra
Freemium

Mastra

Mastra là một framework TypeScript mã nguồn mở được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các agent AI tinh vi và các luồng công việc phức tạp. Nó cung cấp một SDK thân thiện với nhà phát triển với các tính năng như bộ nhớ bền vững, gọi công cụ, Sinh tăng cường truy xuất (RAG) và đồ thị luồng công việc xác định. Được xây dựng bởi đội ngũ đứng sau Gatsby, Mastra đơn giản hóa việc tạo ra các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất trong hệ sinh thái JavaScript.

Trình xây dựng Agent
Visits 310.5KFavorites 129Likes 130

About Trình xây dựng Agent

Trình xây dựng Agent là các nền tảng được thiết kế để tạo, tùy chỉnh và triển khai các agent AI tự trị. Các công cụ này cung cấp giao diện trực quan, các thành phần được xây dựng sẵn và khả năng điều phối quy trình làm việc, cho phép người dùng xác định mục tiêu, hành động và quyền truy cập vào các công cụ bên ngoài của một agent. Chúng trao quyền cho cả nhà phát triển và người không chuyên về kỹ thuật để xây dựng các agent tinh vi có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhiều bước mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển từ một ý tưởng khái niệm đến một agent AI hoạt động và được triển khai.

Tính năng Cốt lõi

  • Trình thiết kế quy trình làm việc trực quan: Giao diện kéo-thả hoặc dựa trên nút để vạch ra logic, quy trình ra quyết định và chuỗi nhiệm vụ của agent.
  • Tích hợp Công cụ & API: Các trình kết nối để dễ dàng tích hợp các công cụ, cơ sở dữ liệu và API bên ngoài, giúp agent có khả năng tương tác với các hệ thống khác.
  • Linh hoạt về Mô hình LLM: Khả năng lựa chọn, cấu hình hoặc chuyển đổi giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau để cung cấp năng lượng cho khả năng suy luận của agent.
  • Quản lý Bộ nhớ: Hệ thống cung cấp cho agent bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn, cho phép chúng học hỏi từ các tương tác trong quá khứ và duy trì ngữ cảnh.
  • Triển khai & Giám sát: Các tính năng để triển khai agent dưới dạng ứng dụng hoặc API và để giám sát hiệu suất, chi phí và nhật ký thực thi của chúng.

Trường hợp sử dụng

Trình xây dựng Agent được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để tạo ra các giải pháp tự động hóa tùy chỉnh. Ví dụ, các nhóm tiếp thị xây dựng các agent để tiến hành nghiên cứu thị trường tự trị và tạo báo cáo. Trong vận hành, chúng được sử dụng để tạo ra các agent quản lý hàng tồn kho bằng cách tương tác với API của nhà cung cấp và cơ sở dữ liệu nội bộ. Các nhà phát triển cũng sử dụng các nền tảng này để nhanh chóng tạo mẫu và thử nghiệm các hệ thống đa agent phức tạp cho các nhiệm vụ như phân tích tài chính hoặc tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Cách lựa chọn

Khi chọn một Trình xây dựng Agent, trước tiên hãy xem xét cấp độ kỹ năng kỹ thuật cần thiết; lựa chọn giữa các nền tảng không cần mã cho người dùng doanh nghiệp và các framework ít mã/chuyên nghiệp cho nhà phát triển. Đánh giá hệ sinh thái tích hợp của nền tảng để đảm bảo nó hỗ trợ các công cụ và API thiết yếu của bạn. Đánh giá khả năng tùy chỉnh của nó, bao gồm sự linh hoạt để sử dụng các LLM khác nhau và thêm mã tùy chỉnh. Cuối cùng, xem xét các tùy chọn triển khai (đám mây, tại chỗ) và các tính năng giám sát để đảm bảo chúng phù hợp với yêu cầu vận hành của bạn.

Featured tool rankings

Most popular

  1. 1.MastraMonthly visits: 310.5K

Most favorited

  1. 1.MastraFavorites: 129

Most liked

  1. 1.MastraLikes: 130

Trình xây dựng Agent use cases

1

Xây dựng Agent Hỗ trợ Khách hàng Tự động

Một người quản lý hỗ trợ khách hàng, không có kỹ năng lập trình, sử dụng một Trình xây dựng Agent không cần mã để tạo ra một agent hỗ trợ. Họ sử dụng giao diện trực quan để thiết kế một quy trình làm việc, trong đó agent đầu tiên chào hỏi người dùng, sau đó sử dụng tích hợp cơ sở kiến thức để trả lời các câu hỏi thường gặp. Nếu một truy vấn liên quan đến tình trạng đơn hàng, agent được cung cấp một công cụ để truy cập API Shopify của công ty. Nó truy xuất chi tiết đơn hàng và cung cấp thông tin cập nhật cho khách hàng. Đối với các vấn đề phức tạp mà agent không thể giải quyết, quy trình làm việc sẽ tự động tạo một phiếu hỗ trợ trong Zendesk và thông báo cho một nhân viên hỗ trợ con người. Điều này tự động hóa hơn 60% các yêu cầu thông thường, giải phóng đội ngũ nhân viên để tập trung vào các trường hợp ưu tiên cao.

2

Thiết kế Agent Nghiên cứu & Phân tích Thị trường

Một nhà phân tích tiếp thị sử dụng một Trình xây dựng Agent ít mã để xây dựng một agent phục vụ cho việc phân tích đối thủ cạnh tranh. Agent này được cấu hình với một bộ công cụ: một để duyệt web nhằm theo dõi các trang web và blog của đối thủ, một công cụ khác để truy cập API Twitter nhằm theo dõi các lượt đề cập, và công cụ thứ ba để kết nối với Google Alerts. Nhà phân tích xác định một lịch trình hàng ngày. Mỗi buổi sáng, agent thực hiện các nhiệm vụ của mình, thu thập tất cả dữ liệu liên quan, và sau đó sử dụng khả năng suy luận của LLM để tổng hợp thông tin thành một bản tóm tắt ngắn gọn. Báo cáo cuối cùng, nêu bật các hoạt động chính của đối thủ và xu hướng thị trường, được tự động đăng lên một kênh Slack riêng để nhóm tiếp thị xem xét.

3

Tự động hóa các Nhiệm vụ Hội nhập Nhân sự Nội bộ

Một chuyên viên nhân sự sử dụng Trình xây dựng Agent để tạo ra một agent hội nhập cho nhân viên mới. Quy trình làm việc của agent được kích hoạt khi một nhân viên mới được thêm vào hệ thống nhân sự. Sau đó, nó thực hiện một chuỗi các hành động: gửi email chào mừng với các thông tin quan trọng, tạo tài khoản cho nhân viên mới trong các hệ thống cần thiết như Slack và Jira bằng cách sử dụng API tương ứng của chúng, và lên lịch các cuộc họp giới thiệu bằng cách truy cập Lịch Google của nhóm. Agent cũng giao các mô-đun đào tạo ban đầu trong hệ thống quản lý học tập của công ty. Điều này đảm bảo một trải nghiệm hội nhập nhất quán và tiết kiệm cho đội ngũ nhân sự vài giờ làm việc hành chính thủ công cho mỗi nhân viên mới.

4

Tạo mẫu Hệ thống Phân tích Tài chính Đa Agent

Một nhà phát triển tại một công ty fintech sử dụng một Trình xây dựng Agent chuyên nghiệp để nhanh chóng tạo mẫu một hệ thống phân tích tài chính. Họ tạo ra hai agent riêng biệt. Agent đầu tiên, 'Agent Thu thập Dữ liệu', được trang bị các công cụ để truy cập API dữ liệu tài chính (như Alpha Vantage) và API tin tức. Công việc duy nhất của nó là thu thập giá cổ phiếu thời gian thực và tin tức liên quan cho một công ty nhất định. Agent thứ hai, 'Agent Phân tích', nhận dữ liệu này. Nó sử dụng LLM của mình để thực hiện phân tích cảm tính trên tin tức, tương quan nó với các biến động giá cổ phiếu và tạo ra một luận điểm đầu tư ngắn gọn. Khung của trình xây dựng cho phép các agent này giao tiếp và truyền dữ liệu một cách liền mạch, giúp nhà phát triển có thể kiểm tra logic phức tạp trong vài ngày thay vì vài tuần.

5

Tạo Agent Lên Lịch trình Du lịch Cá nhân hóa

Một blogger du lịch sử dụng Trình xây dựng Agent trực quan để tạo ra một agent lập kế hoạch lịch trình cá nhân hóa cho khách truy cập trang web của họ. Người dùng nhập điểm đến, ngày đi, ngân sách và sở thích (ví dụ: 'lịch sử', 'ẩm thực', 'leo núi'). Sau đó, agent thực hiện một kế hoạch: nó sử dụng một công cụ để tìm kiếm chuyến bay và khách sạn trong ngân sách, một công cụ khác để truy cập API hướng dẫn du lịch để tìm các điểm tham quan phù hợp với sở thích của người dùng, và công cụ thứ ba để kiểm tra dự báo thời tiết. Nó tổng hợp tất cả thông tin này thành một lịch trình hàng ngày, hoàn chỉnh với các gợi ý hoạt động, liên kết đặt chỗ (được truy xuất qua API) và các mẹo thực tế, cung cấp một kế hoạch du lịch được tùy chỉnh cao trong vài phút.

6

Xây dựng Trợ lý Đánh giá và Tái cấu trúc Mã nguồn

Một trưởng nhóm phát triển phần mềm sử dụng Trình xây dựng Agent để tạo ra một agent trợ lý lập trình. Họ tích hợp agent này với kho lưu trữ GitHub của họ thông qua API. Quy trình làm việc của agent được kích hoạt mỗi khi có một yêu cầu kéo (pull request) mới. Nó được cung cấp một bộ công cụ: một công cụ 'linter' để kiểm tra sự không nhất quán về phong cách, một công cụ 'phân tích tĩnh' để xác định các lỗi tiềm ẩn, và quyền truy cập vào tài liệu tiêu chuẩn lập trình của nhóm. Agent xem xét mã nguồn dựa trên các tiêu chuẩn này, đăng nhận xét trực tiếp trên yêu cầu kéo với các đề xuất cải tiến, và thậm chí có thể đề xuất các tùy chọn tái cấu trúc mã nguồn cụ thể bằng cách sử dụng khả năng tạo mã của LLM. Điều này tự động hóa vòng đánh giá mã nguồn đầu tiên, cho phép các nhà phát triển con người tập trung vào phản hồi về kiến trúc và logic.

Related categories

Tác nhân tự trị3Tác nhân tự trị3Chatbot1Trình xây dựng tác nhân tùy chỉnh1Tác nhân máy tính để bàn1Công cụ dành cho nhà phát triển1Phát triển4Khung1Chợ ứng dụng1Đàm phán1Điều phối2Trợ lý cá nhân3

Trình xây dựng Agent FAQ

Trình xây dựng Agent là gì?

Trình xây dựng Agent là một nền tảng phần mềm hoặc framework được sử dụng để thiết kế, tạo và triển khai các agent AI tự trị. Không giống như một agent AI được xây dựng sẵn để thực hiện một chức năng cụ thể, trình xây dựng cung cấp các công cụ và môi trường để xây dựng các agent tùy chỉnh từ đầu. Các tính năng chính thường bao gồm trình chỉnh sửa quy trình làm việc trực quan, các trình kết nối để tích hợp các công cụ và API bên ngoài, khả năng chọn một công cụ suy luận cốt lõi (như LLM), và các hệ thống để quản lý bộ nhớ và nhiệm vụ của agent. Chúng cho phép người dùng tạo ra các giải pháp phù hợp cho các thách thức tự động hóa phức tạp.

Trình xây dựng Agent khác với Agent AI như thế nào?

Sự khác biệt chính nằm ở mục đích của chúng: một Trình xây dựng Agent là 'nhà máy' hoặc môi trường phát triển, trong khi một Agent AI là 'sản phẩm' cuối cùng.

  • Trình xây dựng Agent: Một nền tảng với các công cụ (trình chỉnh sửa trực quan, trình kết nối API, trình gỡ lỗi) được sử dụng để tạo và cấu hình logic, kỹ năng và mục tiêu của một agent. Bạn tương tác với một trình xây dựng để cấu trúc một agent.
  • Agent AI: Thực thể tự trị được tạo ra bởi trình xây dựng. Đó là ứng dụng thực thi các nhiệm vụ, tương tác với các hệ thống và đưa ra quyết định dựa trên logic được xác định trong trình xây dựng.

Nói tóm lại, bạn sử dụng một Trình xây dựng Agent để tạo ra một Agent AI, giống như bạn sử dụng một Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE) để viết một ứng dụng phần mềm.

Cần những kỹ năng gì để sử dụng Trình xây dựng Agent?

Các kỹ năng cần thiết thay đổi tùy thuộc vào loại Trình xây dựng Agent:

  • Trình xây dựng không cần mã: Dành cho người dùng không chuyên về kỹ thuật. Các kỹ năng chính cần thiết là tư duy logic, khả năng lập sơ đồ quy trình và hiểu rõ vấn đề bạn muốn tự động hóa. Bạn cần có khả năng chia nhỏ một nhiệm vụ phức tạp thành một chuỗi các bước logic.
  • Trình xây dựng ít mã: Dành cho người dùng có một số năng khiếu kỹ thuật, chẳng hạn như nhà phân tích kinh doanh hoặc người dùng thành thạo. Kiến thức cơ bản về API, cấu trúc dữ liệu (như JSON) và kịch bản có thể rất hữu ích để tạo ra các tích hợp nâng cao hơn và logic tùy chỉnh.
  • Chuyên nghiệp/Framework: Hướng đến các nhà phát triển. Kỹ năng lập trình vững chắc (thường là Python), kinh nghiệm với API và sự hiểu biết về các khái niệm AI/LLM là điều cần thiết để sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả.
Làm thế nào để chọn Trình xây dựng Agent phù hợp?

Việc chọn Trình xây dựng Agent phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:

  • Trình độ kỹ thuật của bạn: Bạn là một nhà phát triển cần toàn quyền kiểm soát (chuyên nghiệp), hay là một người dùng doanh nghiệp cần một giao diện kéo-thả đơn giản (không cần mã)?
  • Nhu cầu tích hợp: Lập danh sách các ứng dụng và API thiết yếu mà agent của bạn phải kết nối (ví dụ: Salesforce, Google Workspace, Slack). Kiểm tra xem trình xây dựng có các trình kết nối được xây dựng sẵn cho chúng không.
  • Tùy chỉnh và linh hoạt: Bạn có cần sử dụng một LLM cụ thể không? Bạn có cần khả năng viết các đoạn mã tùy chỉnh hoặc thêm các công cụ của riêng mình không? Một số trình xây dựng cởi mở hơn những trình xây dựng khác.
  • Triển khai và khả năng mở rộng: Bạn sẽ chạy agent của mình như thế nào? Hãy xem xét liệu bạn có cần lưu trữ trên đám mây, triển khai tại chỗ hay khả năng xuất agent dưới dạng một container. Đánh giá cách nền tảng xử lý việc mở rộng quy mô cho các tác vụ có khối lượng lớn.
Các thành phần chính của một agent AI được xây dựng bằng các công cụ này là gì?

Mặc dù việc triển khai có thể khác nhau, hầu hết các agent AI được xây dựng bằng Trình xây dựng Agent đều có chung một kiến trúc bao gồm một số thành phần chính:

  • Mô hình lõi (LLM): Đây là 'bộ não' của agent, chịu trách nhiệm suy luận, lập kế hoạch và hiểu ngôn ngữ. Trình xây dựng cho phép bạn chọn và cấu hình mô hình này.
  • Công cụ: Đây là 'đôi tay' của agent. Công cụ là các chức năng hoặc kết nối API cho phép agent tương tác với thế giới bên ngoài, chẳng hạn như tìm kiếm trên web, gửi email hoặc truy cập cơ sở dữ liệu.
  • Bộ nhớ: Thành phần này cho phép agent lưu giữ thông tin từ các tương tác trong quá khứ, cung cấp cho nó ngữ cảnh và khả năng học hỏi. Nó có thể là ngắn hạn (cho một cuộc trò chuyện) hoặc dài hạn (qua nhiều lần tương tác).
  • Logic Lập kế hoạch & Thực thi: Đây là quy trình làm việc hoặc chiến lược được xác định trong trình xây dựng. Nó quyết định cách agent chia nhỏ một mục tiêu thành các bước, quyết định sử dụng công cụ nào và xử lý lỗi.