《大模型 Agent 应用实战指南》 第3章：基础架构与技术选型

构建一个大模型 Agent 系统，离不开一系列核心技术组件的支撑。这些组件共同构成了 Agent 的“骨架”和“大脑”，使其能够理解、推理、行动。在规划初期，选择合适的基础技术栈至关重要，它将直接影响系统的性能、成本、可扩展性和开发效率。

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3.1 Agent 基础技术栈：大模型服务选择、Agent 框架、向量数据库

构建一个大模型 Agent 系统，离不开一系列核心技术组件的支撑。这些组件共同构成了 Agent 的“骨架”和“大脑”，使其能够理解、推理、行动。在规划初期，选择合适的基础技术栈至关重要，它将直接影响系统的性能、成本、可扩展性和开发效率。

3.1.1 大模型服务选择 (Large Language Model Service Selection)

大模型（LLM）是 Agent 的核心“大脑”，负责理解指令、生成规划、进行推理以及决定工具调用。选择哪种 LLM 服务，取决于你的项目需求、成本预算、数据安全考量和对模型性能的期望。

• 闭源 API 服务：
  • 代表：OpenAI GPT系列 (如 GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5) 和