构建 AI 智能体的实用开源技术栈
编者按: 面对市面上琳琅满目的开源工具,我们往往迷失在选择的焦虑中 —— 哪些工具真正经得起生产环境的考验?哪些只是看起来很酷的演示项目?更重要的是,如何避免把宝贵的开发时间浪费在那些半成品工具上? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:构建可靠的 AI 智能体需要的不是最新最炫的工具,而是经过实战检验、务实可靠的开源技术栈。 本文作者系统梳理出一套经过实战检验的开源技术栈,涵盖智能体开发的九个核心领域:从用于构建和编排智能体的框架 ,到计算机与浏览器操控、语音交互、文档理解、记忆机制等功能模块;从测试评估到监控部署的全流程工具链;最后还包括仿真环境和垂直领域的专用智能体。 作者 | Paolo Perrone 编译 | 岳扬 还记得在某个周末,我坐下来,坚信自己终于能构建一个像样的研究助手智能体原型了。不需要多么高大上 —— 只要它能读取 PDF、提取关键信息、也许还能回答几个后续问题就行。本该很简单对吧? 结果,我花了整整两天时间,在文档不全的代码仓库、沉寂的 GitHub issues 和模糊不清的博客文章间反复折腾。有个工具看起来很靠谱,直到我发现它已经八个月没更新了。另一个...
