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AI智能体技术栈解析

本文深入解析生产级AI智能体的七层技术栈，从基础模型到部署基础设施。涵盖每层功能、代码实现示例，以及不同场景（原型、初创、企业）的技术选型建议。

来源Machine Learning Mastery作者: Shittu Olumide
AI智能体技术栈解析
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工程师进阶

要点

  • AI智能体由七层技术组成：基础模型、编排框架、记忆系统、检索增强生成（RAG）、工具、可观测性与部署。
  • 基础模型提供推理核心，主流选择包括GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro及开源模型。
  • 编排框架（如LangGraph、CrewAI）管理控制流，采用ReAct模式；记忆系统解决无状态问题，分为工作记忆、情节记忆、语义记忆和程序记忆。

要点与分析由自动化流程生成，可能有误，请结合原始来源核实。