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2026-06-26 22:01 UTC+8僅摘要更新: 2026-07-07 08:48 UTC+8

AI智慧體技術棧解析

本文深入解析生產級AI智慧體的七層技術棧，從基礎模型到部署基礎設施。涵蓋每層功能、程式碼實現示例，以及不同場景（原型、初創、企業）的技術選型建議。

來源Machine Learning Mastery作者: Shittu Olumide

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展開要點與分析

文章情報

工程師進階

要點

AI智慧體由七層技術組成：基礎模型、編排框架、記憶系統、檢索增強生成（RAG）、工具、可觀測性與部署。
基礎模型提供推理核心，主流選擇包括GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro及開源模型。
編排框架（如LangGraph、CrewAI）管理控制流，採用ReAct模式；記憶系統解決無狀態問題，分為工作記憶、情節記憶、語義記憶和程式記憶。

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