Popular Phát triển tác nhân AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Lyzr, Toolhouse, Relari, Smooth Operator, AgentRank và Peargent, helping you work more efficiently.
Peargent là một framework Python hiện đại, mạnh mẽ được thiết kế để xây dựng các tác nhân AI thông minh, cấp độ sản xuất. Nó cung cấp API trực quan, hỗ trợ LLM linh hoạt, điều phối đa tác nhân và bộ nhớ bền vững, cho phép các nhà phát triển tạo ra các giải pháp AI có khả năng mở rộng và mạnh mẽ cho việc sử dụng trong thế giới thực.
Phát triển tác nhân
AgentRank là một nền tảng do AI cung cấp được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng, khám phá và chia sẻ các tác nhân AI thông minh. Nó thúc đẩy một môi trường cộng đồng để tạo ra các giải pháp AI chức năng, hoàn chỉnh với khả năng tích hợp qua máy chủ MCP.
Chợ ứng dụng
Toolhouse là một nền tảng không mã/ít mã nhằm dân chủ hóa việc tạo ra các tác nhân AI. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các tác nhân AI cấp sản xuất từ các lời nhắc đơn giản. Với các tích hợp được xây dựng sẵn cho việc trích xuất dữ liệu web, tìm kiếm, RAG và cơ sở dữ liệu, Toolhouse trừu tượng hóa sự phức tạp của cơ sở hạ tầng, cho phép triển khai các tác nhân dưới dạng API có thể mở rộng chỉ bằng một cú nhấp chuột. Nó được thiết kế để trao quyền cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng để nhanh chóng ra mắt các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.
Phát triển tác nhân
Smooth Operator là một công cụ do AI cung cấp giúp tự động hóa các tác vụ máy tính trên Windows. Nó cho phép người dùng điều khiển máy tính của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên, thông qua một ứng dụng cục bộ hoặc một máy ảo dựa trên đám mây. Nó cũng cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho các nhà phát triển để xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh cho tự động hóa nâng cao.
Tự động hóa quy trình bằng robot
Relari là một nền tảng để thiết kế và xây dựng các tác nhân AI đáng tin cậy, có thể kiểm thử và xác minh bằng tiếng Anh đơn giản. Nó chuyển đổi các mô tả hành vi bằng ngôn ngữ tự nhiên thành các tác nhân mạnh mẽ, sẵn sàng cho sản xuất, vượt ra ngoài kỹ thuật prompt không thể đoán trước để đến một quy trình phát triển AI có cấu trúc và đáng tin cậy hơn.
Phát triển tác nhân
Lyzr là một nền tảng cơ sở hạ tầng agent cấp doanh nghiệp được thiết kế để xây dựng, triển khai và quản lý một lực lượng lao động AI đáng tin cậy. Nó cho phép các doanh nghiệp tự động hóa không chỉ các tác vụ đơn giản mà còn toàn bộ chức năng công việc thông qua các agent AI tùy chỉnh và được xây dựng sẵn, có tính năng bảo mật mạnh mẽ và các rào cản AI có trách nhiệm.
Giải pháp Doanh nghiệpCông cụ Phát triển tác nhân (Agent Development) là các framework và nền tảng chuyên dụng để xây dựng, thử nghiệm và triển khai các tác nhân AI tự trị. Các công cụ này cho phép nhà phát triển tạo ra các tác nhân có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực thi các nhiệm vụ phức tạp, đa bước bằng cách kết nối các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với các nguồn dữ liệu bên ngoài, API và phần mềm khác. Giá trị chính của chúng nằm ở việc biến các mô hình ngôn ngữ thụ động thành những người giải quyết vấn đề chủ động, có khả năng tương tác với môi trường kỹ thuật số để đạt được các mục tiêu cụ thể. Điều này cho phép tự động hóa các quy trình công việc tinh vi vượt xa khả năng trả lời câu hỏi đơn giản.
Các công cụ này được sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra các ứng dụng nâng cao như tác nhân hỗ trợ khách hàng tự động có thể xử lý việc trả hàng, trợ lý nghiên cứu thông minh thu thập và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, và tác nhân DevOps giám sát hệ thống và thực hiện các bản sửa lỗi tự động. Chúng rất cần thiết cho bất kỳ kịch bản nào yêu cầu AI thực hiện hành động thay vì chỉ tạo văn bản.
Khi chọn một công cụ Phát triển Tác nhân, hãy xem xét các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ (ví dụ: Python, TypeScript), phạm vi của thư viện tích hợp công cụ có sẵn, độ phức tạp của quá trình học và các tùy chọn có sẵn để triển khai và mở rộng quy mô. Ngoài ra, hãy đánh giá chất lượng của tài liệu và sự hỗ trợ của cộng đồng, vì chúng rất quan trọng để khắc phục sự cố các quy trình công việc phức tạp của tác nhân.
Một người quản lý hỗ trợ khách hàng cần giảm thời gian phản hồi và xử lý các truy vấn phổ biến một cách tự động. Sử dụng một framework phát triển tác nhân, một nhà phát triển xây dựng một tác nhân kết nối với cơ sở kiến thức của công ty, hệ thống quản lý đơn hàng (qua API) và hệ thống bán vé. Khi một khách hàng hỏi 'Đơn hàng của tôi ở đâu?', tác nhân có thể xác thực người dùng, truy vấn API đơn hàng để lấy trạng thái vận chuyển mới nhất và cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực. Nếu vấn đề phức tạp, như một mặt hàng bị hỏng, tác nhân có thể thu thập thông tin ban đầu và tạo một vé, giao nó cho một nhân viên hỗ trợ, tiết kiệm thời gian đáng kể cho đội ngũ hỗ trợ.
Một nhà phân tích thị trường cần biên soạn một báo cáo về các xu hướng mới nổi trong năng lượng tái tạo. Thay vì tìm kiếm thủ công hàng chục trang web và bài báo học thuật, họ triển khai một tác nhân AI. Nhà phân tích cung cấp một mục tiêu cấp cao: 'Tìm và tóm tắt 5 xu hướng hàng đầu về hiệu suất tấm pin mặt trời trong 12 tháng qua, trích dẫn nguồn.' Tác nhân lên kế hoạch cho các nhiệm vụ của mình: 1) Tìm kiếm các cơ sở dữ liệu học thuật như arXiv và Google Scholar. 2) Tìm kiếm các trang tin tức uy tín. 3) Trích xuất các phát hiện chính và các điểm dữ liệu. 4) Tổng hợp thông tin thành một bản tóm tắt mạch lạc. 5) Định dạng đầu ra với các trích dẫn. Tác nhân thực hiện các bước này một cách tự chủ, cung cấp một báo cáo có cấu trúc chỉ trong một khoảng thời gian ngắn.
Một kỹ sư DevOps chịu trách nhiệm duy trì thời gian hoạt động của một dịch vụ web quan trọng. Họ xây dựng một tác nhân AI để giám sát tình trạng hệ thống. Tác nhân được cấp quyền truy cập vào các công cụ ghi nhật ký (như Datadog API) và các điều khiển cơ sở hạ tầng (như AWS CLI). Khi tác nhân phát hiện sự gia tăng đột biến của lỗi máy chủ từ nhật ký, nó sẽ tự động khởi tạo một kế hoạch chẩn đoán: 1) Kiểm tra việc sử dụng CPU và bộ nhớ của máy chủ. 2) Phân tích các lần triển khai mã gần đây để tìm các vấn đề tiềm ẩn. 3) Nếu một dịch vụ cụ thể không phản hồi, hãy thử khởi động lại. Tác nhân ghi lại tất cả các hành động của mình và thông báo cho kỹ sư qua Slack với một bản tóm tắt về sự cố và các hành động khắc phục đã được thực hiện, cho phép phản ứng sự cố nhanh hơn ngay cả ngoài giờ làm việc.
Một đội ngũ bán hàng muốn tự động hóa việc đánh giá khách hàng tiềm năng và tiếp cận ban đầu. Một nhà phát triển sử dụng nền tảng phát triển tác nhân để tạo ra một tác nhân bán hàng. Tác nhân này được kết nối với một CRM (như Salesforce), một cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng và một dịch vụ email. Quy trình làm việc của tác nhân là: 1) Định kỳ quét CRM để tìm các khách hàng tiềm năng mới được gắn thẻ 'ưu tiên cao'. 2) Đối với mỗi khách hàng tiềm năng, sử dụng công cụ tìm kiếm web để tìm trang web công ty và tin tức gần đây của họ. 3) Sử dụng một LLM để soạn thảo một email tiếp cận được cá nhân hóa dựa trên ngành nghề của khách hàng tiềm năng và tin tức công ty gần đây. 4) Gửi email và lên lịch một nhiệm vụ theo dõi trong CRM cho một nhân viên bán hàng. Điều này tự động hóa quy trình nghiên cứu và soạn thảo tốn thời gian, cho phép nhân viên bán hàng tập trung vào các cuộc trò chuyện với khách hàng tiềm năng đã được đánh giá.
Một nhà phân tích kinh doanh thường xuyên nhận được yêu cầu tạo báo cáo từ nhiều nguồn dữ liệu (cơ sở dữ liệu SQL, Google Sheets, tệp CSV). Họ xây dựng một tác nhân phân tích dữ liệu để xử lý các yêu cầu này. Nhà phân tích giờ đây có thể hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, 'So sánh số liệu bán hàng quý 2 của Sản phẩm A và Sản phẩm B từ cơ sở dữ liệu bán hàng và bảng chi tiêu tiếp thị của chúng tôi, sau đó trực quan hóa mối tương quan.' Tác nhân hiểu yêu cầu, lên kế hoạch truy vấn cơ sở dữ liệu SQL, lấy dữ liệu từ Google Sheet được chỉ định qua API của nó, thực hiện so sánh, sử dụng thư viện trực quan hóa dữ liệu để tạo biểu đồ và biên soạn mọi thứ thành một báo cáo PDF. Điều này biến một nhiệm vụ thủ công kéo dài nhiều giờ thành một quy trình tự động chỉ trong vài phút.
Một chủ cửa hàng thương mại điện tử quản lý sản phẩm trên nhiều nền tảng (Shopify, Amazon, eBay). Họ tạo ra một tác nhân để đồng bộ hóa hàng tồn kho và giá cả. Tác nhân này được kết nối với API của cả ba nền tảng. Khi chủ cửa hàng cập nhật giá của một sản phẩm trong một bảng tính trung tâm, tác nhân sẽ phát hiện sự thay đổi, xác định các danh sách sản phẩm tương ứng trên Shopify, Amazon và eBay, và sử dụng các API tương ứng của chúng để cập nhật giá trên tất cả các nền tảng cùng một lúc. Nó cũng có thể theo dõi mức tồn kho, tự động hủy niêm yết một sản phẩm khi hết hàng trên một nền tảng để ngăn chặn việc bán quá mức trên các nền tảng khác, từ đó tinh giản việc quản lý bán lẻ đa kênh.
Công cụ Phát triển Tác nhân AI là các framework phần mềm, thư viện và nền tảng được thiết kế để xây dựng các tác nhân tự trị. Không giống như việc chỉ đơn giản sử dụng một LLM để trò chuyện, các công cụ này cung cấp cấu trúc để một AI có thể lập kế hoạch, suy luận và thực thi các nhiệm vụ đa bước. Chúng đạt được điều này bằng cách cho phép tác nhân sử dụng các 'công cụ' bên ngoài như API, cơ sở dữ liệu hoặc tìm kiếm web, và bằng cách quản lý bộ nhớ và quy trình ra quyết định của nó. Về cơ bản, chúng biến một mô hình ngôn ngữ thành một 'người lao động' có thể hành động, có khả năng tương tác với phần mềm và hệ thống 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 hành động so với tạo ra. Một API LLM tiêu chuẩn (như API của OpenAI) chủ yếu dùng để tạo văn bản, mã hoặc hình ảnh dựa trên một lời nhắc. Nó không có trạng thái và không thể tự tương tác với các hệ thống bên ngoài. Các nền tảng Phát triển Tác nhân cung cấp 'giàn giáo' xung quanh một LLM để cung cấp cho nó các khả năng như:
Nói tóm lại, một API LLM là 'bộ não', trong khi một framework phát triển tác nhân là 'cơ thể' cho phép bộ não hành động trong thế giới thực.
Mặc dù kiến trúc có thể khác nhau, hầu hết các tác nhân AI được xây dựng bằng các công cụ này đều có một số thành phần cốt lõi:
Độ khó rất khác nhau. Với các framework phát triển tác nhân hiện đại, việc xây dựng một tác nhân đơn giản có thể sử dụng một hoặc hai công cụ (như tìm kiếm web và máy tính) có thể được thực hiện với tương đối ít mã. Độ phức tạp tăng lên đáng kể khi bạn cần xây dựng các tác nhân mạnh mẽ, sẵn sàng cho sản xuất. Các thách thức bao gồm:
Các nền tảng low-code có thể hạ thấp rào cản gia nhập, nhưng các tác nhân phức tạp, quan trọng vẫn đòi hỏi chuyên môn phát triển và thử nghiệm đáng kể.
