您应该知道的 5 大 AI 代理平台

AI 代理是自主程序，旨在感知其环境并采取行动以实现特定目标。由于用于构建和部署这些代理的强大平台的激增，各种规模的企业现在都可以访问它们。这些平台正在使 AI 大众化，使组织能够利用尖端技术，而无需在机器学习或神经网络架构方面拥有深厚的专业知识。

这些平台的重要性怎么强调都不为过。它们不仅仅是工具;它们是创新的催化剂，使企业能够：

• 快速构建原型并部署 AI 解决方案
• 针对特定行业需求定制代理
• 在整个组织中扩展 AI 功能
• 将高级 AI 功能集成到现有系统中

在我们深入研究构建 AI 代理的顶级平台时，我们将探讨每个平台如何使您的企业保持在 AI 开发的最前沿。

但在深入研究之前，请务必查看我的“AI 代理和架构简介”以更深入地了解。

1. crewAI

crewAI 是一个创新的开源框架，旨在促进创建复杂的多智能体 AI 系统。

crewAI 主页

主要特点：

• 基于角色的代理设计，具有可自定义的目标和背景故事
• 灵活的内存系统（短期、长期和共享）
• 可扩展工具框架
• 串联、并行或分层的多代理协作
• 内置护栏和错误处理

使用案例和优势：

• 项目管理： crewAI 可以模拟项目管理团队，由不同的代理处理调度、资源分配和风险评估。
• 财务分析：可以为代理人分配市场分析师、风险评估员和投资策略师等角色，共同提供全面的财务见解。
• 内容创建： 一组代理可以协作进行内容创建，角色包括研究、写作、编辑和 SEO 优化。

限制和规模：

虽然 crewAI 是构建多智能体 AI 系统的强大框架，但它存在一些限制：

• 需要编程专业知识，限制了非技术用户的可访问性
• 缺少内置安全功能，如数据加密和 OAuth 身份验证
• 没有托管解决方案，需要开发人员管理部署和扩展
• 由于多个代理交互，可能会占用更多资源
• 代理的内存管理复杂性

无法明确说明 crewAI 可以处理的最大项目规模。但是，它的架构表明它可以通过仔细的设计和资源管理来管理复杂、庞大的项目。它可能更适合中小型项目，而不是没有重大定制的全面企业解决方案。

集成能力：

crewAI 为专有平台提供了多种集成选项：

• Webhook 支持（在 crewAI+ 中）
• gRPC 支持高性能远程过程调用
• API 创建功能（在 crewAI+ 中）
• 用于轻松部署的环境变量配置
• 创建用于与专有系统交互的自定义工具

这些功能允许与不同的系统灵活集成，但具体过程可能因特定的专有平台而异。

定价：

crewAI 在 GitHub 上提供免费的开源版本。但是，企业使用的具体定价信息 （crewAI+） 取决于每种情况。用户应考虑额外费用，例如语言模型和计算资源的 API 使用。有关详细的定价和条款，建议直接联系 crewAI 的团队或查看他们的官方网站以获取最新信息。

是什么让 crewAI 脱颖而出？

crewAI 的突出特点仍然是其基于角色的代理设计，能够创建高度专业化的 AI 团队，能够处理需要不同专业知识和观点的复杂工作流程。但是，潜在用户在评估 crewAI 的项目时应仔细考虑技术要求和限制。

2. AutoGen

AutoGen 由 Microsoft 开发，是一个开源框架，它正在突破 AI 代理在企业环境中的可能性。

AutoGen

主要特点：

• 用于解决复杂问题的多智能体架构
• 可定制和可交谈的代理
• 与各种大型语言模型 （LLM） 无缝集成
• 代码生成和执行功能
• 灵活的人机协同功能

使用案例和优势：

• 软件开发：AutoGen 的代码生成和执行功能使其成为协助开发人员、自动化代码审查和原型设计应用程序的理想选择。
• 数据分析： 它的多代理架构允许复杂的数据处理管道，不同的代理可以在其中处理数据清理、分析和可视化任务。
• 客户服务：AutoGen 可以为高级聊天机器人提供支持，这些机器人可以理解上下文、生成适当的响应并代表客户执行操作。

限制和规模：

虽然 AutoGen 功能强大，但它在大型企业解决方案中面临一些挑战：

• 大规模的复杂性和不一致性，尤其是对于生产就绪型应用程序
• 使用 GPT-4 等强大模型时的成本和代币限制高
• 可能影响大量内容分析的上下文窗口限制
• 实现企业级稳健性、安全性和可扩展性需要付出巨大努力

AutoGen 可能最适合中小型应用程序，而不是没有仔细设计和测试的大型企业范围的解决方案。

集成能力：

AutoGen 的开源特性为自定义提供了灵活性。它支持：

• 容器化代码执行，可能允许与专有 API 交互
• 可定制的工作流程和代理定义
• 与 Azure OpenAI 服务等云服务集成

开发人员可以设计针对特定专有平台量身定制的代理和对话流，但这可能需要自定义开发工作。

Azure 集成：

AutoGen 以多种方式与 Azure 集成：

1. 支持部署在 Azure OpenAI 服务上的模型
2. 可以部署到 Azure 容器应用
3. 与 Azure 认知搜索配合使用以进行数据提取
4. 可以将 Azure 逻辑应用工作流作为函数调用

LLM 支持：

AutoGen 支持广泛的 LLM，而不仅仅是 OpenAI 的模型：

1. 通过 Hugging Face Transformers（例如 LLaMA、Alpaca、Falcon）的开源 LLM
2. FastChat 模型作为 OpenAI API 的本地替代品
3. Azure OpenAI 服务模型
4. Google Gemini 模型，包括多模态功能
5. 来自 Anthropic、Mistral AI、Together.AI 和 Groq 的模型
6. LLM Studio，用于使用下载的语言模型

这种多样化的 LLM 支持允许开发人员根据特定需求和成本考虑来混合和匹配模型。

定价：

AutoGen 是一个开源框架，可在 GitHub 上免费获得。但是，用户应考虑与以下相关的成本：

• 商业 AI 模型的 API 使用
• 运行代理所需的计算资源

是什么让 AutoGen 脱颖而出？

AutoGen 的突出特点仍然是其多代理对话框架，支持复杂而细致的问题解决。但是，潜在用户在为其项目评估 AutoGen 时，应仔细考虑技术要求、限制和相关成本。

3. LangChain 插件

LangChain 是一个多功能框架，可简化构建由语言模型提供支持的应用程序的过程。

LangChain 语言链

主要特点：

• 模块化和可扩展的架构
• 适用于多个 LLM 提供商的统一接口
• 丰富的预构建组件集合（提示、解析器、向量存储）
• 用于复杂任务执行的代理功能
• 用于维护上下文的复杂内存管理

使用案例和优势：

• 文档分析： LangChain 擅长大型文档集的摘要、实体提取和情感分析等任务。
• 上下文聊天机器人： 它的内存管理功能可以创建在长时间对话中保持上下文的聊天机器人。
• 研究助理：LangChain 可以为 AI 代理提供支持，这些代理可以搜索、合成和呈现来自各种来源的信息。

限制和规模：

虽然 LangChain 功能强大，但大型企业解决方案面临几个挑战：

• 缺乏生产准备： 被描述为一个不断变化的“副项目”，具有未修补的漏洞。
• 大规模的复杂性和不一致性： 对于复杂的生产就绪型应用程序，性能可能不一致。
• 成本高： 由于 API 使用、托管和 GPU 成本，对于大规模部署，运行基于 LangChain 的系统可能成本高昂。
• 速率限制： API 速率限制对于高流量企业应用程序来说可能是个问题。
• 内存管理挑战： 大规模有效地管理代理内存是很困难的。

LangChain 可能最适合中小型应用程序，而不是没有仔细设计和测试的大型企业范围的解决方案。

集成能力：

LangChain 提供了多种将 AI 代理集成到专有平台的选项：

• API 集成： 提供 API 以连接和查询现有代码中的 LLM。
• 模块化架构： 特定组件可以集成到现有系统中。
• 可定制的代理和工具： 可以设计为与专有 API 和服务交互。
• 开源框架： 允许修改和扩展以与专有系统保持一致。

LLM 支持：

LangChain 支持各种 LLM 提供商和模型：

1. OpenAI（包括 GPT-3 和 GPT-4）
2. Hugging Face 模型（例如 BLOOM、GPT-Neo）
3. 凝聚
4. AI21（例如，侏罗纪-1）
5. 人为型（例如 Claude）
6. Azure OpenAI
7. 谷歌 PaLM
8. 复制
9. 用于本地运行的开源模型（例如 GPT-J、GPT-NeoX、BLOOM）

这种广泛的支持允许开发人员在利用 LangChain 的抽象和实用程序的同时，为其应用程序选择最合适的模型。

定价：

LangChain 提供多个定价层：

• 免费开发人员计划： 每月包含的前 10k 个跟踪
• Plus 计划： 每个席位每月 39 美元，每月 10k 个免费跟踪
• 企业计划： 自定义定价

额外的跟踪按每 1k 个基本跟踪 0.50 USD（14 天保留期）或每 1k 个跟踪 5 USD （延长 400 天保留期）计费。

“跟踪”是对 LangChain 中的应用程序链、代理、评估器运行或 Playground 运行进行一次完整调用。单个跟踪可以包含许多 LLM 调用或其他跟踪的事件。

官方定价详情可以在 LangChain 网站的专用定价页面上找到。

请注意，虽然核心 LangChain 框架是开源且免费的，但将其与付费 LLM API 一起使用将产生这些 API 成本。

是什么让 LangChain 脱颖而出？

LangChain 的突出特点是它的灵活性和可扩展性。该框架的模块化设计使开发人员能够轻松更换组件，与各种 LLM 提供商集成，并使用自定义工具扩展功能。这使得 LangChain 能够特别适应广泛的企业需求，从简单的自动化任务到涉及多种 AI 技术的复杂多步骤工作流程。但是，潜在用户在为其项目评估 LangChain 时，尤其是对于大型企业部署时，应仔细考虑技术要求、限制和相关成本。

4. Vertex AI Agent Builder

Vertex AI Agent Builder 是 Google Cloud 的产品，它提供了一个强大的平台，无需深厚的机器学习专业知识即可创建企业级生成式 AI 应用程序。

顶点

主要特点：

• 用于快速代理开发的无代码控制台
• 高级框架支持（例如 LangChain），适用于复杂的用例
• 与 Google 的基础模型和搜索功能集成
• 企业数据基础，实现准确的上下文响应
• 函数调用和预构建的扩展模块
• 企业级安全性和合规性功能

使用案例和优势：

• 客户支持：创建可以访问公司知识库并提供准确、上下文响应的聊天机器人。
• 内部知识管理：开发可以跨各种企业数据源搜索和合成信息的代理。
• 流程自动化：构建能够理解复杂请求并跨不同系统执行多步骤流程的代理。

限制和规模：

虽然 Vertex AI Agent Builder 专为企业使用而设计，但它有一些限制：

• 资源配额和限制（例如，每个项目 1,000,000 个文档，每个项目每分钟 300 个查询请求）
• 缺乏展示大规模企业部署的详细案例研究
• 对于非常大规模的应用程序，可能需要额外的自定义和基础设施工作

该平台似乎非常适合中小型应用程序，通过与 Google Cloud 合作提高配额，有可能进行更大规模的部署。

集成能力：

Vertex AI Agent Builder 为专有平台提供了多个集成选项：

• 用于搜索、聊天、推荐和其他 AI 功能的 API
• 用于与专有工作流实时集成的 Webhook
• 用于快速 UI 集成的可嵌入小部件
• 通过 Google Cloud Run 进行无服务器部署
• 适用于企业数据源的连接器（例如 Jira、ServiceNow、Hadoop）
• 用于高级定制的 LangChain 集成
• 用于移动应用程序集成的 Firebase 和移动 SDK

定价：

Vertex AI 的定价结构：

• Vertex AI Agents Chat： 每 12.00 个查询 1000 USD
• Vertex AI 代理语音： 每秒 0.002 USD
• Vertex AI Search（标准版）： 每 1000 次查询 2.00 USD
• 提供免费套餐，但有使用限制
• 基于输入和输出令牌的合作伙伴模型定价（例如，Anthropic 的 Claude）

是什么让 Vertex AI 脱颖而出？

Vertex AI Agent Builder 的突出特点是它与企业数据源和系统的无缝集成。这种以可信企业数据为基础的“基础”可确保 AI 代理提供准确、最新且合规的响应。结合其企业级安全功能以及对 HIPAA 和 ISO 等行业标准的合规性，这使得 Vertex AI Agent Builder 特别适合具有复杂数据生态系统和严格监管要求的组织。

该平台的无代码选项和预构建模板可加速开发，而更高级的用户可以利用 LangChain 集成来自定义工作流程。这种灵活性，再加上 Google Cloud 的可扩展基础架构，使 Vertex AI Agent Builder 成为希望在各种规模上部署 AI 解决方案的企业的有力竞争者，从小型部门项目到可能更大的企业范围计划。

5. Cogniflow

Cogniflow 提供了一个无代码 AI 平台，使 AI 开发大众化，允许用户在没有编码专业知识的情况下构建和部署 AI 模型。

认知流

主要特点：

• 用于模型构建的直观拖放界面
• 支持各种数据类型（文本、图像、音频、视频）
• 常见使用案例的预训练模型市场
• 与流行的业务应用程序无缝集成
• 协作和共享功能

使用案例和优势：

• 预测性维护：构建分析传感器数据的模型，以便在设备故障发生之前预测设备故障。
• 内容审核：开发 AI 代理，可以自动筛选和分类各种媒体类型中用户生成的内容。
• 市场趋势分析：创建处理不同数据源的模型，以识别新兴市场趋势和消费者行为。

限制和规模：

虽然 Cogniflow 旨在易于使用，但它对大型企业解决方案有一些限制：

• 无代码性质可能会限制对非常高级或小众企业用例的定制
• 缺乏展示大规模、复杂企业部署的详细案例研究
• 最高标准层级支持 500 万个积分/月，对于更大规模的部署，可能需要自定义合同
• 针对可访问性和速度进行了优化，这可能涉及最大复杂性和规模的权衡

Cogniflow 似乎非常适合中小型 AI 计划和许多常见的企业 AI 场景。更大或更复杂的部署可能需要自定义企业解决方案。

集成能力：

Cogniflow 提供了多种将 AI 代理集成到专有平台的选项：

• API 集成： 公开用于将任何 Web 应用程序连接到 Cogniflow AI 模型的 API
• 无代码集成：适用于 Excel、Google Sheets、Zapier、Make 和 Bubble 等平台的预构建连接器
• 文件处理： 能够通过 URL 或直接上传处理各种文件类型（文本、图像、视频、音频）
• Marketplace 和社区： 可选择集成来自 Cogniflow Marketplace 的预构建模型

定价：

Cogniflow 提供月度和年度定价计划：

• 免费： 50 次预测/天，5 次培训/月，1 个用户，非商业用途
• 个人版： 50 美元/月（每年计费 40 美元/月），5,000 次预测/月，10 次培训/月，1 位用户
• 专业： 250 美元/月（每年收费 200 美元/月），50,000 次预测/月，50 次培训/月，最多 5 个用户
• 企业： 自定义定价、批量折扣、无限用户、主动学习、专用入职

定价基于积分系统，不同的模型使用不同数量的积分。超额定价适用于额外使用量。

是什么让 Cogniflow 脱颖而出？

Cogniflow 的突出特点是它的可访问性。该平台的无代码方法和直观的界面使可能不具备编程技能的业务用户和领域专家能够进行 AI 开发。AI 的这种民主化可以带来更多样化和特定于行业的 AI 应用程序，因为那些最接近业务问题的人可以直接参与创建 AI 解决方案。

该平台支持各种数据类型、预构建模型和轻松集成，可在各种使用案例中快速开发和部署 AI 解决方案。虽然 Cogniflow 对于最复杂的企业场景可能存在局限性，但它为希望快速高效地实施 AI 计划的组织提供了强大的解决方案，尤其是那些没有广泛的内部 AI 专业知识的组织。

为您的企业选择合适的平台

为您的企业选择理想的 AI 代理平台需要仔细考虑以下几个因素：

需要考虑的因素：

1. 技术专长：评估团队的 AI 和编码熟练程度。Cogniflow 和 Vertex AI Agent Builder 等平台提供无代码选项，而 AutoGen 和 LangChain 可能需要更多的技术专业知识。
2. 使用案例复杂性：考虑预期 AI 应用程序的复杂性。对于多智能体系统，AutoGen 或 crewAI 可能更合适，而 Cogniflow 可能会很好地满足更简单的使用案例。
3. 集成要求：评估平台与现有基础设施和数据源的集成程度。例如，Vertex AI Agent Builder 提供了强大的企业集成功能。
4. 可扩展性：考虑您当前的需求和未来的增长。确保平台能够处理不断增加的工作负载和不断扩大的使用案例。
5. 定制需求：如果您需要高度专业化的 AI 代理，LangChain 或 crewAI 等平台提供了广泛的定制选项。
6. 安全性和合规性：对于具有严格监管要求的行业，请考虑具有强大安全功能的平台，例如 Vertex AI Agent Builder。
7. 预算：考虑初始实施成本和持续运营费用。

总结

AI 代理平台的兴起正在迎来企业创新的新时代。从 AutoGen 复杂的多智能体系统到 Cogniflow 的用户友好型无代码方法，我们探索的每个平台都提供了独特的功能，以满足不同的企业需求。随着 AI 的不断发展，这些平台将在塑造未来的业务运营、客户体验和决策流程方面发挥关键作用。

企业的关键在于仔细评估其具体需求并选择与其技术能力、用例和长期 AI 战略相一致的平台。通过采用这些强大的工具来构建 AI 代理，组织可以将自己定位在创新的最前沿，在日益 AI 驱动的业务环境中获得竞争优势。