Best AI agentu pamatplāns sistēmas (2026)
3 min read
Šīs lapas saites caur reģistrēšanos var sniegt komisiju, taču tas neietekmē mūsu novērtējumus.
Raksturotsa videjs par visu labāko AI agentu struktūrām — bibliotēkiem un platformām, kas tiek izmantotas lai veidotu autonomus, instrumentu izmantojošus LLM agente, kas spēj plānot, rezultāti vērtēt un izpildīt daudas posmu uzdevumus.
Manam visspāt piemin, kad aizgājuju dažas stundas, kad sekstēju forumus un sociālās ģitvejas grupas, meklēdams šātu veidu, kā radītu botu, kas varētu automatizēt darbis. Tādai lietotnei jau bija nepieciešama navigācijas iespēja mājas lapās, specifiskās dujas izvadīšana un pat autonomu darbība. Bet nevienkārtīgi vēlās, kad neatradu pareizu kombināciju, lai to varētu panākt.
Varbūt, es necēlušos nesākākīem. Dažiem cilvēkiem piedāvājas tie paši problēmas, kad tie rīkojas ar tādiem AI agēntiem, kādēļ tie varētu saturu apstrādāt un darboties ar kompleksajām sistēmām, kā mājas lapas, mobilās aplikācijas vai citām programmētajām lietotnēm.
AI agentu rīku izvēle
Izvēlotasai AI agentu rīkumui nav nepieciešama tikai entuziasmam. Lai uzkāptu, tad apskatiet šādus kritiskus faktorus:
- Valodas un platumu atbalsts: Apmeklējiet, vai rīks, ko jūs izvērsiet, atbalsta valodas un platumus, kāda jūs bijat jau izpratnē.
- Saskaņu līdzdalība: Apskatiet rīkus, kurus raksturo atvieglatīs interfaces un zemas iestāšanās bari, lai vairāk cilvēkiem varētu iesaistīties.
- Atbilstība un atvirkšņošana: Jūsu rīkam jāļauj ātri iekļūt ārējos iespējās, API un datus avotus.
- Apraksts un kopienas: Aktīva kopiena un detalizēts apraksts ir nepieciešams, lai iegūtu palīdzību kad nepieciešs.
Kādu nozīmīgu ĀI Agentu Ramatām, kas ir pieejamas, ir Mini LLM Flow, kas sniedz minimalistisku pieeju self-programming agentu workflows izstrādē lielo valodas modeļu izmantosana. Ar vienu simtu rindu pamatu, tā ir ideāla izvēle programmatūrniekiem, kas vēlas paēst nosmu par LLMPowered ĀI agentiem.
Kāds interešuātīgs iespējs ir FloAI, kas piedāvā atvērtā kodu Pythona ramatu kompozitoru AI agentu un workflows izstrādei. Modulārais dizains un iztīkusi dokumentācija ietver to kā atraktivu vienību programmatūrniekiem, kas vajadzību atjaunot kompleksus ĀI sistēmas.
Kārtējos gadā ir arī kādi ramati, kas ir tieši Mini LLM un Kode Agent, un Airtop API, kas fokusējas uz minimalistisku un "hakētas" motora izveidi lai izstrādāt vieglākus AI agentus, un cloud browser automatizācijas API, lai navigētu pa web resursiem un veikt datu iegūšanu, pēc kāda.
Biežāk sastopamās cenas modeļi un izvairām lietam lieliski piemērots.
Visiem parādītajiem AI Agents Frameworks ir brīva izmantošana, un kādu atklājuša papildus maksu vienības vai uzņēmējiskās support lietojuma plašumu. Noņemas tā kā kādi frameworki var būt ierobežoti funkcionalitātes vai pieejamības to bezmaksas variantos.
Vērsies uzmanībā
Kad kopa ĀI agentus, ir atbildīga uzsvērt potenciālos risks un secinājumus no jūsu izveidēm. Visādu brīdī aizmirsiet paturēt labas praksēs, tādus kā dati anonymity un iespēju aizsardzības protokoli, lai aizmirsētu potenciālā nopratinājumam sevi vai citas personas.
Sakārtos visu
# Izveidotot ai agentus ir komplikēts uzdevums, bet ar labām drošmāsu vienkāršos procesu un izveidot sistēmas, kas izpilda uzdevumus mazāk koncentrējušies. Pamanot minētajos faktorus un izvēlot AI Agents Framework, kurš atbilst jūsu norisēm, Jūs būsiet ļoti tuvi, izveidotai uzdevumu rīkotājiem, kas var izpildīt dažādus uzdevumus.
Sākot savu AI agentus ceļu, atcerieties palikt apdzīvināti ar jaunākajiem attīstīšanai, pievienoties online komūnijām un izpētot dažādus frameworku, lai atrastu, ko varēsiet izvēlect sasniedzotas viņu projekta.
AI Agents Framework
Ir vairāki dažādi frameworki, kuri var palīdzināt jums izveidot ai agentus. Iespējami, ka jums jāizvēlas starplaika, kurš jums atbilst un kas palielinās jūsu produktīvību.
# Izvēli par Framework
- Chatbot Framework - Dialogflow - Microsoft Bot Framework ... Šajā rakstā tiks apskatīta dažādi frameworki un jūs izvēlēsities, kuru izmantošanai.
Ātrās funkcijas
* LLM (Large Language Model) - lielo valodas modeļu pielietojums ai agentu izveidošanas laikā; * MCP (Multiple Conversational Platform) - daudzu konversāciju platformu pielietojums; * NLU (Natural language understanding) - visai pilnā valodas interpretācijas pielietojums; ... Iespējas
- Izveidot vairākus konversāciju skatījumus; - Lietot dažādus valodas atbalsta modeļus; - Izpētīt, kas ir iespējams realizēt, izmantojot AI; ... ### Viegli uzdevumi ar Framework
Šeit ir dažas praktiskas ieteikes par frameworku izmantošanu.
#### Vēstures analīze.
* Kādā daudzumā izmantot Frameworks atbalsta dokumentācija; * Kādi frameworki ir pēc lietotāja popularitātes lielāki; * Kas ir vienu vai vairāku frameworku iespējamās izvēles kārtība. #### AI uzraudzība.
* Katru Framework, kas lietots, jāpārbauda ar citu Frameworku, lai varētu izvēlēties to, kas ir viseffektīvākais; * Visi Frameworki saskaņotas ar citus, lai varētu izvēlēties to, kas atbilst jūsu projektam. #### Komanda.
- Izveidot komandu, kas būs atbildīga par AI ieviesošanu;
- Visi Frameworki jāpārbauda un jānovēlas no tiem vārīniekas un vērtības.
AI agentu pamatplāns sistēmas skaitļos
Cenu struktūra
Best AI agentu pamatplāns sistēmas (2026)
- 1
smolagentsHugging Face minimalistiskā Python bibliotēka pirmkoda pirmajai AI aģentu izveidei dažās rindiņās5.0 (4) - 2
Mini LLM FlowMinimālis 100 rindu LLM rāmju ietvars, lai izveidotu pašprogrammējošu agenta darba plūsmas4.8 (6) - 3
upsonicAIAtvērtā koda agentu struktūra, kas veido uzdevumu orientētus digitālos darbiniekus un vertikālus AI agentus.4.8 (6) - 4
AI-Powered RAG Workflow for n8nUzdodiet jautājumus un saņemiet atbildes, balstoties uz jūsu Google Drive failiem, izmantojot n8n.4.8 (6) - 5
ControlFlowPython ietvars agentu AI darbplūsmu veidošanai ar uzdevumu centrētu dizainu.4.8 (6) - 6
roboneo artMākslas attēlu ģenerators, kas pārvērš teksta ievadījumus par augstas kvalitātes attēliem sekundēs.4.8 (6) - 7AAgent GenesisAtvērtā kārtība, kodu kārķiņu pēc nepieciešamības, lai būvētu AI agentus augsta tempā.4.8 (6)
- 8
Eclat InstituteIP un JC nodarbības, koncentrētas uz ilgtspējīgas priekšmetu apguvi4.8 (5) - 9
Remove WatermarkBezmaksas AI rīks, ar ko var ātri nofotogrāfijām noņemt ūdenszīmes un logotipus4.8 (5) - 10
BotBridgeSekurs, privāts relējs komunikācijas sadalšanai starp vairākiem AI agentiem.4.8 (5)
smolagents
Hugging Face minimalistiskā Python bibliotēka pirmkoda pirmajai AI aģentu izveidei dažās rindiņās
smolagents ir Hugging Face atvērta pirmkoda aģentu sistēma, kas izstrādāta ap vienkāršību un nelielu virsmu. Tā vietā, lai organizētu aģentus ar apgrūtinošām JSON rīku izsaukumiem, tā ļauj aģentiem izteikt darbības kā Python kodu, kas mēdz būt izteiksmīgāks un samazina LLM soļu skaitu, kas nepieciešams uzdevuma izpildei. Bibliotēka ir model-agnostiska, darbojas ar modeļiem, kas atrodas Hugging Face Hub, vietējiem secinājumu serveriem un lielākajiem API pakalpojumu sniedzējiem, piemēram, OpenAI un Anthropic. Tā tiek piegādāta ar izolētiem izpildes variantiem, piemēram, E2B un Docker, lai ģenerētais kods varētu darboties droši, un tā integrējas ar kopīgām rīku ekosistēmām, ieskaitot Hub Spaces un LangChain rīkus. Tā ir paredzēta izstrādātājiem, kuri vēlas pārredzamu, uzlaužamu sākumpunktu aģentu projektiem, nevis smagu, dogmatisku sistēmu, padarot to labi piemērotu prototipēšanai, pētījumiem un viegliem ražošanas lietošanas gadījumiem.
- CodeAgent, kas raksta un izpilda Python, lai atrisinātu uzdevumus
- Atbalsts Hugging Face, OpenAI, Anthropic un vietējiem modeļiem
- Izolēta koda izpilde ar E2B un Docker aizmugursistemām
- Rīku integrācija ar Hub, LangChain un pielāgotām Python funkcijām
- Iebūvēts ToolCallingAgent tradicionālai JSON-stila rīku lietošanai
- Viegls, minimāls dizains ar atkarībām
Mini LLM Flow
Minimālis 100 rindu LLM rāmju ietvars, lai izveidotu pašprogrammējošu agenta darba plūsmas
Mini LLM Flow ir viegls atvērtā koda ietvars, kas apvieno LLM orķestrēšanu līdz aptuveni 100 rindu kodam. Tas nodrošina būtiskos veidotājus, lai savienotu pieprasījumus, pārvaldītu stāvokli un izveidotu agenta darba plūsmas bez lielāku ietvaru pārmērīgas slodzes. Projekta galvenā ideja ir, ka minimāla abstrakcija ir vieglāk LLMs pašu saprot, paplašināt un ģenerēt kodu pretī. Tas padara to piemērotu pašprogrammējošu agentu eksperimentiem, kur modeļi apsver un maina savu darba plūsmas loģiku. Izstrādātāji var izmantot to kā mācību rīku, pamatu pielāgoto agenta sistēmu izveidei vai paredzētāku alternatīvu smagākiem orķestrēšanas bibliotēkām.
- Apmēram 100 rindu kodas kods
- Prompt savienošana un plūsmas kontrole
- Atbalsts agenta stila darba plūsmām
- Izveidots LLM pašprogrammēšanai
- Minimālie atkarības
- Atvērts un viegli fork-ējams
upsonicAI
Atvērtā koda agentu struktūra, kas veido uzdevumu orientētus digitālos darbiniekus un vertikālus AI agentus.
upsonicAI ir programmuattīvs rīks, kas ir paredzēts, lai izstrādātu AI agentus, kas atbalsta specifiskus uzņēmuma uzdevumus vietā par atvērtām domām saiti. Tas pārliecina uz uzdevumu orientēto pieeju, ļaujot komandām definēt precīzi noteiktās uzdevumus, iekārtas un izvades, ko agenti ir paredzēti nodrošināt droši un precīzi. Šīs ietvaru frameworks mērķis ir pamats kādu noteicošo pielietojumu, ieskaitot zinātnisko palīgiem, pārdošanas darbību, klientu atbalsta procesus un citu digitālo darbinieku lomu. Tas integrējas ar saderīgajiem LLM sniedzējiem un iespēju apūzēm, ļaujot izstrādātājiem sastādīt āgenus, izmantojot saskarinus ievades dati, apstiprinājamos izvades dati un atkārtojamus elementus, lai tos vēlreiz izmantotu. Tādēļ, jo tas ir atvērts ūdenskrātsniņa, upsonicAI ir piemērots tīmekļa komandas, kas vēlas autonomu vadību pār agenta logika, pielāgojamību un izvietošanu, nevis atgriezties uz aizslēgtu platformu.
- Uzdevumu orientēta agenta arhitektūra
- Strukturēta ievades un izvades apstrāde
- Rīku un funkciju integrācija
- Daudzvīrdu LLM piegādātāju atbalsts
- Komponenti vertikāla AI agenta vajadzībām
- Pašpārvaldīšana un pielāgošana
AI-Powered RAG Workflow for n8n
Uzdodiet jautājumus un saņemiet atbildes, balstoties uz jūsu Google Drive failiem, izmantojot n8n.
AI-Powered RAG darbības kārtība n8n ir darbības kārtība, kura ļauj lietotājiem uzzināt savas Google Drive failu ievades failu atbilstošu atbildes, meklēdami pēc savām interesēm. Tā izmantotā n8n workflow automācijai spēju un kombinē to ar AI, nodrošinot pētījuma papildina pārveidošanas (RAG) darbību. Tās mērķis ir tie vistipētākie lietotāji, kas vēlas ātri sasniegt informāciju savās Google Drive failu ievades failā bez jāmelnīkājas manuāli pārbaudit tiek. Darba proces darbojas, savienojoties ar Google Drive, apkopojot failus un tad izmantojot iekšanas programmatuvi AI, lai ģenerētu atbildes lietotāja uzgādājumiem. Iekšanas modela spēja saprast kontekstu, kurā tiek ielādēti fails, un nodrošināt tiešsaistē pareizu atbildi. Viena no šīs darbības izvietojumu izcilību aspekti ir tā iespēja integrēties ar n8n, atļaujot lietotājiem automatizēt savas darbvietu un processus un uzlabot to efektivitāti. Šī darbplūsma ir īpaši ķimtoša tiem, kas atkarībai tikai no Google Drive, ko lieto informācijas saglabāšanai un dalīšanai. Tas palīdz samazināt laiku, kurš tiek pavada informācijas meklēšanā un palielina produktilitāti. Tomēr strādnieku satura modelis var būt ierobežots atkarībā no datu kompleksitātes un tiešās modela precizitātes. Šodien atšķirībā no citiem workflows un iekārtām, AI-Powered RAG workflow n8n piedāvā uniku kombināciju ar iekšlietu noteiktojiem mehānim un automācijas iespējām, kas to padara labāku iekārtu lietotājiem, kuri vēlas izmantot savus Google Drive failus visaugstāk.
- Google Drive dokumentu ievākšana
- Automātiskā daļas sadalīšana un embedding
- Vector datubāzes glabāšana atpazīšanai
- LLM balstīta jautājumu atbildēšana
- Moduļu n8n mezgli pielāgošanai
- Čata stila vaicājumu interfeiss
ControlFlow
Python ietvars agentu AI darbplūsmu veidošanai ar uzdevumu centrētu dizainu.
ControlFlow ir Python ietvars agentu AI darbplūsmu veidošanai ar uzdevumu centrētu dizainu. Šis ietvars ļauj strukturēt AI modeļus ap konkrētiem uzdevumiem, tādējādi veicinot vairāk modulāru un mērogojamu izstrādi. ControlFlow dizains lietotājiem ļauj ātri izveidot, kombinēt un optimizēt AI darbplūsmas, nosakot un izpildot uzdevumus cauruļvada līdzīgā struktūrā. Lietotāji var izmantot ControlFlow, lai izstrādātu sarežģītus AI modeļus, integrētu dažādas bibliotēkas un ietvarus, kā arī viegli uzturētu un modificētu savas darbplūsmas laika gaitā. Koncentrējoties uz uzdevumu centrētu dizainu, ControlFlow mērķis ir vienkāršot agentu AI sistēmu veidošanas un izvietošanas procesu, padarot to par vērtīgu rīku datu zinātniekiem, AI inženieriem un pētniekiem, kas strādā ar sarežģītiem AI projektiem.
- Uzdevumu balstīta darbplūsmas orķestrēšana
- Daudzagentu koordinācija
- Rīku un funkciju izsaukumu atbalsts
- Tipizēti, strukturēti uzdevumu rezultāti
- Saliekamās plūsmas un atkarības
- Pārraudzība par aģentu izpildi
roboneo art
Mākslas attēlu ģenerators, kas pārvērš teksta ievadījumus par augstas kvalitātes attēliem sekundēs.
RoboNeo AI ir rīku komplekts profesionālu vizuālo materiālu izveidei. Tas piemērojas dažādiem lietojumu gadījumiem, tostarp mārketinga kampaņām, produktu palaišanām un sociālo mediju saturam. Platforma iekļauj funkcijas, tādas kā attēlu pārvēršana par stikeriem, produktu fotoattēliem, AI foniem, ūdenszīmes noņemšanu un rīku Scream AI, kas paredzēts šausmu tematiskām pārvērtībām. Katrs rīks izmanto specializētus AI modeļus, kas apmācīti konkrētiem uzdevumiem, garantējot optimālus rezultātus dažādu veidu attēlu apstrādes vajadzībām. RoboNeo AI darbojas kredītu sistēmā, nodrošinot paredzamus izdevumus un mērāmu lietošanu saskaņā ar patiesajām vajadzībām. Platforma atbalsta dažādus izvades formātus un izšķirtspēju, kas piemērotas web, print un digitālā mārketinga lietošanai. Tā ir paredzēta, lai palīdzētu izveidotājiem un uzņēmumiem automatizēt savu attēlu workflow un ražot augstas kvalitātes vizuālos materiālus sekundēs.
- Teksta pārvēršana par attēlu
- Dažādi mākslas stila iestatījumi
- Iterācija, balstīta uz ievadījumu
- Augstas izšķirtspējas izvade
- Web-bāzēts piekļuves veids
- Variāciju un remiksa iespējas
Agent Genesis
Atvērtā kārtība, kodu kārķiņu pēc nepieciešamības, lai būvētu AI agentus augsta tempā.
Agent Genesis ir izstrādātājiem vērsta atvērtā koda koda fragmentu bibliotēka, kas paredzēta, lai paātrinātu AI aģentu izveidi. Nevis instalējot smagu framework, izstrādātāji var pārlūkot gatavus komponentus un tos tieši ielīmēt savos projektos, saglabājot pilnīgu kontroli pār pamatkodu. Kolekcija aptver biežākos aģentu veidošanas modeļus, piemēram, rīku izmantošanu, atmiņas pārvaldību, uzvednes orķestrēšanu un daudzpakāpju loģiku. Tā kā viss ir atvērtā koda un pašpietiekams, komandas var brīvi pielāgot, pārbaudīt un paplašināt fragmentus, lai tie atbilstu viņu tehnoloģiju stekam un lietošanas gadījumam. Tas ir piemērots inženieriem, kas prototipē aģentu darba plūsmas, hackathonu veidotājiem un komandām, kas dod priekšroku caurspīdīgam, atkarībām vieglam kodam, nevis melna kaste SDK.
- Kodu fragmentu bibliotēka
- Piemerīgi kodu ķepiņu komponenti
- Kāda laikos atvērtā kārtības un modificējamās
- Mārklei, piemiņas vadība un domāšanai
- Kāds arī neizmantojama izpildišana
- Lai arī mazā, atvērtās atkarību apmierinoša koda izpildišana
Eclat institūts ir atbalsta sniedzējs, kas specializējas Integrētā programma (IP) un Junior College (JC) priekšmetu apmācībā. Institūts novērtē dziļu sajūtu un ilgtermiņa saglabājumu, neatbalstot tikai īstermiņa izpratni noteikšanai eksāmenu priekšā, palīdzot studentiem izveidot stipras konceptuālas bāzes visās svarīgajās akadēmiskajās jomās. Lēmumu strukturētu lekcijām, izvēlētajām materiāliem un sagatavoto praksi rezultātā Eclat Institūts mēģina atbalstīt studentus, pāriet gandrīz aizvien svarīgākiem IP un JC programmām. Ieguvētais pieeja ir izstrādāta, lai studentiem pieaugu pamanījuma izrādītība, problēmu risināšanas prasmes un uzrunu, lai pārvarētu šķērslisko eksāmenu apstākļus.
- IP priekšmetu nodarbības
- JC priekšmetu nodarbības
- Mācību pieeja, kas orientēta uz padarīšanu
- Strukturēts mācību programma un materiāli
- Gidēta praktika un pārskatīšana
- Eksāmenu sagatavošanas atbalsts
Remove Watermark
Bezmaksas AI rīks, ar ko var ātri nofotogrāfijām noņemt ūdenszīmes un logotipus
Remove Watermark ir tiešsaiste lieta, kas izmanto AI, lai detektētu un izdzēstu notīkles, logotipus un nepieciešamos teksta joslām no attēliem. Mērķis ir atjaunot fotografu čista versija bez redzamām daļējiem elementiem vai izkrāsojumiem, kur atrodas notīkle. Dienvidī, bez iespējas veikt kādu arī pārbaužu, šīs pakalpojumu var izmantot jebkur no brīvības lauku ar tīkla pārlūkiem. Liela daļa lietotāju augšupliek savus attēlus, nosauc vai izvēlas, lai automatiskā AI sistēma pats atzīmētu šūpošanas zona, un jau tikai neviences dažas sekundes lietotāji var lejupielādēt dzēstos attēlu rezultātu. Pakalpojums tiek piedāvāts par bezplātni. Tas ir vieglāks, iespējams vienkāršākais risinājums, lai pilda ātru mazus dzēšanas uzdevumus. Lai labi notiktu ar personīgajiem projektiem, lietotāji tiek norādīti uz atsauces uz autortiesībām un paredzts tikai tikai no bildiņām, kas tiek kontrolētas uz tiem lietotāja tiesībām vai kuru redakciju piekrišanu.
- AI vadīts ūdenszīmju noteikšana
- Vienkāršs logotipu un teksta noņemšana
- Atbalsta visbiežāk izmantotās attēlu formātus
- Tiešsaistes apstrāde pārlūkā
- Bezmaksas piekļuve pamataredakcijām
- Ātra sagatavota attēla lejupielāde
BotBridge ir komunikācijas slānis, kas ierīko vairākiem AI agensiem sakari sakarus, pilda kontekstu dalību un koordinē uzdevumus vienā aizsargātā kanālā. Tā uzdevums ir kā vidējie savienotāji, kurš rite viltību starp modeļiem, ierīcēm un pakalpojumiem bez eksponēšanas bāzes kredencielēm vai iekšējo pierādījumu katrai dalībniecējam. Platforma ir paredzēta programmatūras izstrādātājiem un komandām, kuras veido multi-agents darbību sarakstus, tiešajā jautājumā nepiegādātajai transportam, piekļudei un auditabilitātei. Centrālizējot, kādā veidā agenti sakašās, BotBridge palīdz samazināt integrācijas papildu izdevumu un ierobežo ietekmes rādiusu, kad viens komponents saprastās kļūdas pieder vai tiks izvākts.
- Sekurs ziņošanas relējs starp AI agentiem
- Priežu kontroli un kredencēlu aizsargāšana
- Vienukārtīga biedrosu agentu kompatiblība
- Konsultāciju un notikumu ziņojumi
- Virzīšanas noteikumi agentu saziņai
- Rīcības orientēts konfigurēšana
Pārlūkot visus 73 AI agentu pamatplāns sistēmas rīkus
Pilns, meklējams katalogs — sarindots pēc reālu lietotāju atsauksmēm.
