构建 AI 智能体应用市面上有很多工具本文根据我们的实践落地经验给大家推荐一份经过筛选的靠谱开源技术栈包括开发 编排框架、记忆、文档理解、计算机控制、语音功能、测试与评估、监控与可观测性、模拟环境、垂直智能体等9个方向如下图所示下文我们详细剖析之。—1—构建 AI 智能体技术栈1、构建 AI 智能体的技术栈总览构建和协调 AI 智能体的框架如果你是从零开始构建 AI 智能体就从这里入手。这些工具可以帮助你构建 AI 智能体的逻辑结构——何时做什么以及如何处理工具。你可以将其视为核心大脑将原始语言模型转变为更具自主性的工具。计算机和浏览器使用一旦你的 AI 智能体能够规划它就需要行动。这一类别的工具可以让 AI 智能体像人类一样点击按钮、在字段中输入文字、抓取数据以及控制应用程序或网站。语音如果 AI 智能体需要说话或倾听这些工具可以处理音频方面的问题——将语音转换为文字反之亦然。这对于免提使用场景或以语音为主的 AI 智能体非常有用。有些工具甚至可以进行实时对话。文档理解许多现实世界中的数据都存储在 PDF、扫描文件或其他混乱的格式中。这些工具可以帮助你的 AI 智能体真正读懂并理解这些内容——无论是发票、合同还是基于图像的文件。记忆如果要超越一次性任务AI 智能体就需要记忆。这些库可以帮助它记住刚刚发生的事情、你之前告诉过它的内容甚至可以随着时间的推移构建长期的用户画像。测试与评估事情总是会出错的。这些工具可以帮助你在产品上线前发现错误——通过运行场景、模拟互动以及检查 AI 智能体的行为是否合理。监控与可观测性一旦你的 AI 智能体上线你需要知道它在做什么以及它的表现如何。这些工具可以帮助你跟踪使用情况、调试问题以及了解成本或延迟的影响。模拟在将 AI 智能体投放到实际环境中之前先在一个安全的沙盒环境中进行测试。模拟环境可以让你进行实验、完善决策逻辑并在受控的环境中发现边缘情况。垂直 AI 智能体并非一切都需要从零开始构建。这些是为特定工作而预先构建的 AI 智能体——比如编程、研究或客户支持。你可以直接使用它们也可以根据你的工作流程进行定制。2、构建和协调 AI 智能体的框架要构建能够真正完成任务的 AI 智能体你需要一个坚实的基础——某种能够处理工作流程、记忆和工具集成的东西而不会变成一堆混乱的脚本。这些框架为你的 AI 智能体提供了理解目标、制定计划并执行所需的结构。CrewAI协调多个 AI 智能体协同工作。适合需要协调和基于角色的行为的任务。Agno专注于记忆、工具使用和长期互动。非常适合需要记忆和适应的助手。Camel为多 AI 智能体协作、模拟和任务专业化而设计。AutoGPT通过规划和执行的循环自动化复杂的工作流程。最适合需要独立运行的 AI 智能体。AutoGen让 AI 智能体之间相互交流以解决复杂问题。SuperAGI快速构建和部署自主 AI 智能体的简化设置。Superagent创建自定义人工智能助手的灵活开源工具包。LangChain LlamaIndex管理记忆、检索和工具链的首选工具。3、计算机和浏览器使用一旦你的 AI 智能体能够思考下一步就是帮助它行动。这意味着像人类一样与计算机和网络互动——点击按钮、填写表格、浏览页面以及运行命令。这些工具弥合了推理和行动之间的差距让你的 AI 智能体能够在现实世界中操作。Open Interpreter将自然语言翻译成可在你的机器上执行的代码。想移动文件或运行脚本只需描述一下即可。Self-Operating Computer为 AI 智能体提供对你的桌面环境的完全控制使它们能够像人类一样与你的操作系统互动。Agent-S一个灵活的框架让 AI 智能体像真实用户一样使用应用程序、工具和界面。LaVague使网络 AI 智能体能够实时导航网站、填写表格并做出决策——非常适合自动化浏览器任务。Playwright跨浏览器自动化网络操作。对于测试或模拟用户流程非常方便。Puppeteer控制 Chrome 或 Firefox 的可靠工具。非常适合抓取和自动化前端行为。4、语音语音是人类与 AI 智能体互动最直观的方式之一。这些工具处理语音识别、语音合成和实时互动——让你的 AI 智能体感觉更像人类。Speech2speechUltravox顶级的语音到语音模型能够平稳地处理实时语音对话。快速且响应迅速。Moshi语音到语音任务的另一个强大选项。对于实时语音互动非常可靠尽管在性能上不如 Ultravox。Pipecat构建语音智能体的全栈框架。包括对语音到文本、文本到语音甚至基于视频的互动的支持。Speech2textWhisperOpenAI 的语音到文本模型——非常适合多种语言的转录和语音识别。Stable-ts围绕 Whisper 的更开发者友好的包装器。增加了时间戳和实时支持非常适合对话智能体。Speaker Diarization 3.1Pyannote 的模型用于检测谁在何时说话。对于多说话人的对话和会议风格的音频至关重要。Text2speechChatTTS到目前为止我发现的最好的模型。它快速、稳定适用于大多数用例的生产环境。ElevenLabs商业当质量比开源更重要时这就是首选。它提供了非常自然的声音并支持多种风格。Cartesia商业如果你正在寻找超出开源模型所能提供的富有表现力、高保真度的语音合成这是另一个强大的商业选项。5、文档理解大多数有用的商业数据仍然以非结构化的格式存在——PDF、扫描文件、基于图像的报告。这些工具可以帮助你的 AI 智能体阅读、提取并理解这些混乱的内容而无需脆弱的 OCR 管道。Qwen2-VL阿里巴巴的一个强大的视觉语言模型。在混合图像和文本的文档任务上表现优于 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet——非常适合处理复杂的真实世界格式。DocOwl2一个轻量级的多模态模型用于无需 OCR 的文档理解。快速、高效对于从混乱的输入中提取结构和意义非常准确。6、记忆没有记忆AI 智能体就会陷入循环——将每次互动都当作第一次。这些工具赋予了它们回忆过去对话、跟踪偏好并建立连续性的能力。这就是将一次性助手转变为随着时间推移更有用的东西的原因。Mem0一个自我改进的记忆层让你的 AI 智能体能够适应之前的互动。非常适合构建更具个性化和持久性的人工智能体验。Letta前身为 MemGPT为 LLM 智能体添加长期记忆和工具使用。可以将其视为需要记忆、推理和进化的智能体的脚手架。LangChain包括用于跟踪对话历史和用户上下文的即插即用记忆组件——在构建需要在多个回合中保持稳定的智能体时非常方便。7、测试与评估随着你的 AI 智能体开始做更多超出聊天的事情——浏览网页、做决策、大声说话——你需要知道它们将如何处理边缘情况。这些工具可以帮助你测试 AI 智能体在不同情况下的行为及早发现错误并跟踪问题所在。eeVoice Lab一个全面的框架用于测试语音智能体确保智能体的语音识别和回应准确自然。AgentOps一套用于跟踪和基准测试人工智能智能体的工具帮助你在问题影响用户之前发现并优化性能。AgentBench一个基准测试工具用于评估 LLM 智能体在各种任务和环境中的表现从网页浏览到游戏确保其多功能性和有效性。8、监控与可观测性为了确保你的人工智能智能体能够大规模顺利高效地运行你需要了解它们的性能和资源使用情况。这些工具提供了必要的洞察力让你能够监控智能体行为、优化资源并在问题影响用户之前发现问题。openllmetry使用 OpenTelemetry 为 LLM 应用提供端到端的可观测性让你清晰地了解智能体性能并帮助你快速地进行故障排除和优化。AgentOps一个全面的监控工具跟踪智能体性能、成本和基准测试帮助你确保智能体既高效又在预算之内。9、模拟环境在部署之前模拟真实世界环境是一个改变游戏规则的举措。这些工具可以让你创建受控的虚拟空间让 AI 智能体在其中互动、学习和做决策而无需担心在实际环境中出现意外后果的风险。AgentVerse支持在各种应用和模拟中部署多个基于 LLM 的 AI 智能体确保在各种环境中有效运行。Tau-Bench一个基准测试工具评估特定行业如零售或航空中智能体与用户之间的互动确保顺利处理特定领域的任务。ChatArena一个多 AI 智能体语言游戏环境智能体在此互动非常适合在安全、受控的空间中研究智能体行为并完善沟通模式。AI Town一个虚拟环境人工智能角色在此进行社交互动、测试决策并模拟真实世界场景有助于微调智能体行为。Generative Agents斯坦福大学的一个项目专注于创建模拟复杂行为的人类智能体非常适合在社交环境中测试记忆和决策能力。10、垂直 AI 智能体垂直 AI 智能体是为解决特定问题或优化特定行业的任务而设计的专门工具。虽然这类工具的生态系统正在不断壮大但我个人使用过并发现特别有用的有以下几种编程OpenHands一个由人工智能驱动的软件开发智能体平台旨在自动化编程任务并加快开发过程。aider一个直接集成到你的终端中的结对编程工具提供一个人工智能副驾驶直接在你的编程环境中提供帮助。GPT Engineer使用自然语言构建应用程序只需描述你想要的内容人工智能就会澄清并生成必要的代码。screenshot-to-code将截图转换为具有 HTML、Tailwind、React 或 Vue 的完全功能的网站非常适合快速将设计想法转化为实际代码。研究GPT Researcher一个自主智能体进行全面的研究、分析数据并撰写报告简化了研究过程。SQLVanna使用自然语言查询与你的 SQL 数据库互动无需复杂的 SQL 命令只需提问Vanna 就会检索数据。总之最可靠的 AI 智能体是用务实、简洁的工具栈构建的而不是追逐每一个闪闪发光的新工具。成功的 AI 智能体开发不需要重新发明轮子。它关乎选择适合工作的正确工具深思熟虑地进行整合并完善你的原型。无论你是自动化工作流程、构建语音 AI 智能体还是解析文档精心选择的工具栈可以使整个过程更加顺畅和高效。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】