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AI Agent 智能体全景技术图

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

上述这张图是 AI Agent 智能体平台的技术堆栈，分成多个模块，各自有不同的功能和角色。以下是对各模块做个解读（从上到下进行解读）：

第一、垂直智能体（Vertical Agents）

• 包含一些专注于特定领域或任务的 AI 智能体公司，比如：Perplexity AI 搜索智能体、Replit AI 编程智能体、Decagon 智能体等。这些智能体通常提供针对性解决方案。

第二、智能体托管与服务（Agent Hosting & Serving）

• 提供平台和 API 用于托管和运行 AI 智能体，比如：LangGraph、Letta、Amazon Bedrock Agents 等。这些服务帮助开发者更方便地部署和管理 AI 模型。

• 它的发展方向将 Agent 作为服务部署到基础设施，并通过 REST API 访问，挑战在于状态管理、安全工具执行等，这一层面的发展将使 AI Agent 更容易集成到各类应用中，从而推动其广泛应用。

第三、可观测性（Observability）

• 可观测性工具用于监控和分析 AI 智能体的性能和行为，比如：LangSmith、Arize 等。这些工具确保系统的可靠性和高效性。

第四、智能体框架（Agent Frameworks）

• 提供开发框架以便构建 AI 智能体，比如：LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、Semantic Kernel 等。这些框架简化了创建和训练 AI 模型的过程。

• Agent 框架是构建复杂 AI 系统的基础,它们在状态管理、上下文结构、跨Agent 通信等方面各有特色。

第五、记忆（Memory）

• 记忆技术用于存储和检索 AI 智能体生成的信息，比如：MemGPT、LangMem、mem0 等。类似于人类记忆，帮助智能体保留上下文信息。

第六、工具库（Tool Libraries）

• 包含一些常用的开发工具库，比如：Composio、Browserbase 等，提供额外功能支持。

• 工具定义方式为 OpenAI 的JSON schema，工具生态包括：LangChain、CrewAI、Composio 等，工具赋予 AI Agent 与外部世界交互的能力，极大扩展了其应用范围。随着生态系统的发展，AI Agent 将能胜任越来越多样化的任务。

  第七、沙盒环境（Sandboxes）

• 安全测试环境，用于模拟和测试 AI 智能的行为，比如：E2B、Modal。这种环境有助于在安全条件下验证新功能。

  第八、模型服务（Model Serving）

• 平台用于部署机器学习模型以供使用，比如：VLLM、OpenAI 等。帮助将训练好的模型投入生产应用。

• 核心组件：LLM（大型语言模型）
  关键技术：推理引擎
  主要提供商：
  * 私有模型: OpenAI, Anthropic
  * 开源模型: Together.AI, Fireworks, Groq
  模型服务是 AI Agent 的大脑，决定了其理解和生成能力。选择合适的模型和服务提供商对智能体的性能至关重要。

第九、存储（Storage）

• 数据存储解决方案，用于保存大量数据供 AI 系统使用，比如：Chroma、Pinecone 等。确保数据高效、安全地存取。

• 主要形式: 向量数据库
  流行选择: Chroma, Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus
  特殊方案: Postgres + pgvector 扩展
  存储解决方案使 AI Agent 具备记忆能力，能够保存和检索相关信息，实现长期学习和任务连续性。

  每个模块在整个系统中都有其特定作用，共同组成一个完整且高效的 AI 智能体生态。

总之，Agent 智能体技术如此重要，到底如何系统掌握呢？

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AI Agent 智能体为啥如此重要？

第一、这是大势所趋，我们正在经历一场重大技术变革，还不像当年的互联网的兴起，这是一场颠覆性的变革，掉队就等于淘汰，因为未来所有应用都将被 AI Agent 智能体重写一遍；

第二、 现在处于红利期，先入场的同学至少会享受4~5年的红利，拿高薪，并且会掌握技术的主动权和职业选择权。

第三、企业需求旺盛，越来越多的企业已经在 Agent 智能体领域进行落地，这为我们提供了丰富的岗位机会和广阔的发展空间。

第四、大厂都在战略布局的方向，不管是国外的微软、谷歌，还是国内的百度等大厂都在战略布局，2025年必定是 AI Agent 智能体商业化的一年。

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