2025 AI Agent 技術棧全景圖

一、引言：從 LLM 到 “有狀態” 智能體

自 2022 年下半年以來，隨着 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）的爆發，AI Agent（智能體）的概念得到重新定義：它不僅能理解自然語言，還能根據對話或上下文，自主調用外部工具執行任務。相較於只需一次性調用模型的傳統對話機器人，AI Agent 需要在狀態管理（對話歷史、長期記憶、執行階段）和安全執行（工具調用、環境隔離）層面進行更復雜的工程化設計。

在 2024 年，大量針對 “Agent 化” 應用的框架和平臺如雨後春筍般湧現，涉及本地推理引擎、向量數據庫、通用 / 垂直工具庫、沙箱與部署平臺以及多智能體協作等領域。到 2025 年，這一技術棧日趨成熟並開始在各行業深度落地，但隨之出現新的挑戰與機遇：在保障安全、合規、可擴展的前提下，實現高效的 Agent 開發與部署。

二、2025 技術棧全景：分層與核心功能

爲了更直觀地理解，我們將 AI Agent 技術棧拆分爲五大層次：模型服務層、存儲與記憶層、工具與庫層、智能體框架層，以及智能體託管與服務層。以下結合行業發展現狀與圖片（如 “企業微信截圖_1742305837801.png” 中所示的生態分佈），逐層展開分析。

1. 模型服務層（Model Serving）

核心定位：爲 AI Agent 提供 “大腦”——即語言理解與推理能力。

• 閉源 API 服務

• OpenAI、Anthropic 繼續在通用模型（如 GPT-5、Claude 4）領域保持領先，因其強大性能和便捷 API，廣受開發者青睞。

• 金融、醫療等對數據合規和隱私要求更高的行業，逐漸催生閉源 API 廠商提供私有化部署方案。

• 開源模型 API

• Together.AI、Fireworks、GroqCloud 等平臺在 2025 年提供更經濟的 API 訪問，以及對開源權重（Llama 系列等）的定製化託管。

• 隨着硬件級優化和混合精度推理的普及，API 延遲與成本曲線進一步優化。

• 本地推理引擎

• Ollama、LM Studio 等工具在個人設備上運行中小型模型，大幅降低對雲服務的依賴。

• vLLM（GPU 集羣部署）成爲生產級推理的熱門選擇，SGLang 則專注於小型團隊的輕量化部署。

趨勢解讀：模型服務層的選擇不再只看性能與延遲，還需要考慮成本、隱私和可控性。本地推理與雲端 API 正形成雙向滲透，未來或許能看到 “邊緣 - 雲協同” 的混合部署形態，以滿足不同行業的多樣需求。

2. 存儲與記憶層（Storage & Memory）

核心定位：爲 Agent 提供 “長期記憶” 與“知識庫”，支撐上下文關聯與檢索增強生成（RAG）。

• 向量數據庫

• Chroma、Weaviate、Pinecone、Qdrant、Milvus 等持續升級，多模態檢索成爲 2025 年新焦點（文本、圖像、音頻等）。

• 隨着 Agent 對歷史數據的依賴增大，高效的相似度檢索、數據清洗和向量維度管理成爲企業選型關鍵。

• 傳統數據庫向量擴展

• Postgres 藉助pgvector插件支持向量搜索，Neon、Supabase 等無服務器方案讓開發者可在兼容 SQL 生態的同時享受向量檢索。

• 記憶管理技術

• MemGPT、LangMem 等提供自動摘要與分層記憶功能，減少對上下文窗口的依賴；

• 企業常用的自定義記憶引擎則更注重與內部 CRM、ERP 系統的整合。

場景解析：

• 知識密集型：依賴向量數據庫以保證高召回率與搜索速度；

• 任務型對話：多采用傳統數據庫配合pgvector或內存管理工具，以跟蹤任務執行狀態、歷史指令等。

趨勢解讀：從 “被動存儲” 到“主動記憶管理”，2025 年的 Agent 項目大多結合了向量數據庫與記憶管理庫。這不僅提升了 Agent 的長期可用性，也爲個性化推薦、協作式對話等高級功能鋪平道路。

3. 工具與庫層（Tooling & Libraries）

核心定位：賦予 Agent“動手”能力，使其能在對話之外，通過 “工具調用” 執行真實或虛擬世界的操作。

• 通用工具庫

• Composio 等提供常見 API（數據庫讀寫、郵件發送、文檔處理）的一站式封裝，還能進行授權管理；

• OpenAI 定義的 JSON Schema 幾乎成爲行業標準，確保跨框架、跨廠商的工具可互通。

• 垂直專用工具

• Browserbase 專注網頁瀏覽，提供模擬登錄、Cookie 管理、反爬蟲策略；

• Exa 優化網絡搜索，結合知識圖譜和聚合算法提高精準度。

• 安全沙箱與隔離

• 在圖片中（如 E2B、Modal 等）體現的沙箱平臺可通過容器或 TEE 技術隔離工具執行環境，防範惡意代碼或數據泄露。

誤區澄清：不少初學者以爲 “工具調用” 由 OpenAI 或 Anthropic 等模型廠商負責，實際上 LLM 僅決定 “調用哪項工具以及參數”，實際執行必須在用戶自有環境（或第三方沙箱）完成。
趨勢解讀：隨着 Agent 在更多領域落地，各類垂直工具如財務、法律檢索、生產調度等將不斷湧現。工具商與 Agent 框架之間的標準化接口將進一步推動生態繁榮，同時也帶來安全審計的新挑戰。

4. 智能體框架（Framework & Orchestration）

核心定位：Agent 的 “指揮中心”，負責編排模型調用、管理狀態上下文、多 Agent 通信等。

• 狀態管理

• LangChain 等採用序列化（JSON / 字節流）方式保留上下文；

• Letta、crewAI 將狀態持久化至數據庫，支持直接查詢歷史對話，擴展性更強。

• 多智能體協作

• LangGraph 允許智能體之間互相調用，通過消息隊列或直接調用進行協作；

• AutoGen、CrewAI 等引入 “多 Agent 調度器”，可並行處理多個子任務場景。

• 內存管理

• 自我編輯記憶（如 MemGPT）和基於 RAG 的檢索顯著突破上下文窗口的限制；

• phidata 強調遞歸摘要，防止海量歷史堆疊導致重複計算或提示失效。

• 開源兼容性

• 爲適配開源模型，框架需要自行實現 “提示詞自動修正”“輸出格式校驗” 等功能；

• 大多數框架開始兼容主流開源模型（Llama 系列、Falcon 等），以分散對閉源 API 的依賴。

選擇建議：

1. 對話型場景：更關注上下文窗口管理和多輪對話質量；

2. 自動化工作流：需要多 Agent 協作與複雜任務拆分能力；

3. 企業內應用：傾向於數據庫持久化 + 內存管理，方便審計和數據分析。

4. 智能體託管與服務（Deployment & Observability)

核心定位：從本地原型到生產化落地的關鍵環節，決定智能體能否大規模商用。

• 部署挑戰

• 狀態管理：可能需要同時運行數百萬個智能體實例，必須有可擴展的數據庫和消息隊列方案；

• 工具安全：在企業環境中，需嚴格的沙箱或 Docker/Kubernetes 容器來保護內部系統；

• API 標準化：需要提供 REST API、GraphQL 或 gRPC 接口，支持負載均衡、速率限制、日誌審計等生產級特性。

• 框架與平臺演進

• LangChain 的langserve可一鍵將本地 Agent 轉換爲雲端 API 服務；

• Letta、CrewAI 開始內置生產化模塊（數據庫適配、日誌監控、熱更新），減少二次集成成本。

• 可觀察性

• LangSmith、arize 等觀測工具可實時跟蹤 Agent 決策過程、錯誤日誌；

• AgentOps.ai 注重安全審計和合規報告生成，尤其適用於金融、醫療等高敏感領域。

落地場景：

• 企業客服系統：通過 FastAPI 或類似工具將 Agent 對外提供服務；

• 智能辦公助手：Docker 容器化部署在企業內網，讀取機密文件需嚴格權限控制。

趨勢解讀：2025 年的 Agent 託管已不僅是 “把腳本搬到雲端”，而是一個包含狀態存儲、工具執行沙箱、安全審計和高併發調度的完整體系。“開箱即用” 的生產化能力將成爲框架和平臺競爭的核心要素。

三、前瞻：未來三大演進方向

1. 工具生態大爆發

• 未來 2～3 年內，將出現海量垂直行業工具庫：從藥物分析、機械設計到法律判例檢索等，Agent 可接入任意領域的專業能力。

• 工具協議標準（如 OpenTool Protocol）或進一步演化爲通用 API 網關標準，極大提升集成效率。

3. 自主進化與自我修正

• Agent 將擁有更高的自我調試和持續學習能力：如自動進行 Prompt 修正、策略微調，甚至進行 A/B 測試與在線訓練。

• 同時也帶來目標偏移風險，需要更完善的監控和倫理規範（如醫療領域的 AI 行醫資格）。

5. 邊緣智能與混合部署

• 本地推理能力的不斷提升，使得 AI Agent 不再侷限於雲端——隨時可能在手機、物聯網設備運行；

• 混合部署形態將催生新的管理挑戰，如邊緣設備的狀態回傳、跨區域數據合規、實時同步等。

四、企業選型與落地策略

1. 明確核心需求：

• 對話型智能客服？優先選擇上下文管理能力強、易於部署的框架；

• 流程自動化？多 Agent 並行和工具庫豐富度至關重要；

• 數據安全？考慮本地推理與隔離沙箱，減少敏感數據外傳風險。

3. 成本與安全並重：

• 小型項目可用開源模型 + 向量數據庫 + 通用工具庫快速驗證；

• 大型項目需規劃企業級數據庫（Postgres/Neon）或高擴展向量庫（Pinecone/Weaviate），並整合可觀測性平臺（LangSmith/AgentOps.ai）滿足審計需求。

5. 規避生態鎖死：

• 選用 JSON Schema 兼容的工具庫和 Agent 框架，確保後續可對接更多工具或更換模型服務；

• 內部關鍵模塊（數據庫、消息隊列、存儲方案）保留可替換設計，避免單一供應商綁定。

五、總結與展望

2025 年的 AI Agent 技術棧，已從單點的 “大模型 + 對話界面” 進化爲涵蓋模型服務、存儲與記憶、工具接口、框架編排與託管部署在內的複雜生態系統。隨着技術和場景的雙向驅動，Agent 正從 “增強聊天體驗” 轉向“全面賦能業務流程”，在客服、辦公、醫療、金融等領域展現出強大的可塑性。

然而，這也意味着更高的技術門檻與管理挑戰：狀態一致性、工具執行安全、數據合規以及可觀測性都將成爲決定 Agent 能否順利規模化落地的關鍵。在未來 2～3 年，標準化、模塊化和生產化（Security、Observability、Scalability）將成爲生態發展的主旋律，同時也會湧現更具顛覆性的創新——如多模態記憶、分佈式協同智能體以及生物啓發式的自主學習機制。

面對這場生態重構，企業和開發者唯有持續學習與快速迭代，善用工具與框架的最新能力，在保證安全與合規的前提下，探索 AI Agent 給生產力和商業模式帶來的巨大變革機遇。

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