构建 AI 智能体应用市面上有很多工具，本文根据我们的实践落地经验，给大家推荐一份经过筛选的靠谱开源技术栈，包括：开发 & 编排框架、记忆、文档理解、计算机控制、语音功能、测试与评估、监控与可观测性、模拟环境、垂直智能体等9个方向，如下图所示：
下文我们详细剖析之。
构建 AI 智能体技术栈
1、构建 AI 智能体的技术栈总览
- 构建和协调 AI 智能体的框架
如果你是从零开始构建 AI 智能体，就从这里入手。这些工具可以帮助你构建 AI 智能体的逻辑结构——何时做什么以及如何处理工具。你可以将其视为核心大脑，将原始语言模型转变为更具自主性的工具。
- 计算机和浏览器使用
一旦你的 AI 智能体能够规划，它就需要行动。这一类别的工具可以让 AI 智能体像人类一样点击按钮、在字段中输入文字、抓取数据以及控制应用程序或网站。
- 语音
如果 AI 智能体需要说话或倾听，这些工具可以处理音频方面的问题——将语音转换为文字，反之亦然。这对于免提使用场景或以语音为主的 AI 智能体非常有用。有些工具甚至可以进行实时对话。
- 文档理解
许多现实世界中的数据都存储在 PDF、扫描文件或其他混乱的格式中。这些工具可以帮助你的 AI 智能体真正读懂并理解这些内容——无论是发票、合同还是基于图像的文件。
- 记忆
如果要超越一次性任务，AI 智能体就需要记忆。这些库可以帮助它记住刚刚发生的事情、你之前告诉过它的内容，甚至可以随着时间的推移构建长期的用户画像。
- 测试与评估
事情总是会出错的。这些工具可以帮助你在产品上线前发现错误——通过运行场景、模拟互动以及检查 AI 智能体的行为是否合理。
- 监控与可观测性
一旦你的 AI 智能体上线，你需要知道它在做什么以及它的表现如何。这些工具可以帮助你跟踪使用情况、调试问题以及了解成本或延迟的影响。
- 模拟
在将 AI 智能体投放到实际环境中之前，先在一个安全的沙盒环境中进行测试。模拟环境可以让你进行实验、完善决策逻辑，并在受控的环境中发现边缘情况。
- 垂直 AI 智能体
并非一切都需要从零开始构建。这些是为特定工作而预先构建的 AI 智能体——比如编程、研究或客户支持。你可以直接使用它们，也可以根据你的工作流程进行定制。
2、构建和协调 AI 智能体的框架
要构建能够真正完成任务的 AI 智能体，你需要一个坚实的基础——某种能够处理工作流程、记忆和工具集成的东西，而不会变成一堆混乱的脚本。这些框架为你的 AI 智能体提供了理解目标、制定计划并执行所需的结构。
- CrewAI：协调多个 AI 智能体协同工作。适合需要协调和基于角色的行为的任务。
- Agno：专注于记忆、工具使用和长期互动。非常适合需要记忆和适应的助手。
- Camel：为多 AI 智能体协作、模拟和任务专业化而设计。
- AutoGPT：通过规划和执行的循环自动化复杂的工作流程。最适合需要独立运行的 AI 智能体。
- AutoGen：让 AI 智能体之间相互交流以解决复杂问题。
- SuperAGI：快速构建和部署自主 AI 智能体的简化设置。
- Superagent：创建自定义人工智能助手的灵活开源工具包。
- LangChain & LlamaIndex：管理记忆、检索和工具链的首选工具。
3、计算机和浏览器使用
一旦你的 AI 智能体能够思考，下一步就是帮助它行动。这意味着像人类一样与计算机和网络互动——点击按钮、填写表格、浏览页面以及运行命令。这些工具弥合了推理和行动之间的差距，让你的 AI 智能体能够在现实世界中操作。
- Open Interpreter：将自然语言翻译成可在你的机器上执行的代码。想移动文件或运行脚本？只需描述一下即可。
- Self-Operating Computer：为 AI 智能体提供对你的桌面环境的完全控制，使它们能够像人类一样与你的操作系统互动。
- Agent-S：一个灵活的框架，让 AI 智能体像真实用户一样使用应用程序、工具和界面。
- LaVague：使网络 AI 智能体能够实时导航网站、填写表格并做出决策——非常适合自动化浏览器任务。
- Playwright：跨浏览器自动化网络操作。对于测试或模拟用户流程非常方便。
- Puppeteer：控制 Chrome 或 Firefox 的可靠工具。非常适合抓取和自动化前端行为。
4、语音
语音是人类与 AI 智能体互动最直观的方式之一。这些工具处理语音识别、语音合成和实时互动——让你的 AI 智能体感觉更像人类。
Speech2speech
Ultravox：顶级的语音到语音模型，能够平稳地处理实时语音对话。快速且响应迅速。
Moshi：语音到语音任务的另一个强大选项。对于实时语音互动非常可靠，尽管在性能上不如 Ultravox。
Pipecat：构建语音智能体的全栈框架。包括对语音到文本、文本到语音甚至基于视频的互动的支持。
Speech2text
Whisper：OpenAI 的语音到文本模型——非常适合多种语言的转录和语音识别。
Stable-ts：围绕 Whisper 的更开发者友好的包装器。增加了时间戳和实时支持，非常适合对话智能体。
Speaker Diarization 3.1：Pyannote 的模型，用于检测谁在何时说话。对于多说话人的对话和会议风格的音频至关重要。
Text2speech
ChatTTS：到目前为止我发现的最好的模型。它快速、稳定，适用于大多数用例的生产环境。
ElevenLabs（商业）：当质量比开源更重要时，这就是首选。它提供了非常自然的声音，并支持多种风格。
Cartesia（商业）：如果你正在寻找超出开源模型所能提供的富有表现力、高保真度的语音合成，这是另一个强大的商业选项。
5、文档理解
大多数有用的商业数据仍然以非结构化的格式存在——PDF、扫描文件、基于图像的报告。这些工具可以帮助你的 AI 智能体阅读、提取并理解这些混乱的内容，而无需脆弱的 OCR 管道。
- Qwen2-VL：阿里巴巴的一个强大的视觉语言模型。在混合图像和文本的文档任务上表现优于 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet——非常适合处理复杂的真实世界格式。
- DocOwl2：一个轻量级的多模态模型，用于无需 OCR 的文档理解。快速、高效，对于从混乱的输入中提取结构和意义非常准确。
6、记忆
没有记忆，AI 智能体就会陷入循环——将每次互动都当作第一次。这些工具赋予了它们回忆过去对话、跟踪偏好并建立连续性的能力。这就是将一次性助手转变为随着时间推移更有用的东西的原因。
- Mem0：一个自我改进的记忆层，让你的 AI 智能体能够适应之前的互动。非常适合构建更具个性化和持久性的人工智能体验。
- Letta（前身为 MemGPT）：为 LLM 智能体添加长期记忆和工具使用。可以将其视为需要记忆、推理和进化的智能体的脚手架。
- LangChain：包括用于跟踪对话历史和用户上下文的即插即用记忆组件——在构建需要在多个回合中保持稳定的智能体时非常方便。
7、测试与评估
随着你的 AI 智能体开始做更多超出聊天的事情——浏览网页、做决策、大声说话——你需要知道它们将如何处理边缘情况。这些工具可以帮助你测试 AI 智能体在不同情况下的行为，及早发现错误，并跟踪问题所在。
- eeVoice Lab：一个全面的框架，用于测试语音智能体，确保智能体的语音识别和回应准确自然。
- AgentOps：一套用于跟踪和基准测试人工智能智能体的工具，帮助你在问题影响用户之前发现并优化性能。
- AgentBench：一个基准测试工具，用于评估 LLM 智能体在各种任务和环境中的表现，从网页浏览到游戏，确保其多功能性和有效性。
8、监控与可观测性
为了确保你的人工智能智能体能够大规模顺利高效地运行，你需要了解它们的性能和资源使用情况。这些工具提供了必要的洞察力，让你能够监控智能体行为、优化资源，并在问题影响用户之前发现问题。
- openllmetry：使用 OpenTelemetry 为 LLM 应用提供端到端的可观测性，让你清晰地了解智能体性能，并帮助你快速地进行故障排除和优化。
- AgentOps：一个全面的监控工具，跟踪智能体性能、成本和基准测试，帮助你确保智能体既高效又在预算之内。
9、模拟环境
在部署之前模拟真实世界环境是一个改变游戏规则的举措。这些工具可以让你创建受控的虚拟空间，让 AI 智能体在其中互动、学习和做决策，而无需担心在实际环境中出现意外后果的风险。
- AgentVerse：支持在各种应用和模拟中部署多个基于 LLM 的 AI 智能体，确保在各种环境中有效运行。
- Tau-Bench：一个基准测试工具，评估特定行业（如零售或航空）中智能体与用户之间的互动，确保顺利处理特定领域的任务。
- ChatArena：一个多 AI 智能体语言游戏环境，智能体在此互动，非常适合在安全、受控的空间中研究智能体行为并完善沟通模式。
- AI Town：一个虚拟环境，人工智能角色在此进行社交互动、测试决策并模拟真实世界场景，有助于微调智能体行为。
- Generative Agents：斯坦福大学的一个项目，专注于创建模拟复杂行为的人类智能体，非常适合在社交环境中测试记忆和决策能力。
10、垂直 AI 智能体
垂直 AI 智能体是为解决特定问题或优化特定行业的任务而设计的专门工具。虽然这类工具的生态系统正在不断壮大，但我个人使用过并发现特别有用的有以下几种：
编程
OpenHands：一个由人工智能驱动的软件开发智能体平台，旨在自动化编程任务并加快开发过程。
aider：一个直接集成到你的终端中的结对编程工具，提供一个人工智能副驾驶，直接在你的编程环境中提供帮助。
GPT Engineer：使用自然语言构建应用程序；只需描述你想要的内容，人工智能就会澄清并生成必要的代码。
screenshot-to-code：将截图转换为具有 HTML、Tailwind、React 或 Vue 的完全功能的网站，非常适合快速将设计想法转化为实际代码。
研究
GPT Researcher：一个自主智能体，进行全面的研究、分析数据并撰写报告，简化了研究过程。
SQL
Vanna：使用自然语言查询与你的 SQL 数据库互动；无需复杂的 SQL 命令，只需提问，Vanna 就会检索数据。
总之，最可靠的 AI 智能体是用务实、简洁的工具栈构建的，而不是追逐每一个闪闪发光的新工具。
成功的 AI 智能体开发不需要重新发明轮子。
它关乎选择适合工作的正确工具，深思熟虑地进行整合，并完善你的原型。无论你是自动化工作流程、构建语音 AI 智能体还是解析文档，精心选择的工具栈可以使整个过程更加顺畅和高效。
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