Dziesięć platform agentów o otwartym kodzie źródłowym do samodzielnego hostowania, posortowanych według rzeczywistych potrzeb biznesu.
Porównaj dziesięć platform agentów AI o otwartym kodzie źródłowym przeznaczonych do zastosowań biznesowych: enterprise no-code, Activepieces, Kestra, Windmill, Dify, Langflow, Coze Studio, MaxKB, AnythingLLM oraz RAGFlow.
Źródła: 10 Open-Source AI Agent Platforms for Business: From Automation to Internal Apps
Właściciel małej firmy na Reddit opisał powszechną sytuację. ChatGPT był już częścią codziennej rutyny, a kolejnym krokiem było wykorzystanie sztucznej inteligencji do obsługi klientów, sortowania przychodzących e-maili, wysyłania przypomnień o nierozpatrzonych propozycjach oraz tworzenia cotygodniowych podsumowań. W wyniku poszukiwań znaleziono n8n, Zapier, surowe API, MCP oraz mnóstwo narzędzi do tworzenia agentów. Właściciel nie miał żadnego doświadczenia w programowaniu ani chęci uczenia się całego zestawu technologicznego tylko po to, by zautomatyzować kilka procesów. Większym problemem okazała się konserwacja: jeśli budowa tych procesów zajmuje tygodnie, czy będą wymagać ciągłej uwagi i ostatecznie staną się bardziej skomplikowane niż proces ręczny, który zastąpiły?
To zaniepokojenie jest powszechne wśród firm szukających narzędzi dla agentów, częściowo dlatego, że termin wyszukiwawczy „agent AI” obejmuje niezwykle różne produkty. Istnieją frameworki dla programistów takie jak LangChain, CrewAI i Haystack. Są też platformy do tworzenia agentów, narzędzia automatyzacji, platformy RAG oraz platformy aplikacji korporacyjnych, które łącznie zarządzają danymi biznesowymi, stronami, uprawnieniami i procesami pracy.
W tym przeglądzie zakres został zawężony do dziesięciu projektów open-source, które można uruchomić lokalnie i które już oferują połączenie funkcji do tworzenia wizualnych aplikacji, procesów pracy, baz wiedzy lub funkcji systemów biznesowych. Każdy z nich ma krótki opis przedstawiający, czym jest, jakie funkcje AI wyróżniają go na tle innych, co może zaoferować firmie oraz do jakich zespołów jest przeznaczony.
Sposób wyboru listy
Projekt spełnia kryteria, jeśli jego kod źródłowy jest dostępny publicznie i regularnie aktualizowany, umożliwia samodzielne hostowanie, oferuje już funkcje agenta, wywoływania narzędzi lub procesów pracy opartych na AI, a także dostarcza przynajmniej jedną z opcji w postaci aplikacji wizualnych, systemów automatyzacji, baz wiedzy lub systemów biznesowych dla przedsiębiorstw. Opisy pochodzą głównie z stron internetowych poszczególnych projektów, repozytoriów na GitHubie oraz oficjalnej dokumentacji. Nie jest to test w jednolitym środowisku pomiarowym ani kompletna lista rankingowa, więc poniższe grupy stanowią jedynie mapę, a nie tabelę wyników. Liczba gwiazdek odpowiada temu, co jest widoczne na GitHubie w momencie pisania tekstu.
Dziesięć projektów w trzech grupach
- AI powiązane z danymi przedsiębiorstwa, automatyzacją i procesami biznesowymi: platforma aplikacji korporacyjnych typu no-code (opisana jako pierwsza), a także Activepieces, Kestra i Windmill.
Szybki sposób na wybór: firma, która musi zarządzać strukturyzowanymi danymi biznesowymi, uprawnieniami i wewnętrznymi aplikacjami, powinna najpierw rozważyć taką platformę aplikacji bez kodowania. Ta, której głównym celem jest łączenie wielu narzędzi SaaS i automatyzacja zadań, ma silnego kandydata w postaci Activepieces. Zespoły skupione na tworzeniu agentów i procesów AI znajdą w Dify, Langflow lub Coze Studio dobre punkty wyjścia. Tam, gdzie najważniejsze są prywatne pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów oraz złożone wyszukiwanie wiedzy, lepiej sprawdzą się MaxKB, AnythingLLM lub RAGFlow.
Grupa pierwsza: aplikacje korporacyjne i automatyzacja biznesu
Platforma bez kodowania dla aplikacji korporacyjnych
Pierwszy projekt (mający około 23,9 tys. gwiazdek na GitHubie) to platforma open-source, samodzielnie hostowana i bezkonfiguracyjna, przeznaczona do tworzenia aplikacji korporacyjnych. Ludzie najczęściej używają jej do budowania systemów CRM, systemów obsługi zgłoszeń, narzędzi do zarządzania IT, procesów zatwierdzania oraz innych oprogramowań wewnętrznych. Zapewnia ona podstawy niezbędne takim aplikacjom, mianowicie modele danych, strony, uprawnienia i procesy pracy, a także umożliwia wykorzystanie sztucznej inteligencji zarówno podczas tworzenia aplikacji, jak i późniejszej jej modyfikacji. W systemie można również skonfigurować pracowników opartych na sztucznej inteligencji, którzy łączą aktualne dane biznesowe, narzędzia i procesy w celu analizy informacji, ich przetwarzania oraz wykonywania zadań.
Wyróżniające się funkcje sztucznej inteligencji:
- Budowanie bez kodu z pomocą AI. Użytkownik opisuje wymagania prostym językiem, a sztuczna inteligencja tworzy tabele i relacje, strony, procesy pracy oraz uprawnienia do ról. Istnieją dwa punkty wejścia: portal bez kodu, w którym użytkownicy biznesowi mogą wizualnie dostosowywać aplikację, oraz portal AI, lepszy do złożonych interakcji i silnie spersonalizowanych stron.
- Zatrudnieni przez AI pracownicy działający w biznesie. Sztuczna inteligencja pełni określoną rolę w codziennej pracy, taką jak analiza danych, organizacja e-maili czy wydobywanie informacji. Może korzystać z narzędzi i procesów pracy systemu do wyszukiwania rekordów, wypełniania formularzy lub uruchamiania procesów biznesowych.
Zwykłe zastosowania obejmują systemy CRM, które uporządkowują informacje z e-maili klientów lub notatek ze spotkań, tworzą propozycje dalszych działań oraz wspierają sprzedaż dzięki danym o klientach, kontaktach i możliwościach biznesowych; obsługę klienta i systemy ticketing, w których sztuczna inteligencja analizuje zgłoszone problemy, określa ich kategorię i priorytet, tworzy odpowiedzi na podstawie bazy wiedzy oraz integruje się z procesami obsługi ticketów; zarządzanie IT, gdzie na podstawie opisu samego pracownika sztuczna inteligencja wnioskuje o typie i priorytecie żądania oraz doradza, jak je obsłużyć, korzystając z danych o aktywach, konserwacji i procedurach zatwierdzania; a także inne wewnętrzne systemy do zakupów, procedur zatwierdzania, zarządzania projektami i operacji, przy czym pracownicy oparte na sztucznej inteligencji są konfigurowani zgodnie z pełnioną rolą.
Odpowiada zespołom o wyraźnie określonych potrzebach, takim jak CRM, systemy obsługi klienta, zarządzanie IT czy procesy zatwierdzania, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do przyspieszenia tworzenia rozwiązań, a nie do budowy całego systemu biznesowego od zera. Użytkownicy biznesowi mogą sfinalizować większość konfiguracji za pomocą narzędzi bez kodowania i sztucznej inteligencji, a następnie rozwijać system poprzez API i wtyczki. Nadaje się do systemów wewnętrznych, które mają funkcjonować i ewoluować przez długi czas.
Activepieces
Activepieces (około 24,0 tys. gwiazdek) to platforma automatyzacji oparta na sztucznej inteligencji o otwartym kodzie, którą można uruchomić lokalnie, służąca do łączenia aplikacji, danych i procesów już używanych przez firmę. Umieszcza agentów, przepływy pracy automatyzacji oraz dane w jednym środowisku, co jest przydatne w sprzedaży, obsłudze klienta, działach operacyjnych oraz innych zadaniami wymagających współpracy kilku narzędzi.
Wyróżniające się funkcje sztucznej inteligencji:
- Tworzenie agentów wizualnych. Określ zadanie agenta, jego model oraz dostępne narzędzia, a następnie umieść go w procesie automatyzacji. Istniejące procesy mogą również służyć jako narzędzia dla agentów.
- Budowanie na podstawie opisu. Sformułuj cel w języku naturalnym i pozwól sztucznej inteligencji stworzyć agenta lub proces, a następnie edytuj go wizualnie, dodając warunki, pętle oraz kroki kodowe.
- Łączenie z narzędziami biznesowymi. Obsługiwane są ponad 700 aplikacji, w tym systemy CRM, poczta e-mail, narzędzia do współpracy oraz arkusze kalkulacyjne. Dzięki MCP to, co zostanie stworzone na platformie, może być udostępnione innym klientom AI, które rozumieją protokół MCP.
Zwykłe zastosowania: obsługa potencjalnych klientów, gdzie nowe leady są gromadzone z e-maili lub formularzy, klasyfikowane według typu i priorytetu klienta, wprowadzane do CRM oraz otrzymujące wiadomości follow-up; procesy obsługi klienta polegające na analizie przychodzących zgłoszeń, ich klasyfikacji i podsumowaniu, przydzielaniu ticketów oraz synchronizacji danych pomiędzy narzędziami wsparcia a CRM; a także codzienne operacje, takie jak sortowanie e-maili, wydobywanie szczegółów, synchronizacja arkuszy kalkulacyjnych lub baz danych oraz generowanie codziennych lub tygodniowych raportów i powiadomień z różnych systemów.
Najlepiej nadaje się dla małych i średnich zespołów lub działów, które już korzystają z kilku narzędzi SaaS, ale mają ograniczone możliwości rozwojowe. Pracownicy ds. sprzedaży, marketingu, obsługi klienta i operacji, którzy ciągle przekazują dane, wysyłają wiadomości i realizują działania follow-up pomiędzy systemami, mogą zacząć od wizualnych workflow i dodawać API lub niestandardowe integracje w miarę rosnących potrzeb.
Kestra
Kestra (około 28,0 tys. gwiazd) to platforma do orkiestracji procesów pracy o otwartym kodzie, działająca lokalnie, przeznaczona do automatyzacji w obszarze danych, sztucznej inteligencji i infrastruktury. Agenci działają bezpośrednio jako zadania w ramach procesu pracy, wywołując narzędzia, uruchamiając inne zadania lub inicjując istniejące przepływy w zależności od swoich celów.
Wyróżniające się funkcje związane ze sztuczną inteligencją:
- Agenci wewnątrz procesów pracy. Asystent AI może stworzyć nowy proces pracy lub go zmodyfikować na podstawie prośby sformułowanej w języku potocznym. Agenci mogą również funkcjonować w ramach istniejących procesów pracy, wykorzystując modele, pamięć, narzędzia oraz istniejące zadania i przepływy Kestry, a następnie wybierać kolejny krok na podstawie wyników ich wykonania.
- Rozwój wizualny i oparty na kodzie. Można budować i dostosowywać rozwiązania za pośrednictwem interfejsu, a bardziej złożone wymagania realizować za pomocą YAML, Pythona, Dockera oraz niestandardowych skryptów.
Typowe zastosowania: automatyzacja przetwarzania danych, która wybiera kolejne kroki na podstawie stanu danych i uruchamia istniejące procesy pracy do ich czyszczenia, analizy i agregacji; procesy IT i operacyjne, które analizują alerty lub zdarzenia systemowe, a następnie przeprowadzają weryfikacje, wysyłają powiadomienia lub podejmują inne działania; oraz złożone procesy biznesowe i oparte na sztucznej inteligencji, które łączą modele, narzędzia, procedury zatwierdzania, obsługę danych oraz zadania międzysystemowe wymagające kilku kroków i dynamicznych decyzji.
Kestra nadaje się dla zespołów, które już posiadają podstawy automatyzacji i angażują programistów, inżynierów danych lub specjalistów od operacji. Jej zalety w zakresie orkiestracji okazują się przydatne, gdy procesy pracy stają się bardziej złożone i wymagają zależności, ponawiania prób, śledzenia stanu oraz wieloetapowych decyzji opartych na sztucznej inteligencji. Mały zespół, który chce szybko zaimplementować zaledwie kilka prostych automatyzacji, może uznać kompletny system procesów pracy za coś ponad to, czego potrzebuje.
Windmill
Windmill (około 17,7 tys. gwiazdek) to platforma open-source, self-hosted do rozwoju i automatyzacji, która umożliwia uruchamianie skryptów, API, procesów pracy oraz aplikacji wewnętrznych w jednym miejscu. Obsługuje zarówno orkiestrację wizualną, jak i kod napisany w Pythonie, TypeScript, Go, SQL oraz innych językach, co sprawia, że nadaje się dla zespołów o umiejętnościach technicznych.
Wyróżniające się funkcje związane z sztuczną inteligencją:
- Agenci jako kroki w przepływie pracy. Agent działa jako jeden z kroków i łączy się z warunkami, procedurami zatwierdzania, obsługą błędów oraz innymi węzłami w przypadku zadań wymagających oceny przez sztuczną inteligencję.
- Ponowne wykorzystanie istniejących zasobów technicznych. Agenci mogą korzystać ze skryptów, baz danych, API oraz innych już istniejących przepływów pracy Windmill, a także łączyć się z narzędziami MCP, dzięki czemu istniejący kod i usługi wewnętrzne są wykorzystywane bezpośrednio.
- Prawa dostępu, zatwierdzenia i rejestracje. Zespoły mogą ograniczyć dostęp agenta do określonych zasobów lub zakazać mu ich wykorzystywania, wymagać ludzkiego zatwierdzenia przed podjęciem ważnych działań oraz sprawdzać wywołania narzędzi, dane wejściowe, wyniki, logi oraz stan każdego uruchomienia.
Zwykłe zastosowania: automatyzacja IT i procesów operacyjnych, gdzie alert lub stan systemu skłania do analizy, a następnie skrypty przeprowadzają sprawdzenia, naprawy i wysyłają powiadomienia; przetwarzanie danych, gdzie agent analizuje wyniki zapytania do bazy danych lub istniejącego skryptu danych i uruchamia późniejsze procesy pracy; oraz wewnętrzne narzędzia AI, które łączą agenty, skrypty backendowe i interfejsy aplikacji w asystentów do pracy z danymi i narzędzia operacyjne.
Windmill nadaje się dla firm posiadających programistów, specjalistów od danych lub inżynierów operacyjnych, szczególnie tych, które mają dużą ilość skryptów, baz danych, API i usług wewnętrznych, które chcą ponownie wykorzystać dla agentów. Dla zespołu bez personelu technicznego, który potrzebuje kilku prostych, wizualnych procesów pracy, platforma skierowana na rozwój może wydawać się zbyt skomplikowana.
Grupa druga: narzędzia do tworzenia agentów wizualnych
Coze Studio
Coze Studio (około 21,5 tys. gwiazdek) to platforma open-source od ByteDance, kompleksowe narzędzie do tworzenia agentów. Skupia się na wizualnym projektowaniu, debugowaniu i wdrażaniu agentów poprzez bezpośrednie łączenie modeli, wiedzy i narzędzi, co sprawdza się przy asystentach obsługi klienta, systemach Q&A opartych na wiedzy, asystentach treściowych oraz podobnych aplikacjach.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Wizualne agenci i procesy pracy. Ustawiaj modele, polecenia i narzędzia w interfejsie lub rysuj wieloetapowe procesy na planszy, dodając w razie potrzeby elementy rozgałęzienia i obsługi danych.
- RAG i bazy wiedzy. Łącz dokumenty firmy z danymi wiedzy, aby agenci mogli odpowiadać na podstawie określonych treści.
- Wtyczki i zewnętrzne narzędzia. Agenci mogą korzystać z zewnętrznych usług za pośrednictwem wtyczek, integrując funkcje wyszukiwania, sprawdzania informacji i przetwarzania danych w ramach jednego procesu.
Zwykłe zastosowania: asystenci AI w obsłudze klienta, którzy odpowiadają na pytania dotyczące produktów, usług i obsługi posprzedażowej na podstawie baz wiedzy, podczas gdy pluginy pobierają dodatkowe informacje biznesowe; korporacyjni asystenci wiedzy oferujący pracownikom możliwość zadawania pytań i uzyskiwania odpowiedzi, wyszukiwania dokumentów oraz organizowania informacji na podstawie materiałów wewnętrznych; a także narzędzia pomocnicze do tworzenia treści i marketingu, które łączą funkcje wyszukiwania, generowania tekstu oraz zarządzania procesami pracy przy badaniach, organizacji materiałów i pierwszych wersjach tekstów.
Podoba się zespołom, które dopiero zaczynają korzystać z takich agentów i chcą szybko mieć asystentów do obsługi klienta, do odpowiadania na pytania lub do tworzenia treści, bez konieczności zatrudniania dedykowanych programistów AI. Zespoły zajmujące się produktami, operacjami lub biznesem mogą wizualnie przetestować pomysły, a następnie dodać bazy wiedzy, pluginy oraz bardziej złożone procesy pracy później.
Langflow
Langflow (około 153,9 tys. gwiazdek) to platforma open-source o interfejsie wizualnym do tworzenia aplikacji AI, głównie agentów i procesów pracy opartych na sztucznej inteligencji. Modułowe komponenty łączą modele, narzędzia, dane oraz inne agenty, przy jednoczesnym zachowaniu możliwości rozszerzania za pomocą Pythona, co sprawdza się w scenariuszach wymagających ciągłego eksperymentowania i iteracji.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Budowanie za pomocą przeciągania i upuszczania oraz kompozycja wielu agentów. Konfiguruj agenty na planszy i łącz modele, polecenia, narzędzia oraz komponenty w kompleksowe procesy. Komponenty i procesy mogą pełnić rolę narzędzi dla agentów, a kilka agentów może dzielić między sobą zadania takie jak pozyskiwanie informacji, analiza i organizacja.
- Obsługa MCP. Połącz się z zewnętrznymi usługami MCP lub udostępnij proces pracy Langflow innym aplikacjom rozumiejącym MCP.
Zwykłe zastosowania to aplikacje do przechowywania wiedzy i dokumentów, które łączą wewnętrzne dokumenty, funkcje wyszukiwania, modele oraz agenty do zadawania pytań i odpowiadania na nie, a także analizę i wydobywanie informacji z dokumentów; procesy wieloagentowe, w których różne agenty zajmują się wyszukiwaniem, analizą i organizacją danych w ramach jednego procesu; oraz prototypy asystentów wsparcia, asystentów badawczych i generatorów treści, które później łączą się z istniejącymi produktami za pośrednictwem API.
Podoba się zespołom o pewnym doświadczeniu technicznym, które często eksperymentują z modelami i strukturami agentów. Pracownicy zajmujący się produktem lub danymi mogą tworzyć rozwiązania wizualnie, podczas gdy programiści dodają głębię za pomocą Pythona, dostosowanych komponentów i API. Jest doskonały do tworzenia prototypów oraz ciągłych eksperymentów. Zespoły bez personelu technicznego, które chcą szybko wdrożyć ustalone procesy biznesowe, mogą mieć problemy z późniejszą konserwacją, która będzie w dużej mierze polegać na programistach.
Dify
Dify (około 154,0 tys. gwiazdek) to platforma open-source do tworzenia aplikacji AI, takich jak agenci, asystenci wiedzy oraz bardziej złożone procesy AI. Obejmuje cały cykl życia aplikacji – od jej tworzenia i debugowania po publikację oraz zarządzanie w czasie działania, co nadaje się dla zespołów planujących dalszą produkcję aplikacji AI na jednej platformie.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Budowa agentów i procesów pracy. Wizualnie konfiguruj model agenta, instrukcje, narzędzia oraz bazy wiedzy, lub rysuj wieloetapowe procesy pracy na planszy, łącząc rozgałęzienia, pobieranie danych, wywoływanie narzędzi oraz punkty, w których osoba wprowadza dane.
- RAG i przetwarzanie wiedzy. Przekształcaj pliki PDF, prezentacje slajdowe i podobne pliki w bazy wiedzy, obejmując procesy czyszczenia danych, dzielenia na fragmenty, indeksowania oraz testowanie jakości pobierania informacji.
- Modele i rozszerzanie za pomocą pluginów. Łącz kilku dostawców modeli i dodawaj narzędzia, źródła danych, wyzwalacze oraz możliwości agentów poprzez pluginy.
- Publikowanie i zarządzanie w czasie działania. Wypuszczaj gotowe aplikacje jako aplikacje internetowe lub API, jednocześnie monitorując logi, opinie użytkowników, opóźnienia oraz poziom wykorzystania.
Zwykłe zastosowania: obsługa klienta oraz asystenci wiedzy, które łączą korporacyjne bazy wiedzy z zewnętrznymi narzędziami w celu odpowiadania na pytania klientów lub udzielania informacji pracownikom; przetwarzanie informacji biznesowych, które obejmuje wydobywanie danych, klasyfikację, analizę, generowanie treści oraz wywoływanie narzędzi; a także szybkie wdrożenia, przy których gotowe agenty lub procesy pracy są publikowane jako aplikacje lub API i integrowane z istniejącymi produktami oraz systemami.
Dify nadaje się dla zespołów, które przekroczyły etap eksperymentowania z pojedynczym agentem i zamierzają nadal rozwijać narzędzia do obsługi klienta, asystentów wiedzy oraz aplikacje do przetwarzania treści. Osoby zajmujące się biznesem i produktami mogą większość ustawień konfigurować wizualnie, natomiast programiści dodają w razie potrzeby pluginy, API oraz bardziej zaawansowane integracje. Dla małych i średnich firm lub zespołów produkcyjnych zarządzających kilkoma projektami AI jedna platforma może okazać się wygodniejsza niż zbiór oddzielnych narzędzi.
Grupa trzecia: bazy wiedzy i RAG
MaxKB
MaxKB (około 22,6 tys. użytkowników) to platforma open-source do zarządzania agentami korporacyjnymi, która może służyć jako punkt wyjścia oparty na bazach wiedzy oraz systemach pytań i odpowiedzi. Oprócz podstawowych funkcji RAG oferuje również wizualne procesy pracy oraz możliwość wywoływania narzędzi, co może być wykorzystane w zastosowaniach takich jak obsługa klienta, asystenci biurowi i podobne scenariusze.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Bazy wiedzy i RAG. Można do niej przesyłać dokumenty lub przeszukiwać treści online, a następnie je dzielić na fragmenty, przekształcać w wektory i wykorzystywać do materiałów wewnętrznych oraz odpowiedzi na specjalistyczne pytania.
- Wizualne procesy pracy i wywoływanie narzędzi. Można łączyć na jednej platformie elementy takie jak rozmowy, przeszukiwanie, warunki, formularze, wydobywanie danych z dokumentów oraz inne funkcje, a także łączyć usługi MCP, aby modele mogły wywoływać zewnętrzne narzędzia.
Zwykłe zastosowania to: obsługa klienta przy użyciu sztucznej inteligencji, która łączy bazy wiedzy o produktach, częste pytania i materiały firmowe z agentem odpowiadającym na pytania klientów, oraz aplikacje oparte na wiedzy specjalistycznej wykorzystujące materiały z danej branży do wyszukiwania, organizacji i analizy w finansach, edukacji, nauce oraz innych specjalistycznych dziedzinach.
Jest szczególnie odpowiedni dla zespołów posiadających dużą ilość dokumentacji korporacyjnej, które chcą dość szybko mieć agentów skupionych na wiedzy. Wizualne procesy pracy i funkcje związane z wiedzą utrzymują dość niską barierę wejścia, a lokalne wdrożenie z lokalnymi modelami nadaje się dla organizacji, które dbają o wykorzystanie wewnętrznej wiedzy, kontrolę danych oraz integrację z podmiotami trzecimi.
AnythingLLM
AnythingLLM (około 65,4 tys. gwiazdek) to aplikacja AI o otwartym kodzie źródłowym, skupiona przede wszystkim na lokalnym działaniu, służąca głównie do tworzenia asystentów na podstawie prywatnych dokumentów i wewnętrznej wiedzy. Zarówno edycja dla komputera stacjonarnego, jak i edycja do samodzielnego hostowania oferują dosyć kompletną interfejs graficzny, dzięki czemu zespół może rozpocząć pracę bez konieczności najpierw tworzenia złożonego środowiska programistycznego.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Dokumenty prywatne i RAG. Pliki PDF, Word, tekstowe oraz inne trafiają do oddzielnych przestrzeni roboczych, a sztuczna inteligencja odpowiada na podstawie wybranego kontentu, zachowując przy tym cytaty.
- Przepływy agentów. Ładowanie danych z różnych źródeł, żądania API, instrukcje dla modeli, odczyt i zapis plików oraz dalsze kroki tworzą przepływy, które można ponownie uruchomić na żądanie, wszystko to za pośrednictwem wizualnego edytora.
- Wielu użytkowników i uprawnienia. Wersja self-hosted umożliwia zarządzanie kilkoma użytkownikami i uprawnieniami, dzięki czemu przestrzenie robocze oraz dostęp do wiedzy mogą być rozdzielone według użytkownika lub grupy.
Zwykłe zastosowania: asystenci wiedzy wewnętrznej i dokumentów odpowiadający na pytania, podsumowywanie oraz wydobywanie danych z polityk firmy, materiałów produktowych, dokumentów szkoleniowych, umów i raportów; a także badania i organizacja dokumentów, które łączą w sobie dokumenty wewnętrzne, informacje z Internetu oraz wywołania narzędzi w celu zbierania, porządkowania i analizy informacji.
Lepiej nadaje się dla osób indywidualnych, małych zespołów lub firm testujących prywatnego asystenta w ramach jednego działu. Bez dedykowanych programistów AI zespół może szybko rozpocząć pracę nad odpowiedziami na pytania dotyczące dokumentów oraz organizacją informacji. Gdy głównym celem jest bezpieczne wykorzystanie wiedzy wewnętrznej przez AI, a nie tworzenie skomplikowanych procesów biznesowych, jest to lżejsza opcja.
RAGFlow
RAGFlow (około 89,7 tys. gwiazdek) to platforma open-source do RAG i agentów, przeznaczona do złożonej obróbki dokumentów oraz wyszukiwania wiedzy w przedsiębiorstwach. W porównaniu z prostszymi narzędziami typu Q&A nadaje się do sytuacji, w których występują trudne typy dokumentów, duże ilości wiedzy oraz wyższe wymagania dotyczące dokładności wyszukiwania i śledzenia źródeł.
Wyróżniające się funkcje AI:
- Rozumienie złożonych dokumentów. Potrafi obsługiwać pliki PDF, Word, PPT, arkusze kalkulacyjne, obrazy oraz długie dokumenty, wydobywając z nich informacje przydatne do wyszukiwania i analizy.
- RAG o wysokiej dokładności. Wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie według słów kluczowych, ponowna sortowanie oraz filtrowanie metadanych współpracują ze sobą, aby zwiększyć dokładność i możliwości śledzenia źródeł.
Zwykłe zastosowania to: złożone bazy wiedzy korporacyjnej, które łączą funkcje wyszukiwania w dużych zbiorach zasad, podręczników technicznych, raportów i materiałów specjalistycznych; analiza prawna i zgodności, która pozyskuje dowody z regulacji, umów, spraw sądowych i dokumentów wewnętrznych, a następnie tworzy analizy z odniesieniami do źródeł; oraz badania i wsparcie decyzyjne, które łączą dane wewnętrzne z materiałami zewnętrznymi, aby agenci mogli je przetwarzać, analizować i sporządzać raporty.
Odpowiada zespołom posiadającym duże ilości wiedzy, skomplikowane dokumenty oraz różne zasoby techniczne. W dziedzinach takich jak prawa, przemysł, obsługa techniczna, badania naukowe i podobne pokazuje swoje zalety, gdy materiały zawierają liczne długie dokumenty, tabele, obrazy lub treści specjalistyczne, a dokładność wyszukiwania i wiarygodność źródeł mają duże znaczenie.
Dopasowanie platformy do zespołu
- Brak programistów, kilka narzędzi typu SaaS, zadania powtarzające się codziennie: Activepieces lub platforma aplikacji typu no-code, gdy praca koncentruje się na ustrukturyzowanych rekordach i procedurach zatwierdzania.
- Programiści lub inżynierowie danych, długie procesy wieloetapowe, próby ponowne i zależności: Kestra lub Windmill, gdy istnieje już wiele skryptów i usług wewnętrznych, które można ponownie wykorzystać.
Niezależnie od wybranej opcji, rozsądnym pierwszym testem jest przeprowadzenie pojedynczego, wąskiego procesu pracy od początku do końca, z uwzględnieniem tego, kto będzie nim zarządzał za sześć miesięcy.
Co zaczerpnąć z tej listy
Produkty typu agent coraz częściej się pokrywają. Pracy wizualne, bazy wiedzy, MCP oraz możliwość wywoływania narzędzi pojawiają się na coraz większej liczbie platform, więc listy funkcji coraz mniej pomagają w odróżnianiu opcji. W praktyce istotne są pytania, czy dana platforma dobrze wpisuje się w już istniejące procesy pracy oraz jak duże obciążenie operacyjne i konserwacyjne niesie ze sobą. Firma posiadająca ustrukturyzowane dane i uprawnienia do ich zarządzania, zespół łączący narzędzia typu SaaS, grupa tworząca prototypy agentów oraz organizacja zalewana dokumentami – każda z nich wybierze inną platformę spośród tych dziesięciu, a każda może rozsądnie zacząć od małych kroków przed podjęciem ostatecznej decyzji.
Literatura pokrewna
- Stwórz agenta do weryfikacji klientów przy użyciu sztucznej inteligencji w Pythonie z FastAPI i Pydantic — Przekształć surowe dane klientów w sprawdzone: strukturyzowane wyodrębnianie informacji z modeli językowych, walidacja za pomocą Pydantic, ocenianie na podstawie reguł, przechowywanie w PostgreSQL, kolejki oraz możliwość przeglądu przez człowieka. —
- Tworzenie agenta sztucznej inteligencji od zera w Pythonie: krok po kroku cykl GAME — Stwórz działającego agenta do wywoływania narzędzi w zwykłym Pythonie z elementami takimi jak cele, działania, pamięć i środowisko, a następnie dodaj rejestr narzędzi, ukrytą iniekcję zależności oraz typizowane wyniki.