這是一張展示了一個(gè)AI代理系統(tǒng)的技術(shù)堆棧的圖，分成多個(gè)模塊，各自有不同的功能和角色。

以下是對(duì)各模塊的簡(jiǎn)單解讀： 

 1. 垂直代理（Vertical Agents）：

  

 包含一些專注于特定領(lǐng)域或任務(wù)的AI代理公司，比如Decagon、Replit等。這些代理通常提供針對(duì)性解決方案。 

 2. 代理托管與服務(wù)（Agent Hosting & Serving）：

  

提供平臺(tái)和API用于托管和運(yùn)行AI代理，比如Letta、Amazon Bedrock Agents等。這些服務(wù)幫助開發(fā)者更方便地部署和管理AI模型。 

 3. 可觀測(cè)性（Observability）：

  

工具用于監(jiān)控和分析AI代理的性能和行為，比如LangSmith、Arize等。這些工具確保系統(tǒng)的可靠性和高效性。 

 4. 代理框架（Agent Frameworks）：

  

提供開發(fā)框架以便構(gòu)建AI代理，比如AutoGen、LlamaIndex等。這些框架簡(jiǎn)化了創(chuàng)建和訓(xùn)練AI模型的過(guò)程。 

 5. 記憶（Memory）：

  

技術(shù)用于存儲(chǔ)和檢索AI代理生成的信息，比如MemGPT、LangMem等。類似于人類記憶，幫助代理保留上下文信息。 

 6. 工具庫(kù)（Tool Libraries）：

  

包含一些常用的開發(fā)工具庫(kù)，比如Composio、Browserbase等，提供額外功能支持。 

 7. 沙盒環(huán)境（Sandboxes）：

  

安全測(cè)試環(huán)境，用于模擬和測(cè)試AI代理的行為，比如E2B、Modal。這種環(huán)境有助于在安全條件下驗(yàn)證新功能。 

 8. 模型服務(wù)（Model Serving）：

  

平臺(tái)用于部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型以供使用，比如VLLM、OpenAI等。幫助將訓(xùn)練好的模型投入生產(chǎn)應(yīng)用。 

 9. 存儲(chǔ)（Storage）：

  

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，用于保存大量數(shù)據(jù)供AI系統(tǒng)使用，比如Chroma、Pinecone等。確保數(shù)據(jù)高效、安全地存取。

每個(gè)模塊在整個(gè)系統(tǒng)中都有其特定作用，共同組成一個(gè)完整且高效的AI代理生態(tài)。