Best Utveckling av Agentprogram (2026)
4 min read
Genom att klicka på dessa länkar kan vi få en provision, men det påverkar inte våra bedömningar.
En köparguide till de bästa plattformar för agentutveckling—verktyg och ramverk för att bygga, koordinera och distribuera självständiga AI-agenter som kan argumentera, använda verktyg och kompletera flerstegsuppgifter.
Om du någonsin har försökt bygga en chattbot som kunde beställa mat åt dig, eller en virtuell assistent som kunde hantera din kalendar, men bara för att den föll samman så fort du bad den göra något marginellt mer avancerat, så är du inte ensam. Det stora Problemet med att bygga intelligenta agenter som kan samarbeta för att lösa komplexa uppgifter är att de behöver en hel del infrastruktur, och den infrastruktur som behövs är svår att bygga.
Chosa Rätt Agentutvecklingsverktyg
När det gäller att välja ett verktyg för agentutveckling, finns det en del saker som faktiskt märker. För det första och främst, behöver du bestämma hur mycket infrastruktur du vill bygga själv. Om du vill börja från början och bygga allt från grunden upp, kommer du att behöva ett verktyg som ger dig låg-nivåkontroll över arkitekturen och de komponenter i dina agenter. AutoGen, till exempel, är en öppen källkodsbaserad Pythonramverk som låter dig bygga multi-agent LLM-applikationer som samarbetar för att lösa uppgifter, och det är ett utmärkt val om du vill få riktigt hand-i-händer med de underliggande teknologierna.
På den andra sidan av pengarna, om du bara vill fokusera på att bygga den övergripande logiken för dina enheter utan att behöva oroa dig för detaljerna i infrastrukturen, vill du ha ett verktyg som bortser några av dessa detaljer åt dig. Snorkel Flow till exempel är ett programmatiskt dataetiketteringsplattform som låter dig bygga produktionsmodeller snabbare genom att bortser från några av det tråkiga arbetet i etikettering av dataset. Det är ett bra val om du vill fokusera på att bygga logiken för dina enheter utan att fastna i detaljerna.
Ett annat saker att överväga är typen av enheter du vill bygga. Om du vill bygga enheter som interagerar med fysisk världen, behöver du ett verktyg som integreras med sensorer och aktuatorer, och som kan hantera komplexiteten av realtid-datahantering. NetX, en modular ekonomisk nätverk som kombinerar blockchainteknik med AI-förmågor, kan vara ett bra val för den här typen av tillämpning.
Typiska prisnärbeslutsfattande mönster och fallgropar
När det gäller priserna för enhetsutvecklingsverktyg kan det vara en bit svårt att navigera. Några av dem, som Gretel AI, är gratis att börja med, och sedan börjar de ta ut pengar när du skalar upp din användning. Andra, som DeepOpinion, erbjuder ett freemium-modell där du får några funktioner gratis, men måste betala för att få tillgång till premium-funktionerna. Och sedan finns det andra, som Theoriq AI, som är gratis att använda, men sedan tar ut pengar för den underliggande blockchain-infrastrukturen när du börjar skala.
En vanlig fälla att hålla utcyglen för är överdrivna marknadsföringslöften. När du bygger komplexa agenter är det lätt att bli försluppen i den spänning som är möjlig, men det är också lätt att bli bränd om verktyget du valt inte kan uppfylla sina löften. Sök efter verktyg som är ärliga om sina kunskaper och begränsningar, och som har ett tydligt stödsystem på plats om saker går fel.
Agentutveckling i praktiken
Så vad ser agentutveckling ut i praktiken? Låt oss titta på en enkel exempel med att skapa en chattrobot som kan beställa mat åt dig.
Genom att använda AutoGen kan du bygga en grundläggande arkitektur för din chattrobot, och sedan använda Snorkel Flow för att märka upp datasätten du behöver träna din LLM på. Därefter kan du använda ett verktyg som Zep AI Memory för att bygga ett långtidsminneslager som låter din chattrobot komma ihåg tidigare samtal och anpassa sig till föränderliga användarpreferenser.
När du är redo att implementera din chattrobot kan du använda ett verktyg som Pdf Redaction för att ta bort känslig information från PDF-menyer och beställningsbekräftelser du kommer att hantera. Och slutligen kan du använda ett verktyg som Gretel AI för att generera syntetiska data som speglar verkliga världens data, och som låter dig testa och finjustera din chattrobot i ett privatlivssäkert miljö.
Praktisk rådgivning
Så hur kan du dra nytta av dina agentutvecklingsinsatser? Först och främst, fokusera på att bygga det övergripande logiksystemet för dina agenter, i stället för att fastna i detaljerna för infrastrukturen. Nästa, välj verktyg som är transparenta med sina förmågor och gränser och som har ett tydligt understödsstrakturell i plats. Slutligen, tveka inte att prova nya saker och experimentera, även om det innebär att ta risker och stå ansvar för möjliga misslyckanden. Med rätt verktyg och en tydlig strategi är du redo för att bygga intelligenta agenter som kan lösa komplexa problem och som kan göra ett verkligt skillnad för människors liv.
Utveckling av Agentprogram i siffror
Prismix
Best Utveckling av Agentprogram (2026)
- 1
LangGraph StudioVisuell IDE för att skapa, felsöka och inspektera LangGraph agent arbetsflöden5.0 (5) - 2
BrainSoupSkapa anpassade AI-agenter som automatiserar uppgifter och arbetsflöden via naturligt språk.5.0 (4) - 3
Letta AIEn öppen källkodsplattform för att bygga AI-agenter med långsiktig minnesförmåga och avancerad resonemangsförmåga5.0 (4) - 4
Snorkel FlowProgrammerad data märkning och AI-utvecklingsplattform för snabbare byggnad av produktionsmodeller.4.8 (5) - 5
NetXModulärt ekonomiskt nätverk som kombinerar blockchain-infrastruktur med AI-kapacitet4.8 (5) - 6
Theoriq AIDecentraliserad protokoll för att bygga och styra multi-agenter AI-system på kedjan4.8 (5) - 7
BotpressSlut‑til‑slut‑plattform för att bygga, distribuera och hantera AI‑agenter och chattbottar.4.8 (5) - 8
LangSmithPlattform för övervakning, utvärdering och felsökning av LLM-applikationer från LangChain-teamet4.8 (5) - 9
Gretel AIPlattform för syntetisk data för att generera privatlivs-säkra, AI-klara datamängder som speglar verkliga datamängder.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryLångsiktig minneskaka för AI-agenter och verktyg för LLM4.8 (4)
LangGraph Studio
Visuell IDE för att skapa, felsöka och inspektera LangGraph agent arbetsflöden
LangGraph Studio är en specialiserad utvecklingsmiljö som är utformad för ingenjörer som bygger agenterapplikationer ovanpå LangGraph-ramverket. Den erbjuder ett visuellt gränssnitt för att inspektera graphsstruktur, spåra exekveringsvägar och förstå hur agenter rör sig mellan noder, verktyg och tillstånd. Utöver visualisering erbjuder studion interaktiva felsökningsfunktioner såsom tillståndsredigering, uppspelning från mellanliggande steg och direktinteraktion med körende agenter. Detta gör det lättare att diagnostisera slingor, verktygsanropsfel och oväntat grenbeteende som ofta uppstår i multistegs LLM-arbetsflöden. Det integreras med LangSmith för spårning och observerbarhet, vilket ger team en enhetlig metod för att utveckla, testa och iterera komplexa agentsystem innan de distribueras till produktion.
- Interaktiv grafvisualisering
- Kör, spelar upp och grenar agentkörningar
- Tillståndsinspektion och manuell redigering
- Livechattgränssnitt för agenttestning
- LangSmith spårningsintegration
- Lokal och värd distributionsalternativ
BrainSoup
Skapa anpassade AI-agenter som automatiserar uppgifter och arbetsflöden via naturligt språk.
BrainSoup är en plattform för att skapa och hantera skräddarsydda AI‑agenter med naturliga språksinstruktioner. Istället för att koda beskriver användare vad de vill att en agent ska göra, och BrainSoup styr de underliggande modellerna, verktygen och integrationerna för att utföra arbetet. Agenter kan tilldelas specifika roller, ges tillgång till filer och datakällor och kopplas till externa tjänster för att hantera återkommande uppgifter som forskning, dokumentbehandling, kommunikation och arbetsflödesautomatisering. Flera agenter kan samarbeta, vilket gör det möjligt för användare att bygga små team av specialiserade assistenter för mer komplexa projekt. BrainSoup är riktad mot professionella, team och erfarna användare som vill överlåta repetitivt kunskapsarbete och anpassa AI‑beteende utan att bygga infrastruktur från grunden.
- Anpassad AI-agentbyggare
- Instruktioner för uppgifter i naturligt språk
- Multi-agent-arbetsflöden
- Integration av filer och datakällor
- Automatisering av återkommande uppgifter
- Rollbaserad agentkonfiguration
Letta AI
En öppen källkodsplattform för att bygga AI-agenter med långsiktig minnesförmåga och avancerad resonemangsförmåga
Letta AI är en öppen källkodsplattform som är utformad för att skapa tillståndskänsliga AI-agenter. Dessa agenter är utrustade med långsiktig minnesförmåga och avancerade resonemangs förmågor. Plattformen gör det möjligt för utvecklare att bygga AI-agenter som kan behålla ett minne av tidigare interaktioner, vilket möjliggör mer komplexa och sammanhangsmedvetna beslutsprocesser. Detta är särskilt användbart för tillämpningar som kräver att agenter lär sig av erfarenheter över tid och anpassar sina svar därefter. Letta AI riktar sig till utvecklare och forskare som är intresserade av att skapa avancerade AI-agenter för olika tillämpningar, från kundtjänst till mer invecklade problemlösningsuppgifter. Genom att tillhandahålla långsiktig minnesförmåga och avancerat resonemang möjliggör Letta AI utvecklingen av AI-agenter som kan hantera ett brett spektrum av uppgifter med en högre grad av autonomi och intelligens.
- Tillståndskänsliga AI-agenter
- Långsiktig minnesförmåga
- Avancerad resonemangsförmåga
Snorkel Flow
Programmerad data märkning och AI-utvecklingsplattform för snabbare byggnad av produktionsmodeller.
Snorkel Flow är en företagsplattform för programmatisk datautveckling, vilket låter team att etikettera, kurera och förbättra träningssamlingar av data med hjälp av etiketteringsfunktioner i stället för att enbart förlita sig till manuell annotation. Genom att kodifiera domänexpertis i återanvändbara heuristiker accelerationerar den processen från rådata till produktionsklara AI-modeller. Plattformen kombinerar svag supervising, modellträning och felanalys i ett enda workflow, vilket hjälper dataanalytiker och experter inom specifika områden att iterera över dataset och modeller både själva och tillsammans. Den stödjer en mängd olika kassukässer inklusive document klassificering, information extraktion, och fine-tuning av grundläggande modeller för kunders företagstillämpningar.
- Programmerad märkning med märkningsfunktioner
- Svag övervakning och etiketteringssamling
- Inbyggd träning och utvärdering av modeller
- Felanalys- och datainskärningsverktyg
- Finessmodellfina-styrning
- Samverkansverktyg för specialister på områden och datavetare
NetX
Modulärt ekonomiskt nätverk som kombinerar blockchain-infrastruktur med AI-kapacitet
NetX är ett modult ekonomiskt nätverk utformat för att sammanföra blockchain- och AI-teknologier inom en enhetlig ram. Dess arkitektur möjliggör för utvecklare och organisationer att koppla in komponenter för decentraliserade transaktioner, datautbyte och AI-drivna tjänster, vilket stödjer en rad användningsfall inom digitala ekonomier. Plattformen syftar till att överbrygga traditionell blockchain-funktionalitet med arbetsflöden för maskininlärning, vilket möjliggör tokeniserade incitament, automatisering av smarta kontrakt och AI-driven analys för att fungera inom samma ekosystem. Detta gör den lämplig för team som bygger Web3-applikationer som kräver intelligent behandling eller datadriven beslutsfattning. Genom att betona modularitet strävar NetX efter att ge byggare flexibilitet i hur de sammansätter sin stack, och väljer de blockchain-, AI- och ekonomiska primitiver som passar deras projekts behov.
- Modulära nätverkskomponenter
- Blockchain-integrationslager
- Kompatibilitet med AI-tjänster
- Stöd för smarta kontrakt
- Tokeniserade ekonomiska primitiver
- Utvecklarfokuserade verktyg
Theoriq AI
Decentraliserad protokoll för att bygga och styra multi-agenter AI-system på kedjan
Theoriq AI är ett blockchaintillägg som är utformat för att koordinera nätverk av AI-agenter på ett transparent och verifierbar sätt. Genom att kombinera decentraliserad infrastruktur med multi-agent orkestrering så möjliggör det utvecklare att sammansätta specialiserade agenter till större samlingar som kan samarbeta kring komplexa uppgifter. Protokollet tillhandahåller på- blockkedjan styre, rykte spårning och incitaments mekanismer så att agens beteende, prestationer och bidrag kan mätas och belönas. Detta gör det möjligt att bygga öppna ekosystem där tredjepartsagenter kan upptäckas, värderas och integreras i bredare arbetsflöden. Theoriq riktar sig mot byggare som arbetar på gränsen mellan krypto och AI, inklusive team som skapar autonoma DeFi-strategier, forskningsassistent, och andra agentdrivna program som kan dra nytta av koordinering utan förtroende.
- Multi-agent orkestreringsramverk
- Decentraliserad agensregister och upptäckt
- Blockchain-baserad rykte- och värderingsystem
- Tokeniserade incitament för agensträder
- Styrmekanismer för samverkande beslutsfattande
- Utvecklarverktyg för att komponera agensflöden
Botpress
Slut‑til‑slut‑plattform för att bygga, distribuera och hantera AI‑agenter och chattbottar.
Botpress är en utvecklingsplattform för att skapa konversations‑AI‑agenter som drivs av stora språkmodeller (LLM). Den erbjuder en visuell flödesbyggher, ett SDK och integrationer med populära meddelandekanaler, så att team kan designa agenter som kan föra naturliga konversationer, anropa API:er och utföra flerstegsuppgifter. Plattformen kombinerar low-code-verktyg med djupare anpassningsalternativ, så både icke-tekniska användare och utvecklare kan samarbeta på samma projekt. Funktioner som kunskapsbaser, analytics, och human handoff gör den lämplig för produktionsfall som kundsupport, lead generation och internal automation. Botpress erbjuder en gratisnivå för experimentering och betalda planer som skalar med användningen, samt en öppen källkods-communityedition för självhostade implementeringar.
- Drag‑and‑drop‑redigerare för konversationsflöden
- LLM‑drivna agenter med verktygsanvändning
- Inläsning av kunskapsbas från dokument och URL:er
- Multi‑kanaldistribution (webb, WhatsApp, Slack, osv.)
- Analys och konversationsövervakning
- Överlämning till mänsklig hantering och team‑samarbete
LangSmith
Plattform för övervakning, utvärdering och felsökning av LLM-applikationer från LangChain-teamet
LangSmith är en utvecklarplattform skapad av teamet bakom LangChain för att hjälpa team att spåra, testa, utvärdera och övervaka applikationer som drivs av stora språkmodeller. Medan den integreras tätt med LangChain- och LangGraph-ramverken är den ramverksagnostisk och kan instrumentera valfri LLM-applikation via sina SDK:er och API:er. Dess främsta syfte är att åtgärda den inneboende oförutsägbarheten hos LLM-baserade system, där utdata är icke-deterministiska och fel kan vara subtila, genom att ge utvecklare insyn i vad deras kedjor, agenter och prompter faktiskt gör vid körning. Plattformen kretsar kring spårning: varje körning av ett program genererar en detaljerad, nedstruken spårning som visar varje steg, inklusive skickade prompt, modellsvar, tokenanvändning, latency, verktygssamtal och mellanliggande utdata. Detta gör det lättare att felsöka komplexa multi-stegsagenter och genereringspipeliner med förbättrad återvinning, där källan till ett dåligt svar kan ligga begravd flera lager djupt. Utvecklare kan inspektera enskilda spårningar, filtrera och söka över körningar och borra ner i de exakta indata och utdata i varje nod. LangSmith tillhandahåller också utvärderingsverktyg för att mäta applikationskvalitet. Team kan bygga datapassningar från produktionsspår eller kuraterade exempel, köra sin applikation mot dessa datapassningar och poängsätta utdata med hjälp av inbyggda utvärderare, anpassade kodbaserade kontroller eller LLM-as-judge-tilvägagångssätt. Detta stöder regressions测试 när prompt eller modeller ändras och hjälper till att kvantifiera om ändringar faktiskt förbättrar resultaten snarare än att förlita sig på intuition. För produktionssyfte erbjuder LangSmith övervakningsskärmar som spårar mått som latens, kostnad, felrater och feedback över tid, tillsammans med möjligheten att samla in mänsklig feedback och användaranteckningar. En komponent för hantering av prompt och en provmiljö låter team iterera och versionera prompt, och jämföra modellutdata sida vid sida. LangSmith riktar sig främst till utvecklare och team som levererar LLM-funktioner och behöver gå utöver ad hoc-felsökning med utskriftsSatser till systematisk observabilitet och utvärdering. Dess styrka ligger i djupet av integrationen med LangChain-ekosystemet och den enhetliga arbetsflödet som kopplar samman spårning, datamängder och utvärdering. Ärliga kompromisser är att den rikaste upplevelsen förutsätter att du känner dig bekväm i LangChain/LangGraph-världen, att LLM-baserad utvärdering i sig är ofullständig och kräver noggrann design, och att det är en värd kommersiell produkt med användningsbaserad prissättning, även om självvärdalternativ finns för vissa planer. Det konkurrerar med andra LLM-observationverktyg som Langfuse, Helicone, Arize Phoenix och Weights & Biases Weave.
- Kör spårning med steg-för-steg-inmatning, utmatning och tokenanvändning
- Skapande av dataset och automatiserad utvärdering
- Inbyggda, kodbaserade och LLM-som-domare-utvärderare
- Produktionsövervakningsinstrumentpaneler
- Insamling av mänsklig feedback och annotering
- Prompt-hantering, versionshantering och lekplats
Gretel AI
Plattform för syntetisk data för att generera privatlivs-säkra, AI-klara datamängder som speglar verkliga datamängder.
Gretel AI är en utvecklardriven plattform för att skapa syntetiskt data som statistiskt sett liknar verklighetslika datamängder utan att exponera känsliga uppgifter. Teamet använder det för att avlasta AI- och analytiska projekt när tillgång till produktionsdata är begränsad på grund av integritet, överenskommelse eller tillgänglighetshinder. Plattformen erbjuder API:er, SDK:er och förinstallerade modeller för att generera tabulära, text- och tidsbaserad data, tillsammans med verktyg för att utvärdera kvalitet och risk för integritetskrångel. Den stöder vanliga användningsfall som tränande maskininlärningsmodeller, att fylla på underskuggade klasser, att dela data mellan team, och testa programvara med realistiska men artificiella register.
- Generativa modeller för syntetisk tabell- och textdata
- Differential privatliv och PII-redaktionsskontroller
- Kvalitets-, exakthets- och privatlivsskoringsrapporter
- Python-bibliotek (SDK) och REST-API-integrering
- Förinstallerade modeller och anpassningsbara mallar
- moln eller självvärdande distributionsmöjligheter
Zep AI Memory är en utvecklarmötespunkt för minneservice som ger AI-akter beständig, strukturerad recall över samtal och sessions. Den spårar chatt-historik, utvinner nyckelfakta och ordnar dem i ett kunskapsnät så att agenter kan hämta relevant sammanhang på begäran istället för att fylla i hela historiker i prompts. Plattformen hanterar sammanfattning, entitetsutvinning och semantisk sökning bakom ett enkelt API, och låter teamet lägga till ett statefullt minne till chattbots, copiloter och autonoma agenter utan att bygga ut sin egen hämtning-infrastruktur. Plattformen är designad för att skala med produktionslaster samtidigt som den behåller förväntningsstorlekar och tokenkostnader som förutsägbara. Zep kopplar upp till vanliga LLM-ramverk som LangChain och LlamaIndex och tillhandahåller Sdk:er för populära språk, vilket gör det enkelt att integrera den i befintliga agentstackar.
- Långsiktig konversational memory
- Automatisk fakt- och entitetsextraktion
- Kunskapsgrafslagring
- Semantisk och hybrid sökning
- Integrering med LangChain och LlamaIndex
- SDK till flera språk
Bläddra bland alla 25 Utveckling av Agentprogram-verktyg
Den kompletta, sökbara katalogen — rankad efter riktiga användarrecensioner.
