AI Agent是自主程序，旨在感知环境并采取行动实现特定目标。由于用于构建和部署这些代理的强大平台的普及，各种规模的企业现在都可以使用这些代理。这些平台正在使 AI 变得民主化，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，更是创新的催化剂，使企业能够：

• 快速原型化并部署 AI 解决方案
• 根据特定行业需求定制代理
• 在整个组织范围内扩展 AI 能力
• 将先进的人工智能功能集成到现有系统中

当我们深入研究构建 AI 代理的顶级平台时，我们将探索每个平台如何使您的企业始终处于 AI 开发的前沿。

1. crewAI

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

主要特点：

• 基于角色的代理设计，具有可定制的目标和背景故事
• 灵活的记忆系统（短期、长期和共享）
• 可扩展的工具框架
• 串行、并行或分层的多代理协作
• 内置护栏和错误处理

用例和优势：

• 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：可以为代理分配市场分析师、风险评估师和投资策略师等角色，共同提供全面的财务见解。
• 内容创作：一组代理可以合作进行内容创作，负责研究、撰写、编辑和 SEO 优化。

局限性和规模：

虽然 crewAI 是一个构建多智能体 AI 系统的强大框架，但它也有一定的局限性：

• 需要编程专业知识，限制非技术用户的可访问性
• 缺乏数据加密和 OAuth 身份验证等内置安全功能
• 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，可能会耗费更多资源
• 代理内存管理的复杂性

crewAI 能够处理的最大项目规模目前尚无法确定。但是，其架构表明，只要经过精心设计和资源管理，它就能管理复杂、规模庞大的项目。它可能更适合中小型项目，而不是无需大量定制的全套企业解决方案。

集成能力：

crewAI 为专有平台提供了多种集成选项：

• Webhooks 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）
• 环境变量配置，方便部署
• 创建自定义工具以便与专有系统进行交互

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（crewAI+）的具体定价信息取决于具体情况。用户应考虑额外成本，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 团队或查看其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，这使得创建高度专业化的 AI 团队成为可能，能够处理需要多样化专业知识和观点的复杂工作流程。然而，潜在用户在评估 crewAI 是否适合其项目时，应仔细考虑技术要求和限制。

2.AutoGen

AutoGen 由微软开发，是一个开源框架，它正在突破企业环境中 AI 代理的极限。

主要特点：

• 用于解决复杂问题的多智能体架构
• 可定制且可对话的代理
• 与各种大型语言模型 (LLM) 无缝集成
• 代码生成和执行功能
• 灵活的人机交互功能

用例和优势：

• 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应用程序的理想选择。
• 数据分析：其多代理架构允许复杂的数据处理管道，其中不同的代理可以处理数据清理、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，使其能够理解上下文、生成适当的响应并代表客户执行操作。

局限性和规模：

AutoGen 虽然功能强大，但对于大型企业解决方案来说，它面临着几个挑战：

• 大规模的复杂性和不一致性，特别是对于生产就绪的应用程序
• 使用 GPT-4 等强大模型时成本高且代币限制
• 上下文窗口限制可能会影响大量内容的分析
• 实现企业级的稳健性、安全性和可扩展性需要付出巨大的努力

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

集成能力：

AutoGen 的开源特性提供了定制的灵活性。它支持：

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

开发人员可以设计适合特定专有平台的代理和对话流程，但这可能需要定制开发工作。

Azure 集成：

AutoGen 通过多种方式与 Azure 集成：

1. 支持在 Azure OpenAI 服务上部署的模型
2. 可以部署到 Azure 容器应用程序
3. 与 Azure 认知搜索配合使用以提取数据
4. 可以将 Azure Logic Apps 工作流作为函数调用

法学硕士支持：

AutoGen 除了支持 OpenAI 的模型之外，还支持广泛的 LLM：

1. 通过 Hugging Face Transformers 开源 LLM（例如 LLaMA、Alpaca、Falcon）
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，包括多模式功能
5. 来自 Anthropic、Mistral AI、Together.AI和 Groq的模型
6. LLM Studio 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混合和搭配模型。

定价：

AutoGen 是一个开源框架，可在 GitHub 上免费使用。但是，用户应考虑与以下方面相关的成本：

• 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，可实现复杂而细致的问题解决。然而，潜在用户在评估 AutoGen 是否适合其项目时，应仔细考虑技术要求、限制和相关成本。

3.LangChain

LangChain 是一个多功能框架，它简化了构建由语言模型驱动的应用程序的过程。

主要特点：

• 模块化和可扩展的架构
• 多个 LLM 提供商的统一界面
• 丰富的预建组件集合（提示、解析器、矢量存储）
• 执行复杂任务的代理功能
• 用于维护上下文的复杂内存管理

用例和优势：

• 文档分析：LangChain 擅长跨大型文档集的摘要、实体提取和情感分析等任务。
• 上下文聊天机器人：其内存管理功能支持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 可以为能够搜索、合成和呈现来自各种来源的信息的 AI 代理提供动力。

局限性和规模：

LangChain 虽然功能强大，但对于大型企业解决方案而言，它仍面临几个挑战：

• 缺乏生产准备：被描述为不断变化的“副项目”，存在未修补的漏洞。
• 规模的复杂性和不一致性：对于复杂的、可投入生产的应用程序，性能可能不一致。
• 成本高：由于 API 使用、托管和 GPU 成本，运行基于 LangChain 的系统对于大规模部署来说成本可能很高。
• 速率限制： API 速率限制可能会给高流量企业应用程序带来问题。
• 内存管理挑战：有效管理大规模代理内存非常困难。

LangChain 可能最适合中小型应用程序，而不是没有经过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 来连接和查询现有代码的 LLM。
• 模块化架构：特定组件可以合并到现有系统中。
• 可定制的代理和工具：可以设计为与专有 API 和服务进行交互。
• 开源框架：允许修改和扩展以与专有系统保持一致。

法学硕士支持：

LangChain 支持多种 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. 人择（例如 Claude）
6. Azure OpenAI
7. 谷歌掌上电脑
8. 复制
9. 用于本地运行的开源模型（例如 GPT-J、GPT-NeoX、BLOOM）

这种广泛的支持使开发人员能够在利用 LangChain 的抽象和实用程序的同时为他们的应用程序选择最合适的模型。

定价：

LangChain 提供多种定价层级：

• 免费开发者计划：每月包含前 10,000 条记录
• Plus 计划：每个席位每月 39 美元，每月提供 10k 条免费线路
• 企业计划：自定义定价

额外的跟踪记录按每 1k 条基本跟踪记录 0.50 美元（保留 14 天）或每 1k 条跟踪记录 5 美元（延长 400 天的保留期）的费率计费。

“跟踪”是指 LangChain 中应用程序链、代理、评估器运行或 Playground 运行的一次完整调用。单个跟踪可以包含许多 LLM 调用或其他跟踪事件。

官方定价详情可在 LangChain 网站的专用定价页面上找到。

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

是什么让 LangChain 脱颖而出？

LangChain 的突出特点是其灵活性和可扩展性。该框架的模块化设计允许开发人员轻松更换组件、与各种 LLM 提供商集成以及使用自定义工具扩展功能。这使得 LangChain 能够很好地适应各种企业需求，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。然而，潜在用户在评估 LangChain 是否适合其项目时，尤其是对于大规模企业部署，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 的一款产品，它提供了一个强大的平台，无需深度机器学习专业知识即可创建企业级生成式 AI 应用程序。

主要特点：

• 无代码控制台，快速开发代理
• 针对复杂用例的高级框架支持（例如 LangChain）
• 与 Google 基础模型和搜索功能集成
• 企业数据基础，提供准确且情境化的响应
• 函数调用和预建扩展模块
• 企业级安全性和合规性功能

用例和优势：

• 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：开发能够跨各种企业数据源搜索和综合信息的代理。
• 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。

局限性和规模：

虽然 Vertex AI Agent Builder 专为企业使用而设计，但它具有某些局限性：

• 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，可能需要额外的定制和基础设施工作

该平台似乎非常适合中小型应用程序，并且通过与 Google Cloud 合作增加配额，有可能实现更大规模的部署。

集成能力：

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

• 用于搜索、聊天、推荐和其他 AI 功能的 API
• 用于与专有工作流程实时集成的 Webhook
• 可嵌入的小部件，用于快速 UI 集成
• 通过 Google Cloud Run 进行无服务器部署
• 企业数据源连接器（例如 Jira、ServiceNow、Hadoop）
• LangChain 集成，实现高级定制
• 用于移动应用集成的 Firebase 和移动 SDK

定价：

Vertex AI 的定价结构：

• Vertex AI 代理聊天：每 1,000 个查询 12.00 美元
• Vertex AI Agents Voice：每秒 0.002 美元
• Vertex AI Search（标准版）：每 1,000 次查询 2.00 美元
• 提供免费套餐，但有使用限制
• 基于输入和输出代币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。这种对可信企业数据的“基础”确保了 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和对 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 集成来实现自定义工作流程。这种灵活性，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（从小型部门项目到可能更大的企业范围计划）部署 AI 解决方案的企业的有力竞争者。

5. Cogniflow

Cogniflow 提供无代码 AI 平台，使 AI 开发民主化，允许用户无需编码专业知识即可构建和部署 AI 模型。

主要特点：

• 直观的拖放界面用于模型构建
• 支持各种数据类型（文本、图像、音频、视频）
• 常见用例的预训练模型市场
• 与流行的商业应用程序无缝集成
• 协作和共享功能

用例和优势：

• 预测性维护：建立分析传感器数据的模型，以预测设备故障。
• 内容审核：开发能够自动过滤和分类各种媒体类型的用户生成内容的人工智能代理。
• 市场趋势分析：创建处理多种数据源的模型，以识别新兴市场趋势和消费者行为。

局限性和规模：

虽然 Cogniflow 的设计易于使用，但对于大型企业解决方案而言，它还是存在一些局限性：

• 无代码特性可能会限制针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
• 最高标准层级支持每月 500 万信用额度，对于更大规模的部署，可能需要定制合同
• 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。更大规模或更复杂的部署可能需要定制的企业解决方案。

集成能力：

Cogniflow 提供了将 AI 代理集成到专有平台的多种选项：

• 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：为 Excel、Google Sheets、Zapier、Make 和 Bubble 等平台预构建连接器
• 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）
• 市场和社区：选择集成来自 Cogniflow 市场的预建模型

定价：

Cogniflow 提供月度和年度定价计划：

• 免费：每天 50 次预测、每月 5 次训练、1 位用户、非商业用途
• 个人： 50 美元/月（每年计费 40 美元/月），5,000 次预测/月，10 次训练/月，1 位用户
• 专业版： 250 美元/月（每年计费 200 美元/月），50,000 次预测/月，50 次训练/月，最多 5 名用户
• 企业：自定义定价、批量折扣、无限用户、主动学习、专门入职培训

定价基于信用系统，不同型号消耗的信用数量不同。超额使用将收取超额费用。

什么使得 Cogniflow 脱颖而出？

Cogniflow 的突出特点是其可访问性。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加多样化和行业特定的 AI 应用程序，因为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，可快速开发和部署适用于各种用例的 AI 解决方案。尽管它可能在最复杂的企业场景中存在局限性，但 Cogniflow 为希望快速高效实施 AI 计划的组织（尤其是那些没有大量内部 AI 专业知识的组织）提供了强大的解决方案。

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 和编码能力。Cogniflow 和 Vertex AI Agent Builder 等平台提供无代码选项，而 AutoGen 和 LangChain 可能需要更多技术专长。
2. 用例复杂性：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 可能更适合更简单的用例。
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发展。确保平台可以处理不断增加的工作负载和不断扩展的用例。
5. 定制需求：如果您需要高度专业化的 AI 代理，LangChain 或 crewAI 等平台可以提供广泛的定制选项。
6. 安全性和合规性：对于监管要求严格的行业，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。

底线

AI 代理平台的兴起开启了企业创新的新时代。从 AutoGen 复杂的多代理系统到 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，这些平台将在塑造业务运营、客户体验和决策流程的未来方面发挥关键作用。

对于企业来说，关键在于仔细评估其特定需求，并选择符合其技术能力、用例和长期 AI 战略的平台。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，在日益由 AI 驱动的商业环境中获得竞争优势。