AI Agent技术栈全景图

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作者：微信文章
构建AI Agent已经不再仅仅选择一种模型那么简单，随着AI Agent的逐步成熟，构建过程通常涉及在几个关键层之间组装正确的技术栈。

开发框架：运行智能体业务逻辑的脚手架。像LangChain、CrewAI LlamaIndex、LangChain4j和Google ADK这样的开源选项，正在和管理型解决方案如AWS Bedrock和Vertex AI展开激烈竞争。基础模型：解决用户问题的大脑。有开源模型比如Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen，封闭式API比如Claude、GPT、Gemini Grok等可以选择。数据存储：对于大多数LLM应用来说，矢量数据库是必不可少的，像Qrant、Milvus、ElasticSearch等，当然还会搭配关系型数据库 文件存储等业务数据的存储。工具执行：工具层定义AI Agent如何执行任务。当下在工具编排方面正在获得越来越多的关注，Function Calling 和MCP等。内存管理：也可以叫上下文管理，Memo、Zep和Cognee等正在解决Agent如何在会话中记住上下文的问题。可观察性：无法改善无法测量和观察的系统，像DeepEval和Opik优秀的开源框架用于开源追踪性能优化。

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