本文介绍了构建AI Agent所需的技术栈，包括开发框架（如LangChain）、基础模型（如Llama、GPT）、数据存储（如Milvus）、工具执行（如Function Calling）、内存管理（如Memo）和可观察性（如DeepEval）。文章旨在帮助读者了解AI Agent技术栈的全景图，为入门大模型开发提供指导。
构建AI Agent已经不再仅仅选择一种模型那么简单，随着AI Agent的逐步成熟，构建过程通常涉及在几个关键层之间组装正确的技术栈。
- 开发框架：运行智能体业务逻辑的脚手架。像LangChain、CrewAI、LlamaIndex、LangChain4j和Google ADK这样的开源选项，正在和管理型解决方案如AWS Bedrock和Vertex AI展开激烈竞争。
- 基础模型：解决用户问题的大脑。有开源模型比如Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen，封闭式API比如Claude、GPT、Gemini Grok等可以选择。
- 数据存储：对于大多数LLM应用来说，矢量数据库是必不可少的，像Qrant、Milvus、ElasticSearch等。当然还会搭配关系型数据库、文件存储等业务数据的存储。
- 工具执行：工具层定义AI Agent如何执行任务。当下在工具编排方面正在获得越来越多的关注，包括 Function Calling 和MCP等。
- 内存管理：也可以叫上下文管理，Memo、Zep和Cognee等正在解决Agent如何在会话中记住上下文的问题。
- 可观察性：无法改善无法测量和观察的系统，像DeepEval和Opik优秀的开源框架用于开源追踪性能优化。
最后
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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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