AIAgent近期在硅谷迅速崛起

2024 年 AI 技术持续爆发，AI Agents 技术生态正迎来黄金时代！从代码生成到任务执行，再到数据存储，AI Agents 的应用场景越来越丰富。今天，我从这张 AI Agents 技术栈图中精选了几个亮点技术点，带你快速了解这些前沿工具如何改变开发和业务。 1. Agent Frameworks：打造自定义 AI 亮点工具：LangGraph、LlamaIndex 这些框架让开发者可以快速构建自定义 AI Agents，完成复杂的多任务操作。例如，LangGraph 提供了灵活的图形化框架，可以让你的 AI 执行更复杂的任务流程，而 LlamaIndex 则擅长整合外部数据源，帮助 Agents 快速获取上下文信息。 适合人群：希望构建个性化 AI Agents 的团队或个人，特别是需要整合多数据源的场景。 2. Memory：让 AI 记住上下文 亮点工具：MemGPT、zep 有了 Memory 模块，AI 不再像“鱼的记忆”。MemGPT 让 Agents 具备长期记忆能力，可以在多个任务间保持上下文一致。zep 则进一步优化了存储和检索速度，适合实时性要求高的场景，比如客服系统或复杂业务流程。 适合人群：需要多轮对话或长期任务支持的产品团队。 3. Observability：让 AI 更透明 亮点工具：LangSmith、LangFuse AI 的执行过程需要透明可控。LangSmith 提供强大的可观测性工具，帮助开发者跟踪 Agents 的决策路径。LangFuse 则通过日志分析与实时监控，让你随时掌握 AI 的行为，快速调优。 适合人群：希望构建复杂业务流程且要求高可靠性的开发团队。 4. Tool Libraries：扩展 AI 的能力 亮点工具：Composio、Browserbase 这些工具库让 AI Agents 的能力更上一层楼。例如，Composio 支持动态任务分解，帮助 Agents 处理复杂任务。Browserbase 则可以赋予 AI 浏览器能力，让它直接操作网页，比如爬取数据或自动化表单填写。 适合人群：需要大规模自动化任务的开发者或企业。