AI Agent的技术选型：从个人项目到企业级应用
循序渐进很重要从简单方案开始根据实际需求升级保持架构的灵活性没有最好只有最合适个人项目追求简单实用团队协作需要稳定性企业级要考虑全面性成本和效果要平衡模型选择要看性价比基础设施要用得起运维成本也要算进去选择技术栈就像选择装修材料，要根据预算和需求来定。对于想要入门 AI Agent 开发的同学，我的建议是：先用最简单的技术栈做出一个能用的版本，在实践中慢慢优化和升级。在下一篇文章中，我会详细讲解如
说实话，每次有人问我"开发 AI Agent 应该用什么技术栈？"，我都觉得挺难回答的。因为不同的场景，最佳的技术选择可能完全不同。今天就来聊聊我在不同项目中的技术选型经历，希望能给大家一些参考。
从个人项目说起
去年我开始研究 AI Agent 的时候，第一个练手项目是给自己做一个代码助手。需求很简单：能读懂我的项目代码，帮我重构和写测试。那时候，我的技术选型是这样的：
-
模型选择：OpenAI GPT-3.5
- 便宜，每千 token 才 0.002 美元
- 响应速度快，延迟在 100-300ms
- 能力够用，代码理解很不错
-
框架选择：LangChain
- Python 生态最完整
- 文档详细，示例丰富
- 社区活跃，遇到问题容易找到答案
-
向量数据库：Chroma
- 轻量级，启动即用
- 本地存储，不需要额外部署
- 性能够用，毕竟就我一个人用
代码结构也很简单：
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-3.5-turbo",
temperature=0.7,
max_tokens=2000
)
# 初始化向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(
embedding_function=embeddings,
persist_directory="./data"
)
# 定义工具函数
tools = [
Tool(
name="Search Code",
func=vectorstore.similarity_search,
description="搜索代码库中的相关代码"
),
# ... 其他工具
]
# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent="chat-conversational-react-description",
verbose=True
)
这套组合用了一个多月，体验还不错。但随着需求增加，很快就遇到了瓶颈：
- 代码库变大后，Chroma 的性能明显下降
- 经常需要等待 OpenAI API 的响应
- 想加新功能时，LangChain 的封装反而成了限制
迈向团队协作
后来团队里的其他开发者也对这个工具感兴趣，我就着手改造成了团队版本。这次的技术选型有了不少变化：
-
模型升级：GPT-4
- 理解代码的能力更强
- 上下文窗口更大，能处理更复杂的任务
- 虽然贵一些，但团队分摊后还能接受
-
框架切换：LangChain + FastAPI
- 需要提供 Web API 给团队使用
- 保留了 LangChain 的 Agent 能力
- 用 FastAPI 处理并发和认证
-
数据库升级：Milvus
- 性能更好，能处理更大的代码库
- 支持分布式部署
- 查询速度快，毫秒级响应
系统架构也更完整了：
from fastapi import FastAPI, Depends
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from pymilvus import connections, Collection
app = FastAPI()
# 初始化 Milvus
connections.connect(
alias="default",
host="localhost",
port="19530"
)
code_collection = Collection("code_vectors")
# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-4",
temperature=0.7,
max_tokens=4000
)
@app.post("/analyze")
async def analyze_code(
request: CodeAnalysisRequest,
user: User = Depends(get_current_user)
):
# 1. 向量搜索相关代码
results = code_collection.search(
request.query_vector,
limit=5,
param={"metric_type": "L2"}
)
# 2. 调用 GPT-4 分析
response = await llm.agenerate(
messages=[
SystemMessage(content=system_prompt),
HumanMessage(content=format_query(
request.query,
results
))
]
)
return {"analysis": response.generations[0].text}
这个版本用了大概三个月，团队反馈普遍不错。但随着使用人数增加，又冒出了新问题：
- API 调用成本开始飙升
- 响应时间不稳定
- 数据安全有隐患
企业级改造
最后一个转折是公司决定把这个工具推广到全公司使用。这下要考虑的东西就更多了：
-
模型混合：
- 主力：Azure OpenAI（企业级 SLA）
- 备份：本地部署的 CodeLlama
- 简单任务用 GPT-3.5，复杂任务用 GPT-4
-
框架重构：
- 抛弃了 LangChain，改用自研框架
- 更细粒度的权限控制
- 更灵活的扩展机制
-
基础设施升级：
- 向量数据库：Milvus 集群
- 缓存：Redis 集群
- 监控：Prometheus + Grafana
部署架构也更复杂了：
┌─────────────┐
│ Nginx │
└─────────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
│ │
┌───────┴───────┐ ┌──────┴───────┐
│ API Server │ │ API Server │
└───────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │
┌───────┴───────┐ ┌──────┴───────┐
│ Agent Core │ │ Agent Core │
└───────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │
┌───────────┼───────────┬──────┴───────┐
│ │ │ │
┌───┴───┐ ┌─────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌─────┴─────┐
│ Azure │ │ CodeLlama │ │ Milvus │ │ Redis │
└───────┘ └──────────┘ └─────────┘ └───────────┘
关键的代码模块：
class AgentCore:
def __init__(self):
# 初始化模型池
self.model_pool = ModelPool([
AzureGPT4Model(),
AzureGPT35Model(),
CodeLlamaModel()
])
# 初始化向量存储
self.vector_store = MilvusCluster(
hosts=config.MILVUS_HOSTS,
collection="enterprise_code"
)
# 初始化缓存
self.cache = RedisCluster(
hosts=config.REDIS_HOSTS,
prefix="agent:"
)
async def process_request(
self,
request: AgentRequest,
context: RequestContext
) -> AgentResponse:
# 1. 权限检查
await self.check_permissions(request, context)
# 2. 选择合适的模型
model = self.model_pool.select_model(request)
# 3. 检查缓存
cache_key = self.generate_cache_key(request)
if cached := await self.cache.get(cache_key):
return cached
# 4. 处理请求
try:
response = await self._process(
request,
model,
context
)
# 5. 更新缓存
await self.cache.set(
cache_key,
response,
ttl=config.CACHE_TTL
)
return response
except Exception as e:
# 6. 故障转移
if isinstance(e, ModelError):
model = self.model_pool.fallback_model()
return await self._process(
request,
model,
context
)
raise
这个企业版本现在已经运行了几个月，每天处理几千个请求，基本稳定。主要的优势：
-
成本可控
- 模型按需选择
- 缓存减少重复请求
- 资源使用监控
-
性能稳定
- 负载均衡
- 故障转移
- 分布式扩展
-
安全合规
- 细粒度权限控制
- 数据访问审计
- 敏感信息过滤
经验总结
回顾这三个阶段的技术选型，我有这么几点体会：
-
循序渐进很重要
- 从简单方案开始
- 根据实际需求升级
- 保持架构的灵活性
-
没有最好只有最合适
- 个人项目追求简单实用
- 团队协作需要稳定性
- 企业级要考虑全面性
-
成本和效果要平衡
- 模型选择要看性价比
- 基础设施要用得起
- 运维成本也要算进去
写在最后
选择技术栈就像选择装修材料，要根据预算和需求来定。对于想要入门 AI Agent 开发的同学，我的建议是：先用最简单的技术栈做出一个能用的版本，在实践中慢慢优化和升级。
在下一篇文章中，我会详细讲解如何从零开始搭建一个 AI Agent。如果你也在选择技术栈，欢迎在评论区分享你的考虑。
零基础如何学习AI大模型
领取方式在文末
为什么要学习大模型？
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
大模型典型应用场景
①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
大模型就业发展前景
根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。
字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。
除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。
最后
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