10 อันดับทางเลือก AI Manus แบบโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถใช้ได้ (ข้ามรายการรอ)

ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา Manus AI ได้กลายเป็นตัวแทน AI ทั่วไปที่ทรงพลังซึ่งออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนความคิดให้เป็นการกระทำ ด้วยความสามารถในการจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ มันจึงดึงดูดความสนใจจากมืออาชีพที่กำลังมองหาวิธีการทำงานอัตโนมัติด้วย AI อย่างไรก็ตาม ลักษณะเฉพาะของมันและอุปสรรคด้านต้นทุนที่อาจเกิดขึ้น ทำให้ผู้ใช้จำนวนมากมองหาทางเลือกแบบโอเพ่นซอร์สที่เสนอความสามารถที่คล้ายคลึงกันโดยไม่มีข้อจำกัด

บทความนี้สำรวจทางเลือกโอเพ่นซอร์ส 10 อันดับแรกแทน Manus AI โดยพิจารณาฟีเจอร์, จุดแข็ง และวิธีที่พวกเขาเปรียบเทียบกับตัวแทน AI อัตโนมัติที่ได้รับความนิยมนี้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา, นักวิจัย, หรือผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณนำความสามารถของตัวแทน AI ที่ทรงพลังไปใช้ในโครงการของคุณได้

1. AutoGPT

ฟีเจอร์หลัก:

• การดำเนินการงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากผู้ใช้
• การสร้างกระบวนการทำงานแบบกำหนดเองผ่านส่วนต่อประสานที่อิงบล็อก
• ความสามารถในการจำและการคิดอย่างมีเหตุผลที่แข็งแกร่ง
• ความสามารถในการดำเนินการต่อเนื่อง
• การสนับสนุนการใช้งานกับ LLM หลายตัว

AutoGPT เป็นกรอบการทำงาน AI แบบโอเพ่นซอร์สที่มีชื่อเสียงมากที่สุดในระบบนิเวศนี้ เปิดตัวครั้งแรกในช่วงต้นปี 2023 มันได้พัฒนาจากเครื่องมือทดลองที่เรียบง่ายไปสู่แพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการสร้าง, การเพิ่ม, และการจัดการตัวแทน AI

สิ่งที่ทำให้ AutoGPT น่าสนใจเป็นพิเศษคือสถาปัตยกรรมของมันที่อนุญาตให้ตัวแทนทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ โดยการแบ่งความซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อย ๆ ที่จัดการได้ แพลตฟอร์มนี้มีส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายที่เปิดโอกาสให้นักพัฒนาและผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคสามารถสร้างตัวแทนแบบกำหนดเองผ่านวิธีการใช้บล็อกที่แต่ละบล็อกทำหน้าที่เฉพาะเจาะจง

AutoGPT มีทั้งเวอร์ชันคลาสสิกและเวอร์ชันแพลตฟอร์มใหม่ ทำให้นักพัฒนาสามารถเลือกได้ระหว่างความเรียบง่ายและความสามารถขั้นสูง ด้วยเอกสารที่กว้างขวางและชุมชนที่มีผู้มีส่วนร่วมมากมาย มันยังคงเป็นหนึ่งในทางเข้าที่เข้าถึงได้ง่ายที่สุดสู่อาณาจักรของตัวแทน AI อัตโนมัติ

2. BabyAGI

ฟีเจอร์หลัก:

• ระบบการจัดลำดับความสำคัญของงาน
• ความสามารถในการปรับปรุงตนเอง
• การจัดการหน่วยความจำเพื่อการรับรู้ตามบริบท
• แนวทางที่เน้นงานในการแก้ปัญหา
• สามารถปรับแต่งได้สูงสำหรับการใช้งานเฉพาะ

BabyAGI มอบแนวทางที่เรียบง่าย แต่ทรงพลังเช่นเดียวกันสำหรับตัวแทน AI อัตโนมัติ สร้างขึ้นโดย Yohei Nakajima กรอบงานนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดการและการจัดลำดับความสำคัญของงาน จึงเหมาะสำหรับโครงการที่ต้องการการประมวลผลกระบวนการทำงานแบบลำดับ

แตกต่างจากระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น สถาปัตยกรรมของ BabyAGI ค่อนข้างตรงไปตรงมา ทำให้เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python มันมีความสามารถในการแบ่งเป้าหมายที่ซับซ้อนออกเป็นงานที่จัดการได้ และจัดลำดับความสำคัญใหม่โดยอิงตามความสำคัญและความสัมพันธ์

สิ่งที่ทำให้ BabyAGI แตกต่างคือความเรียบง่ายที่สง่างามซึ่งไม่ทำให้การทำงานลดลง ระบบสามารถรักษาบริบทระหว่างการดำเนินการงานได้ในขณะที่เรียนรู้จากงานที่เสร็จสิ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคต สำหรับผู้ใช้ที่พบว่า AutoGPT นั้นซับซ้อนเกินไป BabyAGI มอบทางเข้าที่เข้าถึงได้มากขึ้นสู่อาณาจักรของตัวแทน AI อัตโนมัติ

3. LangChain Agents

ฟีเจอร์หลัก:

• สถาปัตยกรรมส่วนประกอบแบบโมดูลาร์
• ฟังก์ชันการทำงานด้วยเครื่องมือที่หลากหลาย
• ประเภทตัวแทนหลายประเภท (ReAct, Plan-and-Execute เป็นต้น)
• ระบบหน่วยความจำเพื่อการรับรู้ตามบริบท
• เอกสารและการสนับสนุนชุมชนที่แข็งแกร่ง

LangChain ได้สร้างชื่อในฐานะหนึ่งในกรอบการทำงานที่มีความหลากหลายที่สุดสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI โดยฟังก์ชันตัวแทนของมันโดดเด่นเป็นฟีเจอร์ที่ทรงพลังเป็นพิเศษ แตกต่างจากแพลตฟอร์มตัวแทนแบบแยกเดี่ยว LangChain Agents ถูกสร้างขึ้นบนกรอบการทำงานที่กว้างขึ้นซึ่งอำนวยความสะดวกแก่การใช้งานแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM หลากหลาย

ความยืดหยุ่นของการออกแบบโมดูลาร์ของ LangChain ช่วยให้นักพัฒนาสร้างตัวแทนที่มีแนวทางในการให้เหตุผลที่แตกต่างกันได้ ตั้งแต่ผู้ใช้เครื่องมือที่เรียบง่าย ไปจนถึงผู้วางแผนที่ซับซ้อน ตัวแทนเหล่านี้สามารถเข้าถึงระบบนิเวศของเครื่องมือและการรวมมากมาย ตั้งแต่เสิร์ชเอนจินและฐานข้อมูล ไปจนถึง API ที่เชี่ยวชาญ

สิ่งที่ทำให้ LangChain มีค่าเป็นพิเศษคือความพร้อมใช้งานในการผลิต โดยมีการจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง, การจัดการหน่วยความจำ, และเอกสารที่กว้างขวาง สำหรับนักพัฒนาที่มองหาการรวมความสามารถของตัวแทนเข้าไปในแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ LangChain ให้พื้นฐานที่ผ่านการทดสอบมาอย่างดีพร้อมกับความยืดหยุ่นในการเติบโตตามความต้องการของโครงการ

4. LangGraph

ฟีเจอร์หลัก:

• สถาปัตยกรรมตัวแทนที่อิงกราฟ
• การควบคุมการไหลที่ซับซ้อนสำหรับการตัดสินใจที่ซับซ้อน
• ตัวสร้างกระบวนการทำงานแบบภาพ
• การสนับสนุนความร่วมมือระหว่างตัวแทนหลายตัว
• การรวมเข้ากับ LangChain ได้อย่างราบรื่น

LangGraph เป็นการพัฒนากรอบงานตัวแทนจากผู้สร้าง LangChain กรอบงานเฉพาะนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างตัวแทนที่สามารถควบคุมได้ผ่านสถาปัตยกรรมที่อิงกราฟ ซึ่งอนุญาตให้มีการควบคุมที่ซับซ้อนและกระบวนการตัดสินใจ

สิ่งที่ทำให้ LangGraph แตกต่างคือความสามารถในการจำลองพฤติกรรมของตัวแทนที่ซับซ้อนให้เป็นชุดของสถานะและการเปลี่ยนแปลง ซึ่งช่วยให้เกิดการกระทำของตัวแทนที่คาดการณ์ได้และควบคุมได้มากขึ้น กรอบงานนี้โดดเด่นในสถานการณ์ที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อนหรือระบบหลายตัวแทนที่ร่วมมือกัน

ส่วนต่อประสานภาพของ LangGraph สำหรับการออกแบบกระบวนการทำงานของตัวแทนทำให้เข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมจำกัดในขณะที่ให้พลังแก่นักพัฒนาในการนำเสนอลักษณะการทำงานของตัวแทนขั้นสูง สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการควบคุมที่แม่นยำต่อพฤติกรรมของตัวแทน LangGraph มอบความสามารถในการกำหนดลำดับที่ซับซ้อนโดยไม่ลดทอนความยืดหยุ่น

5. CrewAI

ฟีเจอร์หลัก:

• กรอบความร่วมมือระหว่างตัวแทนจำนวนมาก
• สถาปัตยกรรมตัวแทนตามบทบาท
• การจัดการกระบวนการสำหรับกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน
• ความสามารถในการมีมนุษย์อยู่ในกระบวนการ
• API ที่สะดวกสำหรับการใช้งานอย่างรวดเร็ว

CrewAI ใช้แนวทางที่ไม่เหมือนใครสำหรับตัวแทน AI โดยการมุ่งเน้นที่ระบบตัวแทนหลายตัวที่ร่วมมือกัน แทนที่จะสร้างตัวแทนเดียวที่มีทุกอย่าง CrewAI อนุญาตให้นักพัฒนาสร้างทีมของตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญ แต่ละตัวมีบทบาท, ความรับผิดชอบ, และพื้นที่ความเชี่ยวชาญที่ชัดเจน

สถาปัตยกรรมตามบทบาทของกรอบงานได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างทีมของมนุษย์ โดยตัวแทนสามารถร่วมมือกันในงานที่ซับซ้อนได้โดยการแชร์ข้อมูลและมอบหมายงานย่อย แนวทางนี้พิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งได้รับประโยชน์จากมุมมองที่หลากหลายและความรู้เฉพาะ

API ที่สะดวกของ CrewAI ทำให้การสร้างทีมตัวแทนที่ซับซ้อนเป็นไปได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว สำหรับโครงการที่ต้องการการแก้ปัญหาที่ร่วมมือกันหรือจำลองพลศาสตร์ระเบียบองค์กร CrewAI มอบทางออกที่ออกแบบมาเฉพาะซึ่งทำได้ดีในพฤติกรรมของตัวแทนที่ประสานกัน

6. MetaGPT

ฟีเจอร์หลัก:

• การพัฒนาซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
• การทำงานระหว่างตัวแทนหลายตัว
• วิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สร้างไว้ในระบบ
• การแสดงผลกระบวนการของตัวแทน
• รูปแบบข้อมูลโครงสร้าง (โค้ด, ไดอะแกรม, เอกสาร)

MetaGPT แยกตัวออกโดยการมุ่งเน้นเฉพาะที่กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ กรอบการทำงานเฉพาะนี้ใช้แนวทางตัวแทนหลายตัวซึ่งตัวแทนต่างๆ จะจัดการช่วงต่างๆ ของวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ ตั้งแต่การวิเคราะห์ความต้องการจนถึงการทดสอบ

สิ่งที่ทำให้ MetaGPT มีค่าเป็นพิเศษคือการรวมแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการพัฒนาซอฟต์แวร์ กรอบงานนี้ช่วยนำทางตัวแทนสู่กระบวนการที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน รับประกันว่าเอาต์พุตเป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อคุณภาพและเอกสาร

สำหรับองค์กรที่มองหาการเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่านความช่วยเหลือจาก AI MetaGPT มอบทางออกที่ออกแบบมาเฉพาะซึ่งสร้างไม่เพียงแต่โค้ด แต่ยังรวมถึงเอกสารซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ เช่น เอกสารการออกแบบ, ไดอะแกรม และกรณีทดสอบ การมุ่งเน้นไปที่เอาต์พุตซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์นี้ทำให้มันเป็นที่มีคุณค่าอย่างไม่เหมือนใครสำหรับทีมพัฒนา

7. OpenInterpreter

ฟีเจอร์หลัก:

• การดำเนินการโค้ดในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น
• การสนับสนุนหลายภาษา (Python, JavaScript, Shell และอื่น ๆ)
• การเรียนรู้และการดำเนินการเชิงโต้ตอบ
• มาตรการความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการดำเนินการโค้ด
• การรวมกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาท้องถิ่น

OpenInterpreter มอบแนวทางที่โดดเด่นในหมู่ตัวแทน AI โดยมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการโค้ดในท้องถิ่นอย่างปลอดภัย เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้โต้ตอบกับส่วนต่อประสานภาษาธรรมชาติที่สามารถเข้าใจคำขอ สร้างโค้ดที่เหมาะสม และดำเนินการในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น

กรอบนี้เน้นความปลอดภัยและการควบคุมของผู้ใช้ โดยมีการดำเนินการที่โปร่งใสที่ช่วยให้ผู้ใช้ตรวจสอบโค้ดก่อนการดำเนินการและเข้าใจว่าการกระทำใดกำลังดำเนินการอยู่ แนวทางนี้เชื่อมช่องว่างระหว่างส่วนต่อประสานภาษาธรรมชาติและการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม

สำหรับนักพัฒนา, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, และผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค OpenInterpreter มอบเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการดูแลระบบผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติ ความสามารถในการทำงานในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีอยู่ทำให้มันมีประโยชน์เป็นพิเศษในการเพิ่มผลิตภาพของนักพัฒนา

8. XAgent

ฟีเจอร์หลัก:

• สถาปัตยกรรมการวางแผนเชิงชั้น
• ความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
• การเรียนรู้เครื่องมือและการปรับตัว
• ทีมตัวแทนที่ร่วมมือกัน
• ระบบปลั๊กอินขนาดใหญ่

XAgent เป็นผู้เข้าร่วมใหม่ที่ค่อนข้างใหม่ในระบบนิเวศตัวแทนโอเพ่นซอร์ส แต่ได้ดึงดูดความสนใจอย่างรวดเร็วสำหรับสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนของมัน กรอบนี้นำเสนอการวางแผนเชิงชั้นที่อนุญาตให้ตัวแทนพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนและปรับเปลี่ยนได้ตลอดการดำเนินการ

สิ่งที่ทำให้ XAgent แตกต่างคือการเน้นที่ความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อน ทำให้ตัวแทนสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและนามธรรมได้มากกว่าทางเลือกอื่น ๆ สถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นของกรอบนี้สนับสนุนทั้งการทำงานอัตโนมัติและการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทนเฉพาะทางหลายตัว

ระบบปลั๊กอินและเครื่องมือที่เพิ่มขึ้นของ XAgent ทำให้มันสามารถใช้งานได้หลายรูปแบบมากขึ้น สำหรับผู้ใช้ที่มองหาความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีในตัวแทนที่ทันสมัย XAgent มอบแพลตฟอร์มที่ทรงพลังที่มีการพัฒนาและการวิจัยอย่างเข้มข้น

9. OWL

ฟีเจอร์หลัก:

• ความสามารถในการเรียกดูเว็บและการวิจัย
• รูปแบบการสำรวจแบบเหมือนมนุษย์
• การสรุปและการดึงข้อมูล
• การเข้าใจหลายโมเดล
• การมุ่งเน้นการเรียกดูเชิงงาน

OWL (Open Web Learning) เน้นการเรียกดูเว็บและความสามารถในการวิจัยโดยอัตโนมัติ กรอบการทำงานตัวแทนที่มุ่งเน้นนี้โดดเด่นในการนำทางเว็บไซต์เพื่อนำข้อมูล, ดึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง และสังเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อตอบคำถามการวิจัยหรือความต้องการข้อมูล

แตกต่างจากตัวแทนทั่วไป ความสามารถเฉพาะของ OWL ทำให้มันมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการทำวิจัย, ค้นหาเนื้อหา, และรวบรวมข้อมูล กรอบงานนี้ใช้รูปแบบการเรียกดูที่ซับซ้อนซึ่งเลียนแบบการสำรวจของมนุษย์ ทำให้การนำทางเว็บไซต์ที่ซับซ้อนมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการวิจัยอัตโนมัติ, การติดตามเนื้อหา, หรือการรวบรวมข้อมูล OWL มอบเครื่องมือเฉพาะที่เหนือกว่าความสามารถในการเรียกดูของกรอบทั่วไป ความสามารถในการเข้าใจและประมวลผลเนื้อหาเว็บที่หลากหลายทำให้มันมีคุณค่าในงานที่ต้องใช้ความรู้เชิงลึก

10. ANUS (Autonomous Network Utility System)

ฟีเจอร์หลัก:

• สถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่น้ำหนักเบา
• ความสามารถที่มุ่งเน้นเครือข่าย
• ความต้องการทรัพยากรต่ำ
• การใช้งานอย่างง่าย
• แนวทางการรวมแบบเปิด

แม้ว่าชื่อย่อจะไม่ค่อยดีนัก ANUS ก็เป็นทางเลือกที่น่าพอใจภายใต้แนวทางพัฒนาตัวแทนที่น้ำหนักเบา กรอบการทำงานนี้เน้นความเรียบง่ายและประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากรหรืองานที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานขั้นต่ำ

ระบบนี้มุ่งเน้นการมอบความสามารถของตัวแทนที่จำเป็นผ่านสถาปัตยกรรมที่มีโมดูลสูงที่อนุญาตให้นักพัฒนาใช้เฉพาะส่วนประกอบที่จำเป็นเท่านั้น แนวทางนี้ทำให้มีตัวแทนที่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้จะใช้ฮาร์ดแวร์ที่สูญเสียแน่นอน

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการนำเสนอความสามารถอัตโนมัติพื้นฐานโดยไม่ต้องเผชิญกับความซับซ้อนของกรอบงานที่ใหญ่ขึ้น ANUS มอบทางออกที่มีประสิทธิภาพซึ่งเน้นหน้าที่การทำงานที่ใช้งานจริงมากกว่าฟีเจอร์ขั้นสูง ชุมชนของมันยังคงขยายความสามารถในขณะที่คงไว้ซึ่งแกนที่เบา

บทสรุป

ระบบนิเวศตัวแทน AI แบบโอเพ่นซอร์สมอบทางเลือกที่หลากหลายแก่ทางเลือกในเชิงพาณิชย์อย่าง Manus AI ตั้งแต่แพลตฟอร์มที่ครอบคลุมอย่าง AutoGPT ไปจนถึงเครื่องมือเฉพาะเช่น MetaGPT และ OpenInterpreter กรอบการทำงานเหล่านี้มีแนวทางที่หลากหลายในการใช้งานความสามารถ AI อัตโนมัติ

เมื่อเลือกทางเลือกโอเพ่นซอร์ส ควรพิจารณาความต้องการเฉพาะของคุณ, ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค, และขอบเขตการใช้งาน กรอบงานทั่วไปอย่าง AutoGPT และ LangChain นำเสนอความยืดหยุ่นสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ในขณะที่เครื่องมือเฉพาะอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าในการใช้งานเฉพาะทาง

เมื่อสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วยังคงก้าวหน้า ทางเลือกโอเพ่นซอร์สเหล่านี้น่าจะช่วยให้ช่องว่างกับทางเลือกในเชิงพาณิชย์แคบลงไปอีก ทำให้ AI อัตโนมัติที่ทรงพลังเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับกลุ่มผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างผู้ช่วยส่วนบุคคล, เครื่องมือวิจัย, หรือโซลูชันการทำงานอัตโนมัติของธุรกิจ กรอบการทำงานโอเพ่นซอร์สเหล่านี้มอบองค์ประกอบที่มีค่าสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI รุ่นถัดไป