Best Agent Development (2026)
Ha ezen az oldalon található linken iratkozol fel, akkor jutalékot kaphatunk — ez nem befolyásolja az értékeléseinket.
A buyer's guide to the best Agent Development platforms—tools and frameworks for building, orchestrating, and deploying autonomous AI agents that reason, use tools, and complete multi-step tasks.
Agent Development számokban
Árstruktúra
Best Agent Development (2026)
- 1
LangGraph StudioVisual IDE a LangGraph ügynökworkflow-építéshez, hibakereséséhez és vizsgálatához5.0 (5) - 2
BrainSoupOlyan custom AI-ügynököket hozzon létre, amelyek a munkákat és a munkaágra épülő folyamatokat automatizálják természetes nyelven.5.0 (4) - 3
Letta AINyílt forráskódú platform a felállható AI-ügynökök létrehozásához hosszú távú emlékezettel és előrehaladott gondolkodással.5.0 (4) - 4
Snorkel FlowSzelektív adatbejelölés és AI fejlesztő platform az előállított modellek gyorsabb kínálatához.4.8 (5) - 5
NetXEgységes moduláris gazdasági hálózat, amely blockchain-infrastruktúrát kombinál az AI-kapacitásokkal.4.8 (5) - 6
Theoriq AIDecentralizált protokoll többagentes AI rendszerek létrehozására és irányítására láncban4.8 (5) - 7
BotpressAz AI-ügynökök és chatbotok teljes ellátást nyújtó platformját fejleszti, üzemelteti és kezel.4.8 (5) - 8
LangSmithLLM alkalmazások megfigyelhetőségének, értékelésének és hibakeresési platformja a LangChain csapat által.4.8 (5) - 9
Zep AI MemoryHosszú távú memóriaréteg AI-ügynökök és LLM-alkalmazások számára4.8 (4) - 10
Gretel AIA szintheszti kísérleti adatai platforma a megfelelően biztonságban lévő, AI-kész adatminták generálására, amelyek pontosan tükrözik a valós adatokat.4.8 (4)

LangGraph Studio
Visual IDE a LangGraph ügynökworkflow-építéshez, hibakereséséhez és vizsgálatához

A LangGraph Studio egy speciális fejlesztői környezet, amely azoknak az mérnököknek készült, akik agensekkel ellátott alkalmazásokat építenek az LangGraph keretrendszerre. Áttekintő grafikus felületet nyújt annak érdekében, hogy nyomon követhessenek grafikus struktúra, futási utakat és kövesse, hogyan mozognak az agentek a csomópontok, eszközök és állapotok között. A stúdió meghaladja a vizualizációt, interaktív diagnosztikai szolgáltatásokkal ellátva, például állapot-szerkesztéssel, folyamatban lévő ügynökökkel való élő interakcióval és a folyamat közepén való visszajátszással. Ez segít megérteni a soklépéses LLM munkafolyamatokban gyakran előforduló ciklusokat, eszköz-hívási hibákat és váratlan elágazásokat, amelyek általában nehezen kezelhetővé teszik a diagnózist. A Studio egyesíti a LangSmith-öt a nyomkövetéssel (tracing) és megfigyelhetőséggel (observability), így a teameknek egyetlen felületen keresztül fejleszthetnek, tesztelhetnek és iterálhatnak bonyolult ügynök-erőforrás rendszereken, mielőtt azokat kipróbálják a termelésben.
- Interaktív gráfvizualizáció
- Végrehajthatóság, újratételes és ágazat-forkolhatóság ügynöki végrehajtások esetén
- Állapot- és kézi állapot-ellenőrzés
- Élő chat-ütközés az ügynökcések teszteléséhez
- LangSmith-nyomon követés integráció
- Központi és adatazott üzemeltetési opciók

BrainSoup
Olyan custom AI-ügynököket hozzon létre, amelyek a munkákat és a munkaágra épülő folyamatokat automatizálják természetes nyelven.

A BrainSoup egy platform egyéni AI-ügynökök létrehozására és kezelésére természetes nyelvi utasítások segítségével. A kódolás helyett a felhasználók leírják, mit szeretnének, hogy egy ügynök csináljon, és a BrainSoup összehangolja az alapul szolgáló modelleket, eszközöket és integrációkat a munka elvégzéséhez. Az ügynököknek hozzárendelhetők konkrét szerepek, hozzáférést biztosíthatunk számukra fájlokhoz és adatforrásokhoz, és összekapcsolhatjuk őket külső szolgáltatásokkal, hogy kezeljék az olyan ismétlődő feladatokat, mint a kutatás, a dokumentumfeldolgozás, a kommunikáció és a workflow automatizálás. Több ügynök együttműködhet, ami lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kis csapatokat hozzanak létre specializált asszisztensekből összetettebb projekteknél. A BrainSoup célja olyan szakemberek, csapatok és haladó felhasználók, akik szeretnék átadni az ismétlődő szellemi munkát, és testre szabni akarják az MI viselkedést anélkül, hogy nulláról építenék fel az infrastruktúrát.
- Custom AI ügynök készítő
- Természetes nyelvi feladat utasítások
- Multi-ügynök folyamatok
- Fájl- és adatforrás-integráció
- Újaymódú ismétlődő feladatok
- Szerepköteles ügynök konfiguráció

Letta AI
Nyílt forráskódú platform a felállható AI-ügynökök létrehozásához hosszú távú emlékezettel és előrehaladott gondolkodással.

A Letta AI egy nyílt forráskódú platform, amelyet azoknak a fejlesztőknek és kutatóknak hoztak létre, akik kreatív AI-ügynököket szeretnének kifejleszteni. Ezek az ügynökök hosszú távú emlékezettel és előrehaladott gondolkodási képességekkel rendelkeznek. A platform lehetővé teszi az ügynökök létrehozását, amelyek képesek azonosítani, megemlékezni az interakciók eredményeiről és hozzájárulni a bonyolultabb döntéshozási folyamatokhoz. Ez különösen hasznos olyan alkalmazásokban, amelyekben a szolgáltatónak idővel tanulnia kell a felhasználói tapasztalatok alapján és megfelelően reagálnia kell.
- Felállható AI-ügynökök
- Hosszú távú emlékezet
- Előrehaladott gondolkodás

Snorkel Flow
Szelektív adatbejelölés és AI fejlesztő platform az előállított modellek gyorsabb kínálatához.

A Snorkel Flow egy vállalati platform az adatprogrammatikus fejlesztésre, lehetővé téve a csapatoknak a jelölési műveletek használatával történő adatanonkéntos és kiválogatás, valamint az adatok későbbi megcsemegézése. A domain-szaktudás kódosításával végzett gyorsított adatokkal, az átmenet a személyre szelektált adatokból a termelési AI modellekig felgyorsodott. A platform gyengébb vizsgálatokat, modell kiképzést, és elemzést végző egy munkafolyamot ad, melynek által a adatvértől és modell szakemberei a munkálatokat együtt végezhetik el. Segíti számos feladatszagban, beleértve a dokumentum klaszifikációt, a tudunk extrakció, és az alap modellt a vállalati alkalmazásokhoz.
- Programozható jelölés műveletekkel
- Gyengébb vizsgálatsok és label aggregáció
- Beállítva modell kiképzés és értékelés
- Hiba elemzés és adatszelvényes eszközök
- Alap modell finetunáció támogatás
- Munkacsoport toolok szaktudósszakemberekkel és adatszakemberekkel

NetX
Egységes moduláris gazdasági hálózat, amely blockchain-infrastruktúrát kombinál az AI-kapacitásokkal.
A NetX egy moduláris gazdasági hálózat, amely megalkotja a blokkláncok és a mesterséges intelligencia technológiák összefogását egy egységes keretbe. Architektúrája lehetővé teszi, hogy a fejlesztők és az intézmények bekapcsolják az összetevőket decentralizált tranzakciókhoz, adatcserehez, valamint mesterséges intelligencia-vezérelt szolgáltatásokhoz, támogatva a különféle használati esetek széles skáláját digitális gazdaságokban. A platform a hagyományos blokklabda-megvalósításlapot gépi tanulási folyamatokkal köti össze, lehetővé téve a tokenizált jutalmakat, az intellektuális processzorokat és az AI-vezérelt elemzéseket olyan környezetben működtetni, ahol ezek az eszközök együtt képesek működni. Ezt a lehetőséget olyan fejlesztői csapatok vehetik igénybe, akik Web3 alkalmazásokat építenek, amelyek intelligens feldolgozást vagy adatvezérelt döntés-előkészítést igényelnek. A moduláris megközelítéssel az NetX arra törekszik, hogy a fejlesztők számára megfogalmazzák saját szoftver-állomásukat, úgy választhatva a hálózatot, a mesterséges intelligencia és az alapvető gazdasági komponenseket az alkalmazásukhoz legjobban illőnek.
- Moduláris hálózati komponensek
- Blockchain integrálási réteg
- AI-szolgáltatási kompatibilitás
- Intelligens kontraktsupport
- Tokenizált gazdasági primitívek
- Fejlesztőknek szóló eszközök

Theoriq AI
Decentralizált protokoll többagentes AI rendszerek létrehozására és irányítására láncban

A Theoriq AI egy olyan blokklánc-alapú protokoll, amely decentralizált infrastruktúra kombinációja és multi-ösztönzési koordináció segítségével lehetővé teszi a különleges ügynökök összességének összeállítását nagyobb kollekciókba, amelyek összetett feladatok támogatására együttműködhetnek. A protokoll on-chain kormányzást, hírnév nyomonkövetést és ösztönző mechanizmusokat biztosít, így lehetőség nyílik az ügynök viselkedésének, teljesítményének és hozzájárulásának mérésére és jutalmazására. Ez lehetővé teszi az olyan nyitott ökoszisztémák kialakítását, ahol a harmadik fél által fejlesztett ügynökök feltárhatók, értékelhetők és a szélesebb workflowsba integrálhatók. A Theoriq építőknek szól, akik a kriptovaluta és az AI összekötésén dolgoznak, beleértve az autonóm DeFi stratégiákat alkotó csapatokat, a kutatói asszisztenseket és egyéb olyan ügynök-vezérelt alkalmazásokat, amelyek a bizalomminimális koordinációt kihasználva profitálnak.
- Többagentes irányítási keretrendszer
- Decentralizált ügynökregisztráció és felfedezés
- Láncon történő hírnév- és értékelési rendszer
- Tokenizált ösztönzések az ügynök hozzájárulásokhoz
- Irányítási mechanizmusok a kollektív döntéshozatalhoz
- Fejlesztői eszközök az ügynök munkafolyamatok komponálásához

Botpress
Az AI-ügynökök és chatbotok teljes ellátást nyújtó platformját fejleszti, üzemelteti és kezel.

Botpress egy fejlesztői platform konverzaciós AI-ügynökök létrehozására, amelyeket nagy nyelvi modellek hajtanak. Egy vizuális folyamépítőt, egy SDK-t és integrációkat népszerű üzenetküldő csatornákkal biztosít, lehetővé téve a csapatok számára, hogy olyan ügynököket tervezzenek, amelyek természetes beszélgetést folytathatnak, API-hívásokat kezdeményezhetnek és többlépes feladatokat hajthatnak végre. A platform egyesíti a low-code eszközöket a mélyebb testreszabási lehetőségekkel, így mind a nem műszaki felhasználók, mind a fejlesztők együttműködhetnek ugyanazon a projekten. Olyan funkciók, mint a tudásbázisok, az elemzés és az emberi átadás teszik alkalmassá a termelési használati esetekre, például az ügyféltámogatásra, a lead generációra és a belső automatizálásra. A Botpress ingyenes csomaggal rendelkezik a kísérletezéshez, valamint fizetős tervekkel, amelyek a használattal skálázódnak, továbbá nyílt forráskódú közösségi verzióval a saját környezetben telepített üzemeltetéshez.
- Drag-and-drop beszélgetésfolyam-szerkesztő
- LLM-alapú ügynökök eszközök használatával
- Tudásbázisok bevitel a dokumentumokból és URL-ekből
- Különböző csatornákra történő telepítés (web, WhatsApp, Slack, stb)
- Analitika és beszélgetésfigyelés
- Egységbe épített ismeretbázis és LLM-támogatás

LangSmith
LLM alkalmazások megfigyelhetőségének, értékelésének és hibakeresési platformja a LangChain csapat által.

A LangSmith egy fejlesztői platform, amelyet a LangChain mögött álló team fejlesztett ki, hogy segítsen a csapatoknak nyomon követni, tesztelni, értékelni és figyelemmel kísérni azokat az alkalmazásokat, amelyeket nagy méretű nyelvi modellek hajtanak végre. Míg szorosan integrálódik a LangChain és a LangGraph keretrendszerrel, olyan keretrendszer-független is, és bármely LLM-alkalmazással felszerelt eszközhöz nyúlhat az általa nyújtott SDK-k és API-k segítségével. Fő funkciója az LL-bazis rendszerek sajátos előre nem tőlünkható volta megérdemli meg, különösen az outputok nem megszabott volta és az esetleges hibák finomsága miatt, hogy a fejlesztők számára megfelelő látásmódot nyújtson a láncoknak, ügynököknek és a prompteknek ahhoz, hogy élni főznének és nyomon kövessék azokat a működési sorozatokat, amelyek a futtatási időszakban valóban milyen dolgokat tesznek. A platform fókusza a nyomkövetésre irányul: minden alkalmazás futtatásának részletes, összetett nyomkövetése bemutatja minden lépést, beleértve az elkulcsszavak felhasználását, a modellek válaszát, a késleltetést, a szoftverhívásokat és az átmeneti bemeneti adatait. Ennek segítségével könnyebben tudnak majd hibakeresést végezni komplex, többlépéses ügynököknél és az információkinyerési-generáció szakaszoknál. A fejlesztők egyéni nyomkövetéseket vizsgálhatnak, szűrhetnek és határozhatnak meg keresést futtatások között, illetve belemehetnek az egyes input- és output-adatok felsőbb szintű részleteibe. A LangSmith alkalmazások minőségének értékelésére alkalmas eszközöket is kínál. A csapatok a termelési nyomkövetésből vagy szigorúan kiválasztott példákból adatállományokat építhetnek ki, futtassták alkalmazásukat azokon a halmazokon, és a felvett kimutatásokat szemantikus értelmezővel (LLM-t mint bíró megközelítéssel), custom code-beli ellenőrzésekkel vagy az integrált értékelővel értékelhetik. Ezzel a lehetőséggel támogatják a visszamenőleges tesztelést abban az esetben, ha meghatározzák a szuggeszciókat vagy módosítják a modelljüket, és segít kideríteni, hogy a változtatások valóban javították-e az eredményeket, vagy csak a meggyőződésük alapján cselekednek. A termelési használatra monitoring felületet kínál, ami nyomon követi az időpontok, költségek, hibaküszöbök és visszajelzések mértékegységeit az idő múltával, továbbá lehetővé teszi az emberi visszajelzések és felhasználói megjegyzések gyűjtését. A prompt kezelő és playground komponens lehetővé teszi a csapatok számára, hogy változatokra iteráljanak és verziókká tettek ímeleteket, oldalanként összehasonlítva a modell kiadásait. A LangSmith az elsődleges célközönségét a fejlesztők és a LangChain-ot használó csapatok jelentik, akik LLM-alapú szolgáltatásokat fejlesztenek, és szeretnének elmozdulni az ad hoc kiírási nyilvántartási hibakeresésről, azaz a rendszeres obszervabilitás irányába. A legnagyobb erőssége a LangChain ökoszinemszel való mély integráció és az egybefüggő folyamat, amely összefüggést teremt nyomonkövetés, adatsetek és értékelés között. Igazi kompromisszum a leggazdagabb élmény a LangChain / LangGraph világban otthonosan érezve magát, az LLM-alapú értékelés sajátos hibajelensége, amelyre nagy gondossággal kell tervezni, valamint, hogy egy felügyelt, kereskedelmi termék, amely díjazása használatfüggő, és nemegyszer léteznek összehangolt önkiszolgáló lehetőségek. A versenytárcai más LLM-observability-eszközök, például a Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, valamint a Weights & Bias Weave.
- Lépésenkénti követése a fejlesztői alkalmazásokról
- Adatgyűjtés létrehozása és automatikus értékelés
- Egybekötött, kódbázisú és azonosítógépes értékelő
- Termelési monitorozási felületek
- Egyéb visszajelzés és feljegyzés gyűjtése az érdeklődők részére
- Kéréskezelés, változóverziókezelés és játszótér


A Zep AI Memory egy fejlesztőorientált memória szolgáltatás, amely az AI-ügynököknek tartós, strukturált emlékezést biztosít a beszélgetések és munkamenetek során. Elfogja a chat-történetet, kivonja a kulcsfontosságú tényeket, és azokat tudásgráfba szervezve, hogy az ügynökök szükség szerint visszakereshessék a releváns kontextust ahelyett, hogy a teljes előzményeket belefoglalnák a promptokba. A platform kezeli az összegzést, a entitáskivonást és a szemantikus keresést egy egyszerű API mögött, lehetővé téve a csapatok számára, hogy állapottartó memóriát adjanak a chatbotokhoz, copilótákhoz és autonóm ügynökökhöz anélkül, hogy saját visszakeresési infrastruktúrát építenének. Tervezése lehetővé teszi a skálázást a termelési munkaterhelésekkel, miközben a promptméreteket és a tokenköltségeket kiszámíthatóvá teszi. A Zep integrálódik a közös LLM-keretrendszerekkel, mint például a LangChain és a LlamaIndex, és SDK-kat biztosít népszerű nyelvekhez, ami megkönnyíti a meglévő ügynökstackekbe való beillesztést.
- Hosszú távú beszélgetési memória
- Automatikus tény- és entitáskivonás
- Tudásgráf tárolás
- Szemantikus és hibrid keresés
- LangChain és LlamaIndex integrációk
- Többnyelvű SDK-k

Gretel AI
A szintheszti kísérleti adatai platforma a megfelelően biztonságban lévő, AI-kész adatminták generálására, amelyek pontosan tükrözik a valós adatokat.

Gretel AI egy fejlesztőkre szabott platform a szintetikus adatok létrehozásához, amelyek statisztikailag hasonlítanak a valós adathalmazokra, anélkül, hogy érzékeny információkat felfednének. A csapatok ezt használják, hogy feloldják az AI‑ és elemzési projekteket, amikor a gyártási adatokhoz való hozzáférést adatvédelmi, megfelelőségi vagy elérhetőségi korlátozások miatt korlátozzák. A platform API‑kat, SDK‑kat és előre elkészített modelleket kínál táblázatos, szöveges és időbeli sorozatú adatok generálásához, valamint eszközöket a minőség és az adatvédelmi kockázat értékelésére. Támogatja a gyakori felhasználási eseteket, például gépi tanulási modellek tréningjét, alulreprezentált osztályok bővítését, adatok megosztását csapatok között, valamint szoftvertesztelést valósághű, de mesterséges rekordokkal.
- A szintheszti modelljei a szintheszti táblázatos és szöveges adatokhoz
- A differenciális privátosság és a PII-védelem kontroll-ok
- A minőség, pontosság és privátosság számításait tartalmazó jelentések a minőség, pontosság és privátosság felméréséhez
- Python SDK és REST API kapcsolatok integrációja
- Előre képzett modellek és a felhasználó által szabályozható sablonok
- Felhő és önálló megfelelőség beállításai
Böngészd az összes 25 Agent Development eszközt
A teljes, kereshető katalógus — valódi felhasználói értékelések alapján rangsorolva.
