2025年にAIエージェントを構築するには？

知っておくべきスタックは以下の通りです。

1. メモリ：
* 過去の会話、コンテキスト、長期的な知識を保存および検索します。
* 人気のあるサービスには、zepai、mem0、cogneeなどがあります。

2. No-Code/Low-Codeツール：
* コードを書かずにエージェントを構築できます。
* 人気のあるプラットフォームには、build that idea、Flowise、n8n、Gumloop、Voiceflow、Makeなどがあります。

3. ツールライブラリ：
* エージェントに、インターネット上での検索、閲覧、コーディング、またはアクションの実行機能を提供します。
* 人気のあるライブラリには、Exa、Composio、Browserbaseなどがあります。

4. 可観測性：
* エージェントの動作をリアルタイムで追跡、監視、デバッグします。
* 人気のあるプラットフォームには、Langsmith、AgentOps、Langfuse、Braintrustなどがあります。

5. エージェントオーケストレーション：
* ワークフロー、マルチエージェントの連携、および複雑なタスクの実行を管理します。
* 人気のあるフレームワークには、Langchain、AG、Crew AI、LlamaIndex、OAIなどがあります。

6. 基盤モデル：
* 推論、生成、および理解を強化するLLM。
* 人気のあるモデルには、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Qwen、Anthropic、Mistralなどがあります。

7. エージェントフレームワーク：
* 自律エージェントを作成するためのロジックと構成要素を提供します。
* 人気のあるフレームワークには、PhiData、Letta、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、AutoGPTなどがあります。

8. ストレージ：
* ベクトル埋め込み、構造化データ、またはファイル管理を処理します。
* 人気のあるデータベースには、Chroma、Weaviate、Supabase、Neon、Pineconeなどがあります。

9. インフラ/ベース：
* エージェントシステムのデプロイ、スケーリング、およびコンテナ化をサポートします。
* 人気のあるインフラストラクチャには、Docker、Kubernetes、Auto Scale VMsなどがあります。

10. GPU/CPUプロバイダー：
* モデルのトレーニングと実行のための計算能力を提供します。
* 主要なプロバイダーには、Azure、AWS、Groq、Lambda、RunPod、Nvidiaなどがあります。

他に何か見落としはありますか？