探索AGI · 2025-01-09

2025年AI Agent技术栈全解析

摘要

本文深入探讨了2025年AI Agent技术栈的完整架构，详细分析了模型服务、存储、工具与库、Agent框架以及Agent托管与服务等五个核心组成部分。文章对比了AI Agent与传统LLM技术栈的差异，介绍了各领域的主要技术提供商和解决方案，并展望了Agent技术从原型到实际应用的发展路径。

内容框架与概述

AI Agent技术栈是在传统LLM技术栈基础上的演进与扩展，二者最大的区别在于状态管理。传统LLM应用通常是无状态的，而AI Agent需要维护对话历史、记忆和外部数据等持久化状态。这种状态化的特性使得Agent能够执行更复杂的任务，实现更智能的交互。

文章首先分析了模型服务层，这是AI Agent的核心动力来源。目前市场上形成了闭源模型和开源模型两大阵营，OpenAI和Anthropic领跑闭源市场，而Together.AI、Fireworks和Groq等提供商则推动开源模型的商业化应用。对于本地部署需求，vLLM成为生产级GPU服务的主流选择。

存储层是Agent技术栈的关键基础设施。与传统应用不同，Agent需要持久化存储对话历史、记忆和外部数据。向量数据库如Chroma、Weaviate、Pinecone等专门用于存储Agent的"外部记忆"，而传统数据库Postgres也通过pgvector扩展支持向量搜索功能。这一层的演进反映了Agent对大容量数据和长期记忆管理的需求。

工具与库层赋予Agent执行各种任务的能力。通过LLM生成的结构化输出，Agent可以调用各类工具和函数。为确保执行安全，沙箱技术如Modal和E2B得到广泛应用。通用工具库如Composio，以及专用工具如Browserbase、Exa等，共同构成了丰富的工具生态系统。

Agent框架层负责编排LLM调用和管理Agent状态。热门框架包括Llama Index、CrewAI、AutoGen、Letta和LangGraph等。框架设计的核心挑战在于状态管理、上下文窗口优化、跨Agent通信、内存管理以及开源模型支持。框架的选择直接影响Agent的运行效率和开发体验。

最后的Agent托管与服务层将Agent作为可部署的服务提供API访问。当前该领域仍面临状态管理、安全工具执行和规模化部署等挑战。未来标准化Agents API的出现将极大简化Agent的部署流程，推动Agent从原型阶段走向真正的商业应用。

核心概念及解读

状态管理：AI Agent与传统LLM应用最根本的区别在于状态管理能力。Agent需要维护对话历史、用户记忆和外部数据等持久化状态，这使得Agent能够提供更连贯和个性化的交互体验。状态管理涉及如何高效保存、加载和编译状态信息到LLM的上下文窗口中，以及如何在有限的上下文窗口下管理长期记忆。

向量数据库：向量数据库是Agent技术栈的"外部记忆"系统，专门用于存储和检索高维向量数据。与传统关系型数据库不同，向量数据库支持基于语义相似度的搜索，这对于Agent理解用户意图、检索相关历史记录至关重要。Chroma、Weaviate、Pinecone等向量数据库以及Postgres的pgvector扩展，为Agent提供了强大的记忆基础设施。

工具调用与沙箱执行：工具调用机制通过LLM生成的结构化输出（如JSON对象）来指定函数名称和参数，从而扩展Agent的能力边界。为确保安全性，工具调用通常在沙箱环境中执行，如Modal和E2B提供的沙箱服务。这种设计让Agent能够安全地执行网页浏览、搜索、数据处理等复杂任务，而不会危及系统安全。

Agent编排框架：Agent框架是连接各个技术组件的粘合层，负责协调LLM调用、管理Agent状态、处理上下文窗口和实现多Agent协作。Llama Index、CrewAI、AutoGen、LangGraph等框架提供了不同层次和风格的抽象，开发者可以根据项目需求选择合适的框架。优秀的框架能够大幅简化Agent开发复杂度，提升开发效率。

标准化Agents API：当前Agent部署面临状态管理、安全执行和规模化等多重挑战。未来的标准化Agents API将定义统一的接口规范，让Agent像现代Web API一样易于部署和调用。这种标准化将推动Agent技术从原型和实验阶段走向大规模商业应用，是AI Agent生态成熟的关键标志。