2025 年构建 AI 代理？

以下是你需要了解的技术栈：

1. 记忆 (Memory):
- 存储和检索过去的对话、上下文和长期知识
- 流行的服务包括 zepai, mem0, cognee

2. 无代码/低代码工具 (No-code/Low-code tools):
- 让你无需编写代码即可构建代理
- 流行的平台包括 build that idea, flowise, n8n, gumloop, voiceflow, make

3. 工具库 (Tool libraries):
- 使代理能够搜索、浏览、编码或在互联网上执行操作
- 流行的库包括 exa, composio, browserbase

4. 可观测性 (Observability):
- 实时跟踪、监控和调试代理行为
- 流行的平台包括 langsmith, agentops, langfuse, braintrust

5. 代理编排 (Agent orchestration):
- 管理工作流程、多代理协调和复杂任务执行
- 流行的框架包括 langchain, ag, crew ai, llamaindex, oai

6. 基础模型 (Foundational models):
- 为推理、生成和理解提供支持的 LLM
- 流行的模型包括 openai, deepseek, gemini, qwen, anthropic, mistral

7. 代理框架 (Agent frameworks):
- 为创建自主代理提供逻辑和构建块
- 流行的框架包括 phidata, letta, langgraph, llamaindex, crewai, autogen, autogpt

8. 存储 (Storage):
- 处理向量嵌入、结构化数据或文件管理
- 流行的数据库包括 chroma, weaviate, supabase, neon, pinecone

9. 基础设施/基础 (Infra/base):
- 支持代理系统的部署、扩展和容器化
- 流行的基础设施包括 docker, kubernetes, auto scale vms

10. GPU/CPU 提供商 (GPU/CPU providers):
- 为训练和运行模型提供计算能力
- 领先的提供商包括 azure, aws, groq, lambda, runpod, nvidia

我们遗漏了什么？