2025 AI Agent 技术栈全景图

为了更直观地理解，我们将AI Agent技术栈拆分为五大层次： 模型服务层、存储与记忆层、工具与库层、智能体框架层，以及智能体托管与服务层 。以下结合行业发展现状与图片（如“企业微信截图_1742305837801.png”中所示的生态分布），逐层展开分析。

1. 模型服务层（Model Serving）

核心定位 ：为AI Agent提供“大脑”——即语言理解与推理能力。

• 闭源API服务

• OpenAI 、 Anthropic 继续在通用模型（如GPT-5、Claude 4）领域保持领先，因其强大性能和便捷API，广受开发者青睐。

• 金融、医疗等对 数据合规 和 隐私 要求更高的行业，逐渐催生闭源API厂商提供 私有化部署 方案。

• 开源模型API

• Together.AI 、 Fireworks 、 GroqCloud 等平台在2025年提供更经济的API访问，以及对开源权重（Llama系列等）的定制化托管。

• 随着 硬件级优化 和 混合精度推理 的普及，API延迟与成本曲线进一步优化。

• 本地推理引擎

• Ollama、LM Studio 等工具在个人设备上运行中小型模型，大幅降低对云服务的依赖。

• vLLM （GPU集群部署）成为生产级推理的热门选择， SGLang 则专注于小型团队的轻量化部署。

趋势解读 ：模型服务层的选择不再只看性能与延迟，还需要考虑 成本、隐私 和 可控性 。本地推理与云端API正形成双向渗透，未来或许能看到“边缘-云协同”的混合部署形态，以满足不同行业的多样需求。

2. 存储与记忆层（Storage & Memory）

核心定位 ：为Agent提供“长期记忆”与“知识库”，支撑上下文关联与检索增强生成（RAG）。

• 向量数据库

• Chroma、Weaviate、Pinecone、Qdrant、Milvus 等持续升级，多模态检索成为2025年新焦点（文本、图像、音频等）。

• 随着Agent对历史数据的依赖增大，高效的相似度检索、数据清洗和向量维度管理成为企业选型关键。

• 传统数据库向量扩展

• Postgres 借助 pgvector 插件支持向量搜索， Neon 、 Supabase 等无服务器方案让开发者可在兼容SQL生态的同时享受向量检索。

• 记忆管理技术

• MemGPT 、 LangMem 等提供自动摘要与分层记忆功能，减少对上下文窗口的依赖；

• 企业常用的 自定义记忆引擎 则更注重与内部CRM、ERP系统的整合。

场景解析 ：

• 知识密集型 ：依赖向量数据库以保证高召回率与搜索速度；

• 任务型对话 ：多采用传统数据库配合 pgvector 或 内存管理工具 ，以跟踪任务执行状态、历史指令等。

趋势解读 ：从“被动存储”到“主动记忆管理”，2025年的Agent项目大多结合了 向量数据库 与 记忆管理库 。这不仅提升了Agent的长期可用性，也为个性化推荐、协作式对话等高级功能铺平道路。

3. 工具与库层（Tooling & Libraries）

核心定位 ：赋予Agent“动手”能力，使其能在对话之外，通过“工具调用”执行真实或虚拟世界的操作。

• 通用工具库

• Composio 等提供常见API（数据库读写、邮件发送、文档处理）的一站式封装，还能进行授权管理；

• OpenAI定义的JSON Schema 几乎成为行业标准，确保跨框架、跨厂商的工具可互通。

• 垂直专用工具

• Browserbase 专注网页浏览，提供模拟登录、Cookie管理、反爬虫策略；

• Exa 优化网络搜索，结合知识图谱和聚合算法提高精准度。

• 安全沙箱与隔离

• 在图片中（如E2B、Modal等）体现的沙箱平台可通过容器或TEE技术隔离工具执行环境，防范恶意代码或数据泄露。

误区澄清 ：不少初学者以为“工具调用”由OpenAI或Anthropic等模型厂商负责，实际上 LLM仅决定“调用哪项工具以及参数” ，实际执行必须在用户自有环境（或第三方沙箱）完成。
趋势解读 ：随着Agent在更多领域落地，各类垂直工具如财务、法律检索、生产调度等将不断涌现。工具商与Agent框架之间的标准化接口将进一步推动生态繁荣，同时也带来安全审计的新挑战。

4. 智能体框架（Framework & Orchestration）

核心定位 ：Agent的“指挥中心”，负责编排模型调用、管理状态上下文、多Agent通信等。

• 状态管理

• LangChain 等采用序列化（JSON/字节流）方式保留上下文；

• Letta 、 crewAI 将状态持久化至数据库，支持直接查询历史对话，扩展性更强。

• 多智能体协作

• LangGraph 允许智能体之间互相调用，通过消息队列或直接调用进行协作；

• AutoGen 、 CrewAI 等引入“多Agent调度器”，可并行处理多个子任务场景。

• 内存管理

• 自我编辑记忆 （如MemGPT）和基于RAG的检索显著突破上下文窗口的限制；

• phidata 强调递归摘要，防止海量历史堆叠导致重复计算或提示失效。

• 开源兼容性

• 为适配开源模型，框架需要自行实现“提示词自动修正”“输出格式校验”等功能；

• 大多数框架开始兼容主流开源模型（Llama系列、Falcon等），以分散对闭源API的依赖。

选择建议 ：

1. 对话型场景 ：更关注上下文窗口管理和多轮对话质量；

2. 自动化工作流 ：需要多Agent协作与复杂任务拆分能力；

3. 企业内应用 ：倾向于数据库持久化+内存管理，方便审计和数据分析。

5. 智能体托管与服务（Deployment & Observability)

核心定位 ：从本地原型到生产化落地的关键环节，决定智能体能否大规模商用。

• 部署挑战

• 状态管理 ：可能需要同时运行数百万个智能体实例，必须有可扩展的数据库和消息队列方案；

• 工具安全 ：在企业环境中，需严格的沙箱或Docker/Kubernetes容器来保护内部系统；

• API标准化 ：需要提供REST API、GraphQL或gRPC接口，支持负载均衡、速率限制、日志审计等生产级特性。

• 框架与平台演进

• LangChain 的 langserve 可一键将本地Agent转换为云端API服务；

• Letta 、 CrewAI 开始内置生产化模块（数据库适配、日志监控、热更新），减少二次集成成本。

• 可观察性

• LangSmith 、 arize 等观测工具可实时跟踪Agent决策过程、错误日志；

• AgentOps.ai 注重安全审计和合规报告生成，尤其适用于金融、医疗等高敏感领域。

落地场景 ：

• 企业客服系统 ：通过FastAPI或类似工具将Agent对外提供服务；

• 智能办公助手 ：Docker容器化部署在企业内网，读取机密文件需严格权限控制。

趋势解读 ：2025年的Agent托管已不仅是“把脚本搬到云端”，而是一个 包含状态存储、工具执行沙箱、安全审计和高并发调度 的完整体系。“开箱即用”的生产化能力将成为框架和平台竞争的核心要素。