下一个发展方向可能就是Agents服务化了//@zhujun_s-20250111162748

AI Agents技术栈

与基本的 LLM 聊天机器人相比，Agents是一项更加艰巨的工程挑战，因为它们需要状态管理（保留消息/事件历史记录、存储长期记忆、在Agents循环中执行多个 LLM 调用）和工具执行（安全地执行 LLM 输出的动作并返回结果）。

因此，AI Agents技术栈与标准 LLM 堆技术栈看起来非常不同。本文从模型服务层的底部开始分解今天的 AI Agents 技术栈↓

原文：www.letta.com/blog/ai-agents-stack

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