Popular Phát triển AI tools in Tác nhân AI include Emergent, Warp, smolagents và AgentForge, helping you work more efficiently.
Emergent là nền tảng "vibe-coding" có tác tử đầu tiên trên thế giới, được thiết kế để xây dựng các ứng dụng full-stack đầy tham vọng bằng AI. Nó chuyển đổi các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên và ý định thành mã chức năng, giúp các nhà phát triển và đội nhóm tạo mẫu, xây dựng và lặp lại phần mềm nhanh hơn bao giờ hết.
Phát triển
Warp là một terminal dựa trên Rust được hỗ trợ bởi AI, được tái định hình thành một Môi trường Phát triển có Tác tử (ADE). Nó cho phép các nhà phát triển sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để ra lệnh cho các tác tử AI để viết mã, gỡ lỗi và triển khai. Warp kết hợp một terminal cực nhanh với quản lý tác tử đa luồng, cho phép bạn xây dựng, kiểm thử và phát hành phần mềm nhanh hơn bằng cách chạy song song nhiều tác vụ phát triển.
Phát triển
smolagents là một framework agent AI tối giản, mã nguồn mở được phát triển bởi Hugging Face. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng và triển khai các agent AI mạnh mẽ, ưu tiên mã lệnh (code-first) với lượng mã Python tối thiểu. Bằng cách tập trung vào sự đơn giản và hiệu quả, nó cho phép các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tương tác liền mạch với các công cụ và thế giới thực, hỗ trợ nhiều loại mô hình và môi trường thực thi an toàn.
Phát triển
AgentForge là một boilerplate NextJS tích hợp đầy đủ, được thiết kế để tăng tốc phát triển ứng dụng AI. Nó cung cấp cho các nhà phát triển các agent AI được xây dựng sẵn, quy trình làm việc có thể tùy chỉnh bằng LangGraph và các thành phần UI có thể tái sử dụng. Tích hợp liền mạch với LangChain, OpenAI, Groq, v.v. để khởi động công ty khởi nghiệp AI của bạn trong vài ngày, không phải vài tuần, tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức phát triển.
Phát triểnCông cụ Phát triển Tác tử AI là các framework và nền tảng chuyên dụng để xây dựng, triển khai và quản lý các tác tử AI tự trị. Các công cụ này cung cấp các thành phần có cấu trúc để tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), kết nối với các API bên ngoài và quản lý bộ nhớ hoặc trạng thái. Chúng cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác tử tinh vi có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ phức tạp. Điều này giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển các trợ lý AI tùy chỉnh, quy trình làm việc tự động và các hệ thống thông minh.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phát triển phần mềm, kỹ sư AI và nhà nghiên cứu. Chúng được áp dụng trong việc xây dựng các chatbot dịch vụ khách hàng tùy chỉnh có thể truy cập dữ liệu người dùng, tạo ra các tác tử phân tích dữ liệu tự động truy vấn cơ sở dữ liệu và phát triển các trợ lý cá nhân quản lý lịch và email. Chúng cũng rất cần thiết để tạo mẫu các hệ thống đa tác tử phức tạp cho nghiên cứu và tự động hóa doanh nghiệp.
Khi chọn một công cụ Phát triển Tác tử AI, hãy xem xét khả năng tương thích với ngôn ngữ lập trình và hệ sinh thái (ví dụ: Python, TypeScript). Đánh giá mức độ trừu tượng—liệu bạn cần một thư viện cấp thấp để kiểm soát hoàn toàn hay một nền tảng cấp cao để tăng tốc độ. Kiểm tra phạm vi các LLM được hỗ trợ và sự mạnh mẽ của khả năng tích hợp công cụ. Cuối cùng, hãy đánh giá chất lượng tài liệu và sự hỗ trợ của cộng đồng, vì đây là những yếu tố quan trọng đối với các dự án phức tạp.
Một nhà phát triển tại một công ty thương mại điện tử sử dụng một framework phát triển tác tử để tạo ra một tác tử hỗ trợ tinh vi. Họ kết nối một LLM mạnh mẽ với cơ sở kiến thức nội bộ của công ty và API Shopify của nó. Tác tử kết quả có thể hiểu các truy vấn phức tạp của khách hàng, cung cấp thông tin cập nhật trạng thái đơn hàng chính xác bằng cách lấy dữ liệu thời gian thực, xử lý yêu cầu trả hàng tự động và chuyển các vấn đề cho nhân viên hỗ trợ khi cần thiết. Điều này tự động hóa hơn 60% các yêu cầu hỗ trợ thông thường, giúp đội ngũ nhân viên có thời gian xử lý các trường hợp phức tạp hơn.
Một nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa việc báo cáo hàng tuần. Sử dụng một nền tảng tác tử low-code, họ tạo ra một tác tử kết nối với cơ sở dữ liệu PostgreSQL của công ty và Google Sheets. Mỗi tuần, tác tử tự động chạy các truy vấn SQL được xác định trước để thu thập dữ liệu bán hàng, thực hiện các phân tích cơ bản như tính toán tỷ lệ tăng trưởng, định dạng kết quả thành một báo cáo có cấu trúc và điền vào một tab mới trong Google Sheet. Điều này giúp nhà phân tích tiết kiệm vài giờ kéo dữ liệu và định dạng báo cáo thủ công mỗi tuần, cho phép họ tập trung vào những hiểu biết chiến lược sâu sắc hơn.
Một nhà phát triển phần mềm sử dụng một framework tác tử mã nguồn mở để xây dựng một trợ lý cá nhân. Tác tử được cấp quyền truy cập vào Lịch Google, Gmail và API của một ứng dụng danh sách công việc. Nhà phát triển lập trình cho nó thực hiện các nhiệm vụ như: tự động lên lịch các cuộc họp dựa trên yêu cầu qua email và sự sẵn có trên lịch, tóm tắt các email quan trọng chưa đọc vào đầu ngày, và tạo các nhiệm vụ trong ứng dụng danh sách công việc từ các tin nhắn được đánh dấu là có thể hành động. Tác tử này hoạt động như một trung tâm, hợp lý hóa năng suất cá nhân và giảm bớt công việc hành chính thủ công.
Một nhóm nghiên cứu AI đang khám phá giải pháp giải quyết vấn đề hợp tác. Họ sử dụng một framework phát triển tác tử để nhanh chóng tạo mẫu một hệ thống với ba tác tử riêng biệt: một tác tử 'Nhà nghiên cứu' tìm kiếm thông tin trên web bằng API tìm kiếm, một tác tử 'Nhà phân tích' xử lý văn bản thu thập được để xác định những hiểu biết chính, và một tác tử 'Người viết' tổng hợp những hiểu biết đó thành một bản tóm tắt mạch lạc. Các công cụ quan sát của framework cho phép nhóm hình dung luồng giao tiếp và quy trình ra quyết định giữa các tác tử, cho phép lặp lại nhanh chóng các chiến lược hợp tác của họ.
Một công ty SaaS muốn cải thiện quá trình giới thiệu người dùng và khám phá tính năng. Đội ngũ kỹ sư của họ tích hợp một SDK phát triển tác tử vào ứng dụng web của họ. Họ tạo ra một trợ lý AI có thể hiểu câu hỏi của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, truy cập tài liệu của sản phẩm và cung cấp hướng dẫn từng bước bằng cách làm nổi bật các yếu-tố giao diện người dùng. Ví dụ, một người dùng có thể hỏi, 'Làm cách nào để tạo hóa đơn?' và tác tử sẽ hướng dẫn họ qua quy trình trực tiếp trong ứng dụng, cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng và giảm số lượng phiếu hỗ trợ.
Một nhóm DevOps xây dựng một tác tử trợ lý lập trình để hợp lý hóa quy trình phát triển của họ. Họ cấu hình cho tác tử quyền truy cập vào cơ sở mã của họ trên GitHub và tài liệu tiêu chuẩn lập trình nội bộ. Giờ đây, các nhà phát triển có thể yêu cầu tác tử 'tạo một đoạn mã boilerplate Python cho một điểm cuối API REST mới' hoặc 'đánh giá pull request này để tìm các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn'. Tác tử sử dụng khả năng lập trình của LLM và quyền truy cập công cụ để thực hiện các nhiệm vụ này, giảm bớt công việc lặp đi lặp lại và giúp duy trì chất lượng mã nguồn cao trong toàn đội.
Công cụ Phát triển Tác tử AI là các framework, thư viện và nền tảng phần mềm chuyên dụng được thiết kế để đơn giản hóa việc tạo ra các tác tử AI tự trị. Chúng cung cấp các khối xây dựng cốt lõi cho kiến trúc của tác tử, chẳng hạn như tích hợp với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), kết nối với các công cụ và API bên ngoài, và quản lý bộ nhớ. Không giống như các môi trường lập trình đa năng, những công cụ này được thiết kế đặc biệt để xây dựng các ứng dụng có thể suy luận, lập kế hoạch và hành động độc lập để đạt được mục tiêu.
Việc chọn framework phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của dự án của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Sự khác biệt chính là tính chuyên môn hóa. Một Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE) thông thường như VS Code hoặc PyCharm cung cấp các công cụ rộng rãi để viết, gỡ lỗi và chạy bất kỳ loại mã nào. Ngược lại, một công cụ Phát triển Tác tử AI là một framework hoặc nền tảng chuyên dụng được xây dựng *trên* các môi trường này. Nó cung cấp các thành phần được xây dựng sẵn dành riêng cho các hệ thống dựa trên tác tử, chẳng hạn như quản lý trạng thái tác tử, điều phối công cụ và các mẫu kỹ thuật prompt, đây không phải là các tính năng tiêu chuẩn trong một IDE thông thường.
Một tác tử AI thường bao gồm một số thành phần cốt lõi được hỗ trợ bởi các công cụ phát triển này:
Những công cụ này được sử dụng bởi một loạt các chuyên gia kỹ thuật. Người dùng chính là các nhà phát triển phần mềm và kỹ sư AI/ML, những người xây dựng các ứng dụng dựa trên tác tử tùy chỉnh cho công ty hoặc khách hàng của họ. Các nhà nghiên cứu AI cũng sử dụng chúng rộng rãi để tạo mẫu và thử nghiệm các kiến trúc tác tử mới và hệ thống đa tác tử. Ngoài ra, với sự phát triển của các nền tảng low-code, các nhà quản lý sản phẩm và nhà phân tích kinh doanh am hiểu công nghệ đang bắt đầu sử dụng các công cụ này để xây dựng các tác tử tự động hóa quy trình làm việc đơn giản hơn mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng.
