AI Agent智能应用从0到1定制开发

AI Agent智能应用从0到1定制开发全指南

一、AI Agent技术全景与核心架构 “获课” itxt.top /5047/

1. AI Agent技术栈分层

现代AI Agent系统架构：

复制

感知层 → 认知层 → 决策层 → 执行层 → 学习层
  │        │        │        │        │
  ├─多模态输入├─LLM核心├─推理引擎├─工具调用├─反馈循环
  ├─语音识别├─知识图谱├─策略规划├─API集成├─持续训练
  └─传感器数据└─记忆系统└─风险评估└─动作执行└─模型微调

2. 关键组件选型对比

组件类型	开源方案	商业方案	适用场景
核心LLM	LLaMA3/Falcon	GPT-4/Claude	通用推理/专业领域
向量数据库	Milvus/Weaviate	Pinecone	长期记忆/知识检索
工具调用框架	LangChain/Transformers	Microsoft Semantic	多工具编排
对话管理	Rasa	Dialogflow	复杂对话流程

二、开发环境搭建与工具链

1. 基础环境配置

bash

复制

# 创建Python虚拟环境
python -m venv agent-env
source agent-env/bin/activate

# 安装核心依赖
pip install torch==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install langchain==0.0.340 openai==1.3.0 llama-index==0.9.0

2. 开发工具推荐组合

• 本地开发：VSCode + Jupyter Lab + Docker
• 调试工具：LangSmith + Weights & Biases
• 性能分析：Py-Spy + NVIDIA Nsight
• 部署监控：Prometheus + Grafana