AI Agent 智能体全景技术架构体系剖析

最新推荐文章于 2025-05-04 10:15:00 发布

大模型面微调_

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文章标签：人工智能架构大模型自然语言处理 LLM ai

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Code1994/article/details/144110169

一、AI Agent 智能体全景技术图

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）

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）

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）

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。