AI Agent Stack代理技术栈工具集合（2024年11月）

这是一张展示了一个AI代理系统的技术堆栈的图，分成多个模块，各自有不同的功能和角色。

以下是对各模块的简单解读： 

 1. 垂直代理（Vertical Agents）：

  

 包含一些专注于特定领域或任务的AI代理公司，比如Decagon、Replit等。这些代理通常提供针对性解决方案。 

 2. 代理托管与服务（Agent Hosting & Serving）：

  

提供平台和API用于托管和运行AI代理，比如Letta、Amazon Bedrock Agents等。这些服务帮助开发者更方便地部署和管理AI模型。 

 3. 可观测性（Observability）：

  

工具用于监控和分析AI代理的性能和行为，比如LangSmith、Arize等。这些工具确保系统的可靠性和高效性。 

 4. 代理框架（Agent Frameworks）：

  

提供开发框架以便构建AI代理，比如AutoGen、LlamaIndex等。这些框架简化了创建和训练AI模型的过程。 

 5. 记忆（Memory）：

  

技术用于存储和检索AI代理生成的信息，比如MemGPT、LangMem等。类似于人类记忆，帮助代理保留上下文信息。 

 6. 工具库（Tool Libraries）：

  

包含一些常用的开发工具库，比如Composio、Browserbase等，提供额外功能支持。 

 7. 沙盒环境（Sandboxes）：

  

安全测试环境，用于模拟和测试AI代理的行为，比如E2B、Modal。这种环境有助于在安全条件下验证新功能。 

 8. 模型服务（Model Serving）：

  

平台用于部署机器学习模型以供使用，比如VLLM、OpenAI等。帮助将训练好的模型投入生产应用。 

 9. 存储（Storage）：

  

数据存储解决方案，用于保存大量数据供AI系统使用，比如Chroma、Pinecone等。确保数据高效、安全地存取。

每个模块在整个系统中都有其特定作用，共同组成一个完整且高效的AI代理生态。