10 อันดับ เฟรมเวิร์ค AI Agent สำหรับนักพัฒนา ปี 2025

กระแสความนิยมของ AI agents ยังคงไม่ลดลง — แต่การสร้างมันขึ้นมาล่ะ? นั่นคือจุดที่ทุกอย่างซับซ้อนขึ้น สิ่งที่เริ่มต้นจากแนวคิดที่ตรงไปตรงมามักจะกลายเป็นการเดินทางที่ซับซ้อนซึ่งเต็มไปด้วยการจัดการเครื่องมือหลายอย่าง การออกแบบโฟลว์ของพรอมต์ และการแก้ไขปัญหาพฤติกรรมของเอเจนต์

ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่การเลือกเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมกับความต้องการ ระดับทักษะ และขอบเขตของโปรเจกต์ของคุณ ด้วยตัวเลือกมากมายที่มีอยู่ มันอาจเป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน หรือโซลูชันใดที่จะสามารถส่งมอบผลลัพธ์ได้จริง

คู่มือนี้จะเจาะลึก 10 เฟรมเวิร์ก AI agent ที่โดดเด่นในปี 2025 — ตั้งแต่แพลตฟอร์มภาพแบบ low-code ที่ใช้งานง่ายสำหรับการตั้งค่าอย่างรวดเร็ว ไปจนถึงสแต็กการจัดการแบบ full-code ที่แข็งแกร่งซึ่งออกแบบมาเพื่อความสามารถในการปรับขนาดและการปรับแต่ง ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือต้องการขยายเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คุณจะพบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กใดที่เหมาะกับเป้าหมายของนักพัฒนาและประเภทโปรเจกต์ที่แตกต่างกันมากที่สุด

ทำไมเฟรมเวิร์ก AI Agent ถึงสำคัญกว่าที่คุณคิด

การสร้าง AI agent เป็นมากกว่าแค่พรอมต์และ API เฟรมเวิร์กเป็นกระดูกสันหลังที่จำเป็นเพื่อให้พวกมันทำงานได้ดีในแอปพลิเคชันจริง:

• จัดการงานที่ซับซ้อน เช่น หน่วยความจำ การจัดการข้อผิดพลาด และการรวมเครื่องมือ
• เปลี่ยนพรอมต์ง่ายๆ ให้เป็นระบบที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้
• เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์และการจัดการ API
• มีเครื่องมือดีบักและการมองเห็นการดำเนินการ
• แยกการเปลี่ยนแปลงของโมเดล/API เพื่อรองรับอนาคต
• ทำให้การสร้างและบำรุงรักษา AI agents เป็นไปได้จริงและมีประสิทธิภาพ

1. CrewAI — ทีม Multi-Agent ตามบทบาท

CrewAI ให้คุณกำหนดเอเจนต์หลายตัว โดยแต่ละตัวมีบทบาท — เช่น นักพัฒนา นักวิจัย หรือบรรณาธิการ — จากนั้นให้พวกมันทำงานร่วมกันในงานต่างๆ

• กำหนด “บทบาท” และมอบเครื่องมือ บุคลิกภาพ และวัตถุประสงค์ให้
• ให้เอเจนต์ทำงานร่วมกันและสื่อสารเพื่อแก้ไขปัญหา
• ทำงานได้ดีกับไปป์ไลน์การสร้างเนื้อหาจริง
• มีเวอร์ชัน Studio สำหรับทีมที่ไม่ใช้โค้ด

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่สร้างระบบ AI ที่ทำงานร่วมกันและแบ่งงาน

2. LangGraph — ตรรกะที่กำหนดเองสำหรับเอเจนต์ที่ฉลาดขึ้น

จากทีม LangChain, LangGraph ให้คุณกำหนดว่าเอเจนต์ของคุณใช้เหตุผล แยกสาขา และจดจำสิ่งต่างๆ ได้อย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

• สร้างโฟลว์แบบกราฟที่กำหนดเองสำหรับ LLM
• รองรับหน่วยความจำ การสะท้อนกลับ และการจัดการข้อผิดพลาด
• ทำงานได้ดีสำหรับการประสานงานของหลายเอเจนต์หรือการใช้เหตุผลแบบวนซ้ำ

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาขั้นสูงที่ออกแบบเอเจนต์ที่ควบคุมได้ด้วยตรรกะแบบแยกสาขา

3. Flowise — การสร้าง LLM Chains แบบลากและวาง

Flowise เป็นเครื่องมือสร้างภาพแบบโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาสำหรับเอเจนต์สไตล์ LangChain หากคุณต้องการข้ามการเขียนโค้ดแต่ยังคงต้องการความลึกซึ้ง นี่คือคำตอบ

• อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อสร้าง LLM chains
• รวมเครื่องมือต่างๆ เช่น retrievers, หน่วยความจำ และการเรียก API
• เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบและการปรับใช้ที่รวดเร็ว

เหมาะสำหรับ: การสร้างเอเจนต์สไตล์ LangChain โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเริ่มต้นเลย

4. AutoGen (Microsoft) — แบบโมดูลาร์และพร้อมสำหรับองค์กร

AutoGen ของ Microsoft เน้นความน่าเชื่อถือและโมดูลาร์สำหรับการใช้งานจริง

• สร้างระบบหลายเอเจนต์ที่มีบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจน
• รวมการทดสอบ หน่วยความจำ นโยบาย และการตอบรับจากมนุษย์-เอเจนต์
• ทำงานได้ดีในการตั้งค่าระดับองค์กร

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการความสามารถในการตรวจสอบ โมดูลาร์ และการครอบคลุมการทดสอบ

5. Rivet — การดีบักแบบภาพสำหรับเอเจนต์

Rivet เหมือน Figma สำหรับ AI agents — แต่สำหรับนักพัฒนา มันช่วยให้คุณตรวจสอบโฟลว์ ความคิดของเอเจนต์ และพฤติกรรมทีละขั้นตอน

• ตัวแก้ไขแบบโหนดสำหรับการวางแผนเอเจนต์และตรรกะโฟลว์
• เครื่องมือในตัวสำหรับแสดงภาพและดีบักแบบเรียลไทม์
• คุณสมบัติการทำงานร่วมกันสำหรับทีม

เหมาะสำหรับ: นักคิดเชิงภาพและทีมที่สร้างเอเจนต์ที่อธิบายได้

6. n8n — ระบบอัตโนมัติที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 700 รายการ

n8n ไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติ — ด้วยโมดูลที่เหมาะสม มันจะกลายเป็นแพลตฟอร์ม AI agent ที่ทรงพลัง

• รวมเข้ากับแอปพลิเคชันหลายร้อยรายการ (Slack, Gmail, Notion ฯลฯ)
• เพิ่มโมดูล GPT/Claude สำหรับการใช้เหตุผลและบริบท
• ควบคุมนักพัฒนาได้อย่างเต็มที่ด้วยเวิร์กโฟลว์แบบภาพ

เหมาะสำหรับ: เอเจนต์ที่เน้นเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อกับระบบภายนอกจำนวนมาก

7. Langflow — สนามเด็กเล่น LangChain แบบ Low-Code

Langflow นำเสนอทางเลือกตรงกลาง: การสร้างเอเจนต์แบบภาพ แต่มีการควบคุมเพียงพอที่จะปรับแต่งพฤติกรรมเมื่อจำเป็น

• อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่รองรับตรรกะ LangChain
• เพิ่มหน่วยความจำ, retrievers, พรอมต์ที่กำหนดเอง, เครื่องมือ
• ปรับใช้ในเครื่องหรือผ่าน Docker

เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการการควบคุมแต่ไม่ต้องการเขียนทุกอย่างใน Python

8. SuperAGI — แพลตฟอร์มเอเจนต์อัตโนมัติแบบ Full-Stack

SuperAGI เป็นมากกว่าเฟรมเวิร์ก — มันคือระบบปฏิบัติการทั้งหมดสำหรับเอเจนต์

• มี telemetry, หน่วยความจำ, การรองรับเวกเตอร์ในตัว
• ตลาดเอเจนต์และการตรวจสอบ UI
• เครื่องมือสำหรับการวางแผนและการดำเนินการหลายขั้นตอน

เหมาะสำหรับ: เวิร์กโฟลว์เอเจนต์อัตโนมัติแบบครบวงจรในระดับใหญ่

9. LiveKit — เฟรมเวิร์กเอเจนต์ที่เน้นเสียงเป็นหลัก

หากคุณกำลังสร้างเอเจนต์ที่พูดคุย LiveKit ถูกสร้างขึ้นสำหรับไปป์ไลน์เสียงแบบเรียลไทม์ที่มีความหน่วงต่ำ

• ไปป์ไลน์เสียงแบบเรียลไทม์ที่มีความหน่วงต่ำ
• สามารถใช้กับ Whisper, GPT และ LLM อื่นๆ ได้
• มีการจัดการในตัวสำหรับการตรวจจับกิจกรรมเสียง

เหมาะสำหรับ: การสร้างผู้ช่วยเสียง พนักงานต้อนรับ หรือเอเจนต์ที่ใช้การโทร

10. Agent Zero — สแต็กที่เน้นตรรกะแบบโมดูลาร์น้ำหนักเบา

Agent Zero ถูกสร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความโมดูลาร์ ไม่ใช่เครื่องมือที่มีความคิดเห็นมากเกินไป ลองนึกภาพว่าเป็นผืนผ้าใบเปล่าสำหรับตรรกะของเอเจนต์

• โอเพนซอร์สล้วนๆ และทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง
• เน้นการใช้เหตุผล การจำลองสภาพแวดล้อม ความโมดูลาร์
• น้ำหนักเบา เหมาะสำหรับการวิจัยและเครื่องมือภายใน

เหมาะสำหรับ: นักวิจัยและนักพัฒนาที่สร้างระบบเอเจนต์ที่กำหนดเองหรือไม่ธรรมดา

สิ่งสุดท้าย: สแต็กของคุณจะพัฒนาไปเรื่อยๆ

ไม่ต้องกังวลหากคุณยังคงเปลี่ยนเฟรมเวิร์กทุกสองสามสัปดาห์ นักพัฒนาส่วนใหญ่ก็เป็นเช่นนั้น

ระบบนิเวศกำลังเคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว สิ่งที่ใช้งานได้ในวันนี้อาจต้องได้รับการอัปเกรดในวันพรุ่งนี้ และนั่นเป็นเรื่องปกติ ทักษะที่แท้จริงคือการเรียนรู้วิธีประเมิน ทดสอบ และปรับเปลี่ยนเครื่องมืออย่างรวดเร็ว

เริ่มต้นจากเล็กๆ สร้างแบบโมดูลาร์ และทำซ้ำต่อไป

และหากคุณกำลังใช้เฟรมเวิร์กที่ไม่อยู่ในรายการนี้ล่ะ? แบ่งปันเลย ไม่มี “รายการสุดท้าย” ใน AI — มีเพียงสิ่งที่กำลังใช้งานได้ในตอนนี้เท่านั้น

ความคิดสุดท้าย: อย่าเลือกแค่หนึ่งเดียว

ไม่มีเฟรมเวิร์ก AI agent ที่สมบูรณ์แบบและครบวงจร — และนั่นคือประเด็นสำคัญ เครื่องมือแต่ละชิ้นมีจุดแข็งเฉพาะตัว ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาที่แตกต่างกันในการสร้าง AI agents สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือวิธีที่เฟรมเวิร์กเหล่านี้เข้ากันได้ในสแต็กเทคโนโลยีโดยรวมของคุณ

นี่คือวิธีที่เฟรมเวิร์กยอดนิยมบางส่วนเสริมซึ่งกันและกัน:

• CrewAI มุ่งเน้นไปที่การทำงานร่วมกันของเอเจนต์ตามบทบาท เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ AI หลายบุคลิกจำเป็นต้องระดมสมอง ร่าง และแก้ไขเนื้อหาร่วมกัน
• LangGraph โดดเด่นในการจัดการตรรกะที่มีสถานะและเส้นทางการตัดสินใจที่ซับซ้อน ทำให้เหมาะสำหรับเอเจนต์ที่ต้องการการใช้เหตุผลที่ละเอียดอ่อนและการรับรู้บริบท
• n8n ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางอัตโนมัติ โดยกระตุ้นเวิร์กโฟลว์ AI ตามเหตุการณ์ในโลกจริงและเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันหลายร้อยรายการได้อย่างราบรื่น
• Rivet นำเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพในการดีบักและแสดงภาพพฤติกรรมของเอเจนต์ในทุกขั้นตอน ให้ความชัดเจนและการควบคุมโฟลว์ AI ที่ซับซ้อน

ลองนึกภาพเฟรมเวิร์กเหล่านี้เป็นเหมือนบล็อกตัวต่อมากกว่าโซลูชันที่แยกจากกัน คุณไม่จำเป็นต้องเลือกเพียงหนึ่งเดียว — คุณกำลังออกแบบระบบที่กำหนดเองซึ่งใช้ประโยชน์จากส่วนที่ดีที่สุดของแต่ละส่วน

ปี 2025 ไม่ใช่แค่ปีที่ AI agents กลายเป็นกระแสหลักเท่านั้น แต่ยังเป็นปีที่เราเริ่มปฏิบัติต่อพวกมันน้อยลงเหมือนเวทมนตร์ และมากขึ้นเหมือนซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้และบำรุงรักษาได้ — แบบโมดูลาร์ ปรับขนาดได้ และโปร่งใส