Tekoälyagenttien rakentaja on työkalu, jonka avulla voit suunnitella, hallita ja ottaa käyttöön tekoälypohjaisia agentteja tehtävien, työnkulkujen tai päätöksenteon automatisointiin. Jos sinun on rakennettava luotettavia tekoälyagentteja asiakaspalveluun, IT-automaation toteuttamiseen, tietojenkäsittelyyn tai yritysympäristöihin, oikean alustan valinta on ratkaisevan tärkeää. Etsi alustoja, jotka tukevat joustavia API-kutsuja integraatioita varten sekä sisäänrakennettuja suojamekanismeja, jotka auttavat varmistamaan agenttien turvallisen toiminnan määriteltyjen käytäntöjen mukaisesti. Koska vaihtoehtoja on paljon ja niiden ominaisuudet sekä mukautusmahdollisuudet vaihtelevat, voi olla vaikeaa tietää, mistä aloittaa. Tämä lista esittelee parhaat tekoälyagenttien rakentajat, jotta voit vertailla parhaita vaihtoehtoja ja löytää tiimisi tarpeisiin sopivan ratkaisun ilman loputonta tutkimista tai kokeiluja.
Miksi luottaa ohjelmistosuosituksiimme
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Tiimimme on testannut ja arvioinut ohjelmistoja vuodesta 2012 lähtien. Teknologiajohtajina tiedämme itse, kuinka vaikeaa — ja tärkeää — oikean ohjelmiston valitseminen on.
Tätä opasta varten arvioimme työkaluja käytännön testauksen ja itsenäisen tutkimuksen avulla, pisteyttäen työkalut valintakriteeriemme perusteella.
Arvostelumme perustuvat inhimilliseen toimitukselliseen harkintaamme, eivät myyntipuheeseen.
Asiantuntija-arvioijat:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
Vertailutaulukko: tekoälyagenttien rakentaja
Tässä vertailutaulukossa esitetään yhteenveto parhaiksi valitsemieni tekoälyagenttien rakentajien hinnoittelutiedoista.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Paras valinta joustavaan automaatioon sisäänrakennetun tuen ansiosta | 14 päivän maksuton kokeilu | Alkaen $20/kuukausi (laskutetaan vuosittain) | Website | |
| 2 | Sopii parhaiten visuaaliseen agenttien luomiseen vektoritiedon avulla | Ilmainen kokeiluversio + demo saatavilla | Hinnoittelu pyynnöstä | Website | |
| 3 | Sopii parhaiten yritystason agenttien käyttöönottoon | Ilmainen paketti saatavilla | Alkaen $59/työtila/kuukausi | Website | |
| 4 | Paras edistyneisiin hakuun perustuviin laajennettuihin ominaisuuksiin | Ilmainen paketti + ilmainen demo saatavilla | Alkaen $50/kuukausi | Website | |
| 5 | Sopii parhaiten Googlen yritystason tietolähteiden integrointiin | Ilmainen tilaus saatavilla | Alkaen $0.085/vCPU-tunti | Website | |
| 6 | Sopii parhaiten suojattuun käyttöönottoon AWS-ympäristöissä | Ilmainen paketti saatavilla | Alkaen $0.0895/vCPU-hour | Website | |
| 7 | Paras Microsoft-ekosysteemin integrointiin | 30 päivän maksuton kokeilu | Käytön mukaan laskutettava | Website | |
| 8 | Paras Microsoft 365 -agentin integrointiin | 30 päivän maksuton kokeilu | Alkaen $30/käyttäjä/kuukausi (laskutetaan vuosittain) | Website | |
| 9 | Paras tekoälyagenttien havainnointiin | Website | |||
| 10 | Paras turvalliseen automaatioon säännellyillä toimialoilla | Website |
Parhaiden tekoälyagenttien rakentajien arviot
Alla ovat yksityiskohtaiset yhteenvetoni parhaista tekoälyagenttien rakentajista, jotka pääsivät listalleni. Arvioni tarjoavat yksityiskohtaisen katsauksen kunkin alustan ominaisuuksiin, käyttötapauksiin ja integraatioihin, jotta löydät itsellesi parhaan vaihtoehdon.
1Paras valinta joustavaan automaatioon sisäänrakennetun tuen ansiostan8n
- 14 päivän maksuton kokeilu
- Alkaen $20/kuukausi (laskutetaan vuosittain)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.7/5
n8n tarjoaa visuaalisen tekoälyagenttien rakennustyökalun, jossa on integroidut työkalut, kuten Slack, OpenAI, Qdrant-vektorivarasto ja Postgres-muisti älykkäiden automaation työnkulkujen rakentamiseen. n8n on avoimen lähdekoodin työnkulkujen automaatio- ja tekoälyagenttien rakennustyökalu, jonka avulla voit suunnitella moniagenttijärjestelmiä, yhdistää LLM:t yli 500 työkaluun ja ohjelmointirajapintaan sekä ottaa agenttipohjaisia työnkulkuja käyttöön visuaalisella solmupohjaisella kanvaasilla tai mukautetulla koodilla.
Kenelle n8n sopii parhaiten?
n8n sopii hyvin kehittäjille ja IT-automaation arkkitehdeille, jotka tarvitsevat kooditason hallintaa agenttipohjaisiin työnkulkuihin sekä mahdollisuuden ylläpitää järjestelmää itse.
Miksi valitsin n8n:n
Valitsin n8n:n yhdeksi parhaista vaihtoehdoista, koska mikään muu tämän kategorian työkalu ei anna yhdistää visuaalista solmupohjaista orkestrointia suoraan JavaScript- tai Python-koodiin juuri siinä vaiheessa, jossa sitä tarvitsen, ilman työkalujen tai ympäristöjen vaihtamista. Pidän erityisesti siitä, miten n8n:n natiivi MCP-tuki mahdollistaa kokonaisten työnkulkujen tarjoamisen kutsuttavina työkaluina muille agenteille. Tämä mahdollistaa todellisen moniagenttikoordinoinnin ilman kolmannen osapuolen väliohjelmistoa. Yli 600 yhteisön rakentamaa agenttimallia ja aktiivinen foorumi tarkoittavat, että aloitan harvoin tyhjästä tai joudun ratkaisemaan ongelmia ilman ohjeita.
n8n:n tärkeimmät ominaisuudet
- Moniagenttijärjestelmät: Koordinoi erikoistuneita agentteja, jotka hoitavat tutkimuksen, kirjoittamisen sekä kysymykset ja vastaukset yhdessä automatisoidussa työnkulussa.
- Ihminen prosessissa -hyväksynnät: Lisää työnkulkuihin hyväksyntävaiheita ja manuaalisia vaiheita, jotta käyttäjät voivat tarkistaa agenttien toimet tai ohittaa ne.
- RAG-agentit: Yhdistä agentit sisäisiin tietolähteisiin ja asiakirjavarastoihin hakutehostettua generointia varten.
- MCP-protokollan integrointi: Tarjoa n8n:n työnkulut kutsuttavina työkaluina ja yhdistä ne ulkoisiin MCP-yhteensopiviin agentteihin ja palvelimiin.
n8n:n integraatiot
n8n tarjoaa natiivit integraatiot esimerkiksi Google Sheetsiin, Microsoft 365:een, Slackiin, GitHubiin, Jiraan, Salesforceen, Trelloon, Notioniin, Airtableen ja Discordiin. Mukautettuja integraatioita varten on saatavilla ohjelmointirajapinta.
Pros and Cons
Pros:
- Itse ylläpidettävissä täyden datan suvereniteetin saavuttamiseksi
- Visuaalisen kanvaasin ja upotetun koodin yhdistäminen
- Natiivi MCP-tuki moniagenttikoordinointiin
Cons:
- Monimutkaisia virheitä on vaikea selvittää
- Edistynyt agenttilogiikka edellyttää ohjelmointitaitoja
Learn more about n8n:
Sopii parhaiten visuaaliseen agenttien luomiseen vektoritiedon avulla- Ilmainen kokeiluversio + demo saatavilla
- Hinnoittelu pyynnöstä
Visit WebsiteCustomer Rating:4.3/5
Relevance AI tarjoaa Invent-työkalun, joka rakentaa tekoälypohjaisia myyntitutkimusagentteja ja tarjoaa automatisoidun yritystiedon, päätöksentekijöiden tunnistamisen sekä strategisen analyysin ominaisuudet. Relevance AI on kooditon tekoälyagenttien rakennustyökalu, jonka avulla voit suunnitella, ottaa käyttöön ja orkestroida moniagenttisia työnkulkuja visuaalisen rakennustyökalun, mallista riippumattoman LLM-reitityksen, vektoripohjaisen tiedonhaun ja yli 2 000 integraation sisäänrakennetun työkalukirjaston avulla.
Kenelle Relevance AI sopii parhaiten?
Se sopii erinomaisesti yritysten operatiivisille ja automaatiotiimeille, jotka tarvitsevat moniagenttisten työnkulkujen käyttöönottoa ilman erillistä ohjelmistokehitystiimiä.
Miksi valitsin Relevance AI:n
Sisällytin Relevance AI:n parhaiden vaihtoehtojeni joukkoon, koska 'Invent'-rakennustyökalun avulla voin siirtyä luonnollisen kielen kuvauksesta käyttöön otettavaan, täysin määritettyyn agenttiin muutamassa minuutissa. Vektoritieto on sisäänrakennettu perustaan: kontekstikerros käsittelee tiedon syöttämisen ja haun, joten agentit voivat hyödyntää mukautettuja tietolähteitä ilman erillistä RAG-putkea. Mallista riippumaton LLM-reititin täydentää kokonaisuuden valitsemalla automaattisesti edullisimman mallin, joka silti täyttää määritetyn arviointikynnyksen.
Relevance AI:n tärkeimmät ominaisuudet
- Moniagenttisen työvoiman orkestrointi: Rakenna agenttitiimejä, jotka koordinoivat, delegoivat ja suorittavat monimutkaisia työnkulkuja.
- Hyväksyntävaiheet ja ihminen prosessissa -hallintakeinot: Edellytä manuaalista tarkistusta tai toimenpiteitä ennen kuin agentit suorittavat kriittisiä toimia.
- OTEL- ja Delta Share -vientituki: Vie agenttien jäljet ja lokit ulkoisiin seuranta-, analytiikka- tai vaatimustenmukaisuusjärjestelmiin.
- Yli 2 000 natiivia integraatiota: Yhdistä agentit suoraan laajaan yrityssovellusten, CRM-järjestelmien ja tuottavuustyökalujen ekosysteemiin.
Relevance AI -integraatiot
Relevance AI tarjoaa yli 2 000 natiivia integraatiota, mukaan lukien Salesforce, HubSpot, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Airtable, ServiceNow, Zendesk, Notion ja GitHub. Mukautettuja integraatioita varten on saatavilla API.
Pros and Cons
Pros:
- Visuaalinen rakennustyökalu luo agenttien rungot tekstikehotteista
- Sisäänrakennettu kontekstikerros käsittelee RAG-haun natiivisti
- LLM-reititin valitsee mallit kustannuskynnyksen perusteella
Cons:
- Moniagenttisen muistin määrityksistä puuttuvat yksityiskohtaiset hallintakeinot
- Mukautettujen työkalujen luominen edellyttää JSON-määritysten tuntemusta
Learn more about Relevance AI:
3Sopii parhaiten yritystason agenttien käyttöönottoonDify
- Ilmainen paketti saatavilla
- Alkaen $59/työtila/kuukausi
Dify tarjoaa visuaalisen työnkulunrakentajan tekoälyagenttien putkien luomiseen solmuilla, kuten URL-osoitteen poiminta, muuttujan määrittäjä ja silmukka, jotka käyttävät GPT-4o:ta. Dify on avoimen lähdekoodin LLMOps-alusta, jonka avulla voit rakentaa, orkestroida ja ottaa käyttöön tekoälyagentteja visuaalisen työnkulkukankaan, sisäänrakennetun RAG-putken, useiden LLM-mallien tuen ja lisäosamarkkinapaikan avulla.
Kenelle Dify sopii parhaiten?
Dify sopii yritysten suunnittelu- ja DevOps-tiimeille, jotka tarvitsevat täyden hallinnan tekoälyagentti-infrastruktuuriinsa itse isännöidyn tai VPC-pohjaisen käyttöönoton kautta.
Miksi valitsin Difyn
Dify ansaitsee paikkansa parhaiden vaihtoehtojeni joukossa, koska se suhtautuu yrityskäyttöönottoon erittäin vakavasti. Voin ottaa agentteja käyttöön asiakkaan VPC:ssä AWS:ssä, GCP:ssä tai Azuressa Helm-kaavioiden ja Terraform-moduulien avulla tai siirtyä täysin eristettyyn ympäristöön säännellyillä toimialoilla, kuten biotieteissä ja rahoituspalveluissa. Lisäksi Dify sisältää SSO/SAML:n, työnkulkutason RBAC:n, SCIM-käyttäjähallinnan ja auditointilokit, jotka voidaan suoratoistaa suoraan SIEM-järjestelmään. Nämä ovat aidosti tärkeitä hallintakeinoja, kun agentteja viedään tuotantoon.
Difyn tärkeimmät ominaisuudet
- Visuaalinen työnkulkustudio: Suunnittele tekoälyagenttien logiikka vetämällä ja pudottamalla solmuja sisältävällä kankaalla, joka yhdistää LLM-mallit, tiedonhaun ja työkalut.
- Lisäosamarkkinapaikka: Laajenna agenttien ominaisuuksia kasvavalla valmiiden integraatioiden, mallien ja yhdistimien valikoimalla.
- Monilähteinen RAG-putki: Tuo, pilko ja indeksoi asiakirjoista, URL-osoitteista ja asemista peräisin olevia tietoja, jotta agentit voivat hyödyntää mukautettuja tietokantoja.
- Natiivinen havainnointi-integraatio: Valvo ja selvitä agenttien suorituksia sisäänrakennetun jälkilokituksen ja Langfuse-integraation avulla.
Difyn integraatiot
Dify tarjoaa natiiviset integraatiot OpenAI:n, Hugging Facen, Mistralin, DeepSeekin, Minion, Qdrantin ja Milvuksen kanssa sekä lisäosamarkkinapaikan ja ohjelmointirajapinnan mukautettuja integraatioita varten.
Pros and Cons
Pros:
- Avoimen lähdekoodin koodikanta, johon yhteisö osallistuu aktiivisesti
- Tukee yli 100:ta LLM-mallia, mukaan lukien itse isännöidyt mallit
- Tukee MCP-protokollaa työkalujen yhdistämiseen
Cons:
- Itse isännöinti edellyttää merkittävää DevOps-asiantuntemusta
- Moniagenttisten työnkulkujen virheenkorjaus voi olla monimutkaista
Learn more about Dify:
Paras edistyneisiin hakuun perustuviin laajennettuihin ominaisuuksiin- Ilmainen paketti + ilmainen demo saatavilla
- Alkaen $50/kuukausi
LlamaIndex tarjoaa leikkikenttäkäyttöliittymän asiakirjahakemistoihin kohdistuvien hakukyselyjen määrittämiseen. Tässä esimerkissä haetaan Applen 10-K-raportin riskitekijätietoja. LlamaIndex on avoimen lähdekoodin kehittäjäkehys tekoälyagenttien ja tietämysavustajien rakentamiseen. Se tukee natiivisti asiakirjojen jäsentämistä, RAG-putkia, moniagenttien orkestrointia, muistinhallintaa sekä LLM-integraatiota Python- ja TypeScript-SDK:iden kautta.
Kenelle LlamaIndex sopii parhaiten?
LlamaIndex sopii erityisen hyvin tekoäly- ja koneoppimisinsinööreille sekä yritysohjelmistojen kehittäjille, jotka rakentavat asiakirjapainotteisia agenttisovelluksia Pythonilla tai TypeScriptillä.
Miksi valitsin LlamaIndexin
LlamaIndex pääsi suosikkieni joukkoon ennen kaikkea siksi, miten se käsittelee hakukerrosta, jonka useimmat agenttikehykset jättävät toissijaiseksi. LlamaParse käsittelee yli 50 tiedostotyyppiä asettelun huomioivalla jäsentämisellä, joka säilyttää taulukkorakenteet, monisivuiset kaaviot ja jopa käsinkirjoitetut muistiinpanot. Kun tähän yhdistetään rekursiivinen haku ja alakysymysten hajottaminen, agentit voivat vastata tarkasti monimutkaisiin kyselyihin tuhansien yritysasiakirjojen joukosta menettämättä asiayhteyttä.
LlamaIndexin tärkeimmät ominaisuudet
- Agenttien rakentajamallit: Tarjoaa valmiita malleja työnkulkuagenttien luomiseen, ja ne voidaan ottaa käyttöön yhdellä napsautuksella.
- Ihminen mukana -työkalut: Mahdollistaa määritettävät hyväksyntävaiheet ja manuaalisen puuttumisen automatisoituihin agenttityönkulkuihin.
- Riippumattomat malliliittimet: Tarjoaa SDK-integraatioita johtavien suljettujen ja avoimen lähdekoodin LLM-mallien välillä vaihtamiseen päättelymoottoreina.
- Yrityskäyttöönoton vaihtoehdot: Tukee SaaS-, VPC- ja markkinapaikkakäyttöönottoa sekä 99,9 %:n SLA:ta ja SOC 2-, HIPAA- ja GDPR-vaatimustenmukaisuutta.
LlamaIndex-integraatiot
LlamaIndex tarjoaa natiiviset integraatiot OpenAI:n, Google Geminin, Microsoft Azuren, Pineconen, Weaviaten, Mongon ja Slackin kanssa sekä monien muiden palveluiden kanssa. Mukautettuja integraatioita varten on saatavilla API.
Pros and Cons
Pros:
- Edistyneet vaihtoehdot RAG-putkien mukauttamiseen
- LlamaParse käsittelee yli 50 monimutkaista tiedostotyyppiä
- Alakysymysten hajottaminen moniportaisten agenttikyselyjen käsittelyyn
Cons:
- Edellyttää Python- tai TypeScript-ohjelmointitaitoa
- Agenteille ei ole visuaalista työnkulun rakennustyökalua
Learn more about LlamaIndex:
Sopii parhaiten Googlen yritystason tietolähteiden integrointiin- Ilmainen tilaus saatavilla
- Alkaen $0.085/vCPU-tunti
Gemini Enterprise Agent Platform tarjoaa visuaalisen työnkulun rakentajan, jossa tekoälyagentit käsittelevät Gmailin käynnistimiä ja ehtoja sekä laativat sähköpostiluonnoksia automaattisesti ihmisen tarkistuksen hallintatoiminnoilla. Gemini Enterprise Agent Platform on Google Cloudin tekoälyagenttien rakennusalusta, joka yhdistää vähäkoodisen visuaalisen työtilan, koodilähtöisen kehittäjäkehyksen, usean agentin orkestroinnin ja yli 200 mallin markkinapaikan yritystason tekoälyagenttien suunnittelua ja käyttöönottoa varten.
Kenelle Gemini Enterprise Agent Platform sopii parhaiten?
Se sopii erityisesti tekoäly- ja koneoppimisinsinööreille sekä yritysohjelmistojen kehittäjille, jotka käyttävät jo Google Cloudin työkuormia ja tarvitsevat täyden pinon ympäristön tuotantovalmiiden agenttien rakentamiseen ja käyttöönottoon.
Miksi valitsin Gemini Enterprise Agent Platformin
Sisällytin Gemini Enterprise Agent Platformin kärkivalintoihini, koska mikään muu agenttien rakentaja ei tarjoa yhtä laajaa natiivikäyttöä Googlen yritystason tietolähteisiin. Agentin rakentaminen kyselyjen tekemiseen reaaliaikaisista BigQuery-tauluista ei vaadi väliohjelmistoa: Agent Retrieval -palvelu muodostaa yhteyden suoraan ja tukee sekä tallennustilaa että suorituskykyä optimoivia laskentayksiköitä QPS-tarpeidesi perusteella. Lisäksi Google-haun maadoitus mahdollistaa sen, että agentit voivat hakea reaaliaikaista ulkoista tietoa poistumatta alustalta.
Gemini Enterprise Agent Platformin tärkeimmät ominaisuudet
- Agent Studio -visuaalinen rakentaja: Suunnittele ja testaa agentin logiikkaa vedä ja pudota -käyttöliittymällä ilman koodausta.
- Agent Development Kit (ADK): Kehitä mukautettuja agenttien toimintoja ja usean agentin järjestelmiä Pythonilla, Go-ohjelmointikielellä, Javalla tai TypeScriptillä.
- Model Garden -integraatio: Käytä yli 200:aa omistettua ja avoimen lähdekoodin kielimallia agenttien toimintojen toteuttamiseen.
- Memory Bank -palvelu: Tallenna, hae ja hallitse agenttien lyhyt- ja pitkäaikaisia muisteja suuressa mittakaavassa.
Gemini Enterprise Agent Platform -integraatiot
Gemini Enterprise Agent Platform tarjoaa natiivit integraatiot Dataprociin, Google Workspaceen, Google-hakuun ja muihin palveluihin. Mukautettuja integraatioita varten on saatavilla API.
Pros and Cons
Pros:
- Natiivi BigQuery- ja Google-haun maadoitus
- Model Garden tarjoaa yli 200 perustamallia
- Monikielinen SDK mukautettujen agenttien kehittämiseen
Cons:
- Edellyttää syvällistä Google Cloud -alustan tuntemusta
- Agenttien jäljitys jää jälkeen erillisistä havainnointityökaluista
Learn more about Gemini Enterprise Agent Platform:
Sopii parhaiten suojattuun käyttöönottoon AWS-ympäristöissä- Ilmainen paketti saatavilla
- Alkaen $0.0895/vCPU-hour
Amazon Bedrock AgentCoren agenttien suoritusympäristön konsoli näyttää, kuinka käyttäjät voivat isännöidä, hallita ja valvoa käyttöön otettuja tekoälyagentteja. Esimerkkiagentin tila on valmis. Amazon Bedrock AgentCore on modulaarinen, viitekehyksestä riippumaton tekoälyagenttien rakennustyökalu, joka kattaa koko käyttöönottokaaren — suoritusympäristön, muistin, identiteetin, yhteydet työkaluihin, havainnoinnin ja käytäntöjen hallinnan — ilman, että sinun tarvitsee hallita taustalla olevaa infrastruktuuria.
Kenelle Amazon Bedrock AgentCore sopii parhaiten?
Se sopii erinomaisesti yritysten tuotekehitystiimeille ja tekoäly- ja koneoppimiskehittäjille, jotka rakentavat jo AWS:n päällä ja tarvitsevat tuotantotason agentti-infrastruktuurin sisäänrakennetuilla tietoturvakontrolleilla.
Miksi valitsin Amazon Bedrock AgentCoren
Olen sisällyttänyt Amazon Bedrock AgentCoren parhaiden valintojeni joukkoon, koska sen tietoturvamalli eroaa arkkitehtuuriltaan muista agenttien rakennustyökaluista. Käytäntöpalvelu valvoo reaaliaikaisia, deterministisiä kontrolleja, jotka toimivat agenttikoodin ulkopuolella, joten luvattomat toiminnot estetään ennen niiden suorittamista. Hyödynnän myös AgentCore Identityn suojattua token-säilöä ja vähimmän tarvittavan käyttöoikeuden delegointia, jonka ansiosta agentit voivat todentautua Okta- tai Microsoft Entra ID -työkaluihin tallentamatta tunnistetietoja itse agenttilogiikkaan.
Amazon Bedrock AgentCoren tärkeimmät ominaisuudet
- Palvelimeton suoritusympäristö: Suorittaa agenttityönkulkuja automaattisella skaalauksella ja istuntokohtaisella eristyksellä ilman hallittavaa infrastruktuuria.
- Viitekehyksestä riippumaton rakenne: Tukee LangChainia, CrewAI:tä, Strandsia, LangGraphia ja muita avoimia viitekehyksiä joustavaa agenttikehitystä varten.
- Mallineutraali valinta: Yhdistää Amazon Bedrockiin, OpenAI:hin, Anthropiciin, Hugging Faceen ja itse ylläpidettyihin LLM-malleihin mallikontekstiprotokollan avulla.
- Tuotantotason havainnointi: Tarjoaa OpenTelemetry-yhteensopivan jäljityksen, yksityiskohtaiset operatiiviset koontinäytöt ja syvällisen näkyvyyden agenttien toimintaan.
Amazon Bedrock AgentCoren integraatiot
Amazon Bedrock AgentCore tarjoaa natiivit integraatiot Amazon Bedrockiin, AWS Lambdaan, AWS Identity and Access Managementiin ja Amazon Cognitoon sekä tukee mallikontekstiprotokollaa yhteyksien muodostamiseen työkaluihin ja rajapintoihin. Se tarjoaa myös rajapinnan mukautettuja integraatioita varten.
Pros and Cons
Pros:
- Sisäänrakennetut AWS:n natiivien tietoturvakontrollit
- Tukee kaikkia agenttiviitekehyksiä ilman toimittajalukkoa
- Täydellinen havainnointi OpenTelemetry-jäljityksellä sisältyy
Cons:
- Käyttöönotto edellyttää olemassa olevaa AWS-infrastruktuuria
- Ei visuaalista vähäkoodista agenttien rakennuskäyttöliittymää
Learn more about Amazon Bedrock AgentCore:
Paras Microsoft-ekosysteemin integrointiin- 30 päivän maksuton kokeilu
- Käytön mukaan laskutettava
Microsoft Foundry tarjoaa työkalumarkkinapaikan, jossa on 1 404 MCP-palvelinintegraatiota, kuten GitHub, Azure ja Elasticsearch, tekoälyagenttien rakentamiseen. Microsoft Foundry on yrityksille suunnattu tekoälyalusta autonomisten agenttien rakentamiseen, orkestrointiin ja käyttöönottoon. Se tarjoaa käyttöön yli 11 000 mallia, agenttipohjaisen RAG:n, valmiit työkalujen ohjelmointirajapinnat sekä tuen moniagenttisille työnkuluille koko Azure-ekosysteemissä.
Kenelle Microsoft Foundry sopii parhaiten?
Microsoft Foundry sopii erinomaisesti yritysten kehitystiimeille, jotka käyttävät jo Azurea ja tarvitsevat tuotantotasoisen alustan monimutkaisten moniagenttijärjestelmien rakentamiseen ja käyttöönottoon.
Miksi valitsin Microsoft Foundryn
Sisällytin Microsoft Foundryn parhaisiin valintoihini, koska se on ainoa alusta, jolla agentit julkaistaan suoraan Microsoft 365 Copilotiin ja Teamsiin Entra Agent Registryn kautta. Tiimini voi yhdistää agentit SharePointiin, Dynamics 365:een ja SAP:iin Logic Appsin yli 1 400 liittimen avulla ilman mukautettua väliohjelmistoa. Mallireitittimen avulla voimme myös reitittää kehotteita dynaamisesti GPT-4o:n ja Clauden välillä kustannusten ja suorituskyvyn perusteella reaaliajassa.
Microsoft Foundryn tärkeimmät ominaisuudet
- Agenttipohjainen RAG Foundry IQ:n avulla: Mahdollistaa agenttien hakea dynaamisesti tietoja yrityksen tietolähteistä ja perustaa vastaukset niihin yhden yhtenäisen API:n avulla.
- Integroitu monimalliluettelo: Tarjoaa samassa ympäristössä käyttöön yli 11 000 omistusoikeudellista, avoimen lähdekoodin ja toimialakohtaista kielimallia.
- Azuren natiiviset havainnointityökalut: Tarjoaa sovellusten tietojen seurannan, edistyneen lokituksen ja jäljitystyökalut agenttien valvontaan tuotantokäytössä.
- Microsoft Agent Framework -SDK: Tarjoaa kehittäjille työkalupaketin mukautettujen agenttien rakentamiseen, testaamiseen ja käyttöönottoon Pythonilla tai C#:lla.
Microsoft Foundryn integraatiot
Microsoft Foundry tarjoaa natiiviset integraatiot koko Microsoft-ekosysteemiin, kuten Azureen, SharePointiin, Microsoft Teamsiin ja Microsoft Entra ID:hen. Mukautettuja integraatioita varten on saatavilla API.
Pros and Cons
Pros:
- Yli 11 000 mallia yhdessä luettelossa
- Natiivi moniagenttinen orkestrointi Azuressa
- Sisäänrakennettu tuotantokäytön jäljitys ja kehotteiden virheenkorjaus
Cons:
- Hidas perehtyminen Azuren ulkopuolisissa ympäristöissä
- Monimutkainen laskutus eri mallien ja laskennan osalta
Learn more about Microsoft Foundry:
Paras Microsoft 365 -agentin integrointiin- 30 päivän maksuton kokeilu
- Alkaen $30/käyttäjä/kuukausi (laskutetaan vuosittain)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
Learn more about Microsoft Copilot Studio:
Learn more about Lyzr:
Learn more about Sema4.ai:
Muita tekoälyagenttien rakentajia
Tässä on joitakin muita tekoälyagenttien rakentajavaihtoehtoja, jotka eivät päässeet listalleni, mutta joihin kannattaa silti tutustua:
- 11Microsoft Semantic KernelSopii parhaiten mukautetun logiikan upottamiseen työnkulkuihin
- 12AgentKitParas agenttien natiivirakentamiseen OpenAI:ssa
- 13Claude Agent SDKSopii parhaiten Anthropic-mallien hyödyntämiseen
- 14IBM watsonx OrchestrateSopii parhaiten toistuvien yritystehtävien automatisointiin
Related Reviews
Miten arvioin tekoälyagenttien rakennustyökaluja
Laatiessani tätä luetteloa jokaisen alustan on ylitettävä peruschattibottien rakentaminen ja tarjottava agentteja, jotka pystyvät päättelyyn, käyttämään työkaluja ja hoitamaan monivaiheisia tehtäviä itsenäisesti. Jaan arviointini ydintoimintoihin, jotka jokaisen rakennustyökalun on katettava, sekä erottaviin tekijöihin, jotka erottavat alustat toisistaan.
Ydintoiminnot (edellytykset tähän luetteloon pääsemiseksi)
Kun valitsen työkaluja luettelooni, annan kullekin työkalulle arvosanan asteikolla 0 (ei tarjoa toimintoa)–5 (erinomainen tällä alueella) jokaisesta alla luetellusta ydintoiminnosta. Sen jälkeen lasken työkalun kokonaispisteet prosenttiosuutena. Työkalun on saavutettava vähintään 65 prosentin kokonaispistemäärä, jotta se voidaan ottaa mukaan.
- Agenttien orkestrointikehys: Arvioin, voiko alustalla määritellä agenttien rooleja, ketjuttaa monivaiheisia työnkulkuja ja koordinoida useita agentteja – eikä vain ohjelmoida yhtä bottia.
- LLM-integraatio: Alustan tulisi tukea useita malleja. Tarkistan, kuinka helposti palveluntarjoajien, kuten OpenAI:n ja Anthropicin, sekä itse ylläpidettyjen vaihtoehtojen välillä voi vaihtaa.
- Työkalu- ja API-yhteydet: Agenttien on pystyttävä toimimaan – kutsumaan API-rajapintoja, tekemään kyselyjä tietokantoihin ja käynnistämään webhookeja. Etsin sekä valmiita yhdistimiä että mukautettua funktiokutsujen käyttöä.
- Muistin ja kontekstin hallinta: Tarkistan, miten agentit säilyttävät kontekstin tehtävien välillä aina perusistuntomuistista pysyvään vektoripohjaiseen muistihakuun pidemmissä työnkuluissa.
- Tietämyskanta- ja RAG-tuki: Agenttien ankkuroiminen omiin tietoihisi on tärkeää. Etsin vektorivarastointegraatiota, pilkkomisen hallintaa ja yritysdatan yhdistimiä.
- Käyttöönotto ja valvonta: Arvioin, miten kukin alusta käsittelee tuotantokäyttöön siirtymisen – API-päätepisteet, upotettavat vaihtoehdot, lokituksen, jäljityksen ja suoritustason havainnoinnin.
Kun minulla on luettelo kriteerit täyttävistä työkaluista, tarkastelen, mikä erottaa kunkin alustan muista.
Erottavat tekijät (mikä erottaa toimittajat toisistaan)
Näin vertailen eri toimittajia:
Erityisen huomionarvoiset ominaisuudet
Ihminen osana prosessia -hallintatoiminnot ovat erittäin tärkeitä – etsin määritettäviä hyväksyntäportteja, joiden avulla agentin voi pysäyttää ennen suuririskisten toimien suorittamista, kuten tuotantotietokannan päivittämistä. Myös mallien joustavuus on alue, jota arvioin tarkasti, etenkin älykäs reititys, joka valitsee kuhunkin tehtävään sopivan LLM:n kustannusten tai viiveen perusteella. Tarkistan myös sisäänrakennetun havainnoinnin ja arviointikehykset, sillä agenttien päätösten jäljittäminen ja suorituskyvyn heikkenemisen havaitseminen tuotannossa ovat ratkaisevan tärkeitä agenttien luotettavuuden säilyttämiseksi ajan mittaan.
Ominaisuuksia laajempi tarkastelu
Käyttöönoton joustavuus on merkittävä tekijä – tarkistan, voiko agentteja ylläpitää itse tai suorittaa VPC:ssä, sillä monet tiimit käsittelevät arkaluonteisia tietoja, jotka eivät voi poistua niiden ympäristöstä. Myös SOC 2:n ja HIPAA:n kaltaisilla turvallisuussertifioinneilla on suuri painoarvo, erityisesti säännellyillä toimialoilla, joilla odotetaan auditointilokeja ja henkilötietojen poistamista. Myös hinnoittelun läpinäkyvyys on tärkeää. Arvioin, pysyvätkö kustannukset ennakoitavina mittakaavan kasvaessa, kun huomioon otetaan tunnisteiden käyttö, suorituskohtaiset maksut ja infrastruktuurin yleiskustannukset.
Miten valita tekoälyagenttien rakentaja
Pitkiin ominaisuusluetteloihin ja monimutkaisiin hinnoittelurakenteisiin on helppo juuttua. Jotta pysyt keskittyneenä edetessäsi oman ohjelmistonvalintaprosessisi kanssa, tässä on luettelo tekijöistä, jotka kannattaa pitää mielessä:
| Tekijä | Mitä kannattaa ottaa huomioon |
|---|---|
| TekijäSkaalautuvuus | Mitä kannattaa ottaa huomioonVoiko alusta tukea agenttien määrän kasvua, uusia työnkulkuja tai muuttuvaa liiketoimintalogiikkaa ilman kallista uudelleentyöstöä? Etsi automaattisen skaalauksen vaihtoehtoja ja resurssienhallintaa. |
| TekijäIntegraatiot | Mitä kannattaa ottaa huomioonYhdistyykö se natiivisti tärkeisiin työkaluihisi, API-rajapintoihisi ja tietokantoihisi? Selvitä, vastaavatko liittimet nykyisiä ja suunniteltuja käyttötapauksia, eivätkä ainoastaan sitä, mitä tuetaan suoraan. |
| TekijäMukautettavuus | Mitä kannattaa ottaa huomioonKuinka paljon voit mukauttaa agentin logiikkaa, muistia ja toimintaa omaan ympäristöösi? Arvioi koodi-, SDK- tai vähäkoodiset vaihtoehdot tiimisi teknisten taitojen ja tarvittavan joustavuuden perusteella. |
| TekijäHelppokäyttöisyys | Mitä kannattaa ottaa huomioonOnko työnkulkujen rakentaja intuitiivinen tiimisi päivittäisille käyttäjille? Pyydä esittelyjä tai kokeilujaksoja nähdäksesi, voivatko muut kuin kehittäjät rakentaa ja ylläpitää työnkulkuja ilman jatkuvaa IT- tai teknisen tiimin apua. |
| TekijäKäyttöönotto ja perehdytys | Mitä kannattaa ottaa huomioonMitä resursseja, oppimateriaaleja ja kumppanitukea on saatavilla ensimmäisen agentin käynnistämiseen? Vertaa oppimiskäyrää sisäisiin aikatauluihin ja osaamisvajeisiin. |
| TekijäKustannukset | Mitä kannattaa ottaa huomioonOvatko käyttöön, kuukausimaksuihin ja skaalautumiseen liittyvät maksut ennakoitavissa työkuormiesi osalta? Tutki tarkasti piilossa olevat tokenien välitysmaksut, agenttikohtaiset rajoitukset ja tietojen käytön laskutus suunnitellulla käyttömäärällä. |
| TekijäTurvallisuussuojat | Mitä kannattaa ottaa huomioonVastaako alusta tietosuojaa koskevia vaatimuksiasi? Kysy roolipohjaisesta käyttöoikeuksien hallinnasta, tarkastuslokeista ja salauksesta. Selvitä palveluntarjoajan historia tietomurtojen tai muiden tietoturvapoikkeamien osalta. |
| TekijäTuen saatavuus | Mitä kannattaa ottaa huomioonKuinka nopeasti saat palveluntarjoajan tukea vianmääritykseen tai käyttöönottoa koskeviin kysymyksiin? Huomioi palvelutasosopimukset, aikavyöhykkeiden kattavuus ja asiakastuen resurssit käyttöönoton aikana ja sen jälkeen. |
Mitä tekoälyagenttien rakentajat ovat?
Tekoälyagenttien rakentajat ovat alustoja, joiden avulla voit suunnitella, ottaa käyttöön ja hallita älykkäitä agentteja, jotka pystyvät käsittelemään monimutkaisia, monivaiheisia tehtäviä suurten kielimallien ja rajapintojen avulla. Näiden työkalujen avulla tiimisi voi automatisoida työnkulkuja älykkään automaation avulla, integroida järjestelmiin, jotka ovat jo käytössä, ja mukauttaa agenttien toimintaa esimerkiksi kehotesuunnittelun tekniikoilla vastaamaan muuttuvia liiketoimintatarpeita – ilman, että jokaista komponenttia tarvitsee rakentaa alusta alkaen. Monet alustat perustuvat avoimen lähdekoodin viitekehykseen tai tukevat avoimen lähdekoodin malleja, mikä tekee niistä joustavia monenlaisissa käyttöönottotilanteissa. Yleisiä käyttötapauksia ovat liidien kvalifiointi, asiakastuki ja sisäisten työnkulkujen automatisointi. Monet alustat tarjoavat myös yritystason tietoturvaa organisaatioille, jotka käsittelevät arkaluonteisia tietoja.
Tekoälyagenttien rakentajan ominaisuudet
Kun valitset tekoälyagenttien rakentajaa, kiinnitä huomiota seuraaviin tärkeisiin ominaisuuksiin:
- Agenttien orkestrointiviitekehys: Visuaalinen tai koodipohjainen ympäristö agenttien suunnitteluun, määrittämiseen ja ketjuttamiseen monimutkaisia työnkulkuja varten, joissa tavoitteet ja roolit on määritelty.
- LLM-integrointi: Yhdistä agentit saumattomasti suosittuihin suuriin kielimalleihin ja vaihda omistusoikeudellisten, avoimen lähdekoodin tai itse ylläpidettyjen vaihtoehtojen välillä optimaalisen päättelyn saavuttamiseksi.
- Työkalujen ja rajapintojen yhteydet: Mahdollista agenttien vuorovaikutus ulkoisten rajapintojen kanssa, toimintojen käynnistäminen ja todellisten toimien suorittaminen tekstin tuottamisen lisäksi, mikä tukee järjestelmien välistä automaatiota.
- Muistin ja kontekstin hallinta: Tarjoa agenteille lyhyt- ja pitkäkestoisen muistin mekanismit, joiden avulla ne voivat säilyttää kontekstin ja mukauttaa toimintaansa useiden vuorovaikutusten aikana.
- Tietopohjan ja RAG:n tuki: Salli agenttien omaksua, indeksoida ja hakea tehokkaasti tietoja mukautetuista tietolähteistä, jotta niiden vastaukset perustuvat asiaankuuluvaan ja ajantasaiseen tietoon.
- Käyttöönottovaihtoehdot: Tarjoa joustavuutta agenttien käyttöönottoon rajapinnan kautta, niiden upottamiseen sovelluksiin tai pilvi-, VPC- ja paikallisen palvelintilan valitsemiseen yrityksen infrastruktuuri- ja tietoturvavaatimusten mukaisesti.
- Valvonta ja havainnointi: Tarjoa sisäänrakennettu lokitus, jäljitys ja suorituskyvyn valvonta, jotta voit seurata agenttien päätöksiä, selvittää logiikan virheitä ja tarkastaa tuotantoympäristöjen toimia.
- Ihminen osana prosessia -hallinta: Anna mahdollisuus määrittää hyväksymisvaiheita, eskalointipisteitä tai manuaalisia tarkistuspisteitä turvallisen toiminnan varmistamiseksi, kun agentit käsittelevät arkaluonteisia työnkulkuja.
- Mukautettavuus ja laajennettavuus: Tuki koodittomalle, vähäkoodiselle tai SDK-pohjaiselle mukauttamiselle, jotta tiimisi voi räätälöidä logiikkaa, työkalujen integrointeja ja agenttien toimintaa helposti.
- Tietoturva ja vaatimustenmukaisuus: Sisäänrakennetut suojatoimet, kuten salaus, käyttöoikeuksien hallinta ja tarkastuslokit, jotta toiminta vastaa eri toimialojen lainsäädäntö- ja sääntelykehyksiä.
Tekoälyagenttien rakentajan hyödyt
Tekoälyagenttien rakentajan käyttöönotto tuo tiimillesi ja yrityksellesi useita hyötyjä. Tässä muutamia etuja, joita voit odottaa:
- Työnkulkujen nopeutettu automatisointi: Luo agentteja, jotka käsittelevät toistuvia, monivaiheisia tehtäviä sisäisten järjestelmien välillä ja vähentävät manuaalista työtä sekä viivästyksiä.
- Tarpeisiin mukautettu agenttilogiikka: Hyödynnä joustavia suunnitteluvaihtoehtoja agenttien toiminnan, muistin ja integraatioiden mukauttamiseen erityisiin liiketoimintatarpeisiin.
- Parantunut tiedonsaanti: Mahdollista agenteille omistusoikeudellisen tiedon hakeminen ja hyödyntäminen RAG:n sekä tietopohjaintegraatioiden avulla tarkempien vastausten tuottamiseksi.
- Tehostettu vaatimustenmukaisuus ja hallinto: Hyödynnä sisäänrakennettua tietoturvaa, tarkastusketjuja ja roolipohjaisia käyttöoikeuksien hallintatoimintoja toimialan vaatimusten täyttämiseksi ja riskien vähentämiseksi.
- Agenttien parempi luotettavuus: Käytä valvonta-, loki- ja jäljitysominaisuuksia päätösten tarkastamiseen, työnkulkujen virheiden selvittämiseen ja agenttien ennakoitavan suorituskyvyn varmistamiseen tuotannossa.
- Saumaton tiimityö: Ota käyttöön työnkulkuja, joissa ihminen osallistuu prosessiin, jotta tiimisi voi hyväksyä, korjata tai keskeyttää toiminnan tarvittaessa.
- Tulevaisuuden tarpeisiin valmis skaalautuvuus: Sopeudu nopeasti kasvavaan tehtävämäärään tai uusiin liiketoimintavaatimuksiin alustoilla, jotka on suunniteltu skaalautumaan ja kehittymään organisaatiosi mukana.
Tekoälyagenttien rakentajan kustannukset ja hinnoittelu
Tekoälyagenttien rakentajan valinta edellyttää saatavilla olevien hinnoittelumallien ja suunnitelmien ymmärtämistä. Kustannukset vaihtelevat ominaisuuksien, tiimin koon, lisäosien ja muiden tekijöiden perusteella. Alla oleva taulukko kokoaa yhteen tekoälyagenttien rakentajaratkaisuissa yleiset suunnitelmat, niiden keskimääräiset hinnat ja tyypillisesti sisältyvät ominaisuudet:
Tekoälyagenttien rakentajan suunnitelmien vertailutaulukko
| Suunnitelman tyyppi | Keskimääräinen hinta | Yleiset ominaisuudet |
|---|---|---|
| Suunnitelman tyyppiIlmainen suunnitelma | Keskimääräinen hinta$0 | Yleiset ominaisuudetPerustason työnkulkujen rakentaminen, rajallinen määrä agenttisuorituksia, pääsy keskeisiin integraatioihin ja yhteisön tuki. |
| Suunnitelman tyyppiHenkilökohtainen suunnitelma | Keskimääräinen hinta$10-$25/käyttäjä/kuukausi | Yleiset ominaisuudetLaajempi työnkulkujen kapasiteetti, enemmän agenttisuorituksia, lisätyökaluintegraatioita ja perustason valvonta. |
| Suunnitelman tyyppiYrityssuunnitelma | Keskimääräinen hinta$40-$85/käyttäjä/kuukausi | Yleiset ominaisuudetMoniagenttien orkestrointi, RAG-tuki, kattava API-käyttö, tiimityöskentely ja parannettu tietoturva. |
| Suunnitelman tyyppiSuuryrityssuunnitelma | Keskimääräinen hinta$100+/käyttäjä/kuukausi | Yleiset ominaisuudetPaikallinen isännöinti tai VPC-käyttöönotto, edistynyt havainnointi, vaatimustenmukaisuustyökalut, omistettu tuki ja SLA-sopimukset. |
AI-agenttien rakentajien usein kysytyt kysymykset
Tässä on vastauksia yleisiin AI-agenttien rakentajia koskeviin kysymyksiin:
Miten AI-agenttien rakentajat eroavat perinteisistä työnkulkujen automaatiotyökaluista?
AI-agenttien rakentajat menevät jäykkien sääntöpohjaisten työnkulkujen ulkopuolelle ja voivat päätellä, mukautua ja käyttää kielimalleja dynaamisesti monimutkaiseen päätöksentekoon. Näin ne voivat käsitellä tehtäviä, jotka edellyttävät kontekstin ymmärtämistä ja keskustelua, eivät vain käynnistimiin perustuvaa automaatiota.
Voinko käyttää omia tietojani tai sisäisiä tietolähteitäni näiden alustojen kanssa?
Kyllä, useimmat ratkaisut tarjoavat hakuavusteista generointia (RAG) tai tietopohjaintegraatioita, joiden avulla agenttien vastaukset voidaan perustaa organisaatiosi omiin asiakirjoihin, tietokantoihin tai wiki-sivustoihin tarkkuuden ja merkityksellisyyden parantamiseksi.
Millaista teknistä osaamista AI-agenttien rakentajan käyttöönotto edellyttää?
Vaatimukset vaihtelevat. Jotkin koodittomat AI-agenttien rakentajat käyttävät liiketoimintakäyttäjille suunniteltuja visuaalisia työkaluja, kun taas toiset alustat edellyttävät SDK- ja Python-osaamista edistyneeseen mukauttamiseen, integraatioihin tai ainutlaatuiseen agentin toimintaan.
Miten varmistan, että agenttien toiminnot ovat turvallisia ja vaatimustenmukaisia arkaluonteisissa ympäristöissä?
Etsi alustoja, joissa on ihmisen osallistumisen mahdollistavat hallintatoiminnot, kattavat auditointilokit, käyttöoikeuksien hallinta ja tietoturvasertifioinnit. Näiden avulla tiimit voivat valvoa suuren riskin toimintoja ja osoittaa toimivansa alan säädösten mukaisesti.
Mitä yleisiä haasteita liittyy agenttien määrän tai työnkulkujen monimutkaisuuden kasvattamiseen?
Yleisiä ongelmia ovat odottamattomat kustannusten nousut, orkestrointilogiikan rajoitukset ja suorituskyvyn pullonkaulat. Ennen laajamittaista käyttöönottoa on tärkeää tarkastella alustan skaalautuvuustakuita, valvontaominaisuuksia ja kustannusrakenteita.