走进人工智能代理技术栈

从自主研究助理到管理整个工作流程的代理，人工智能代理正迅速成为一种趋势，而不仅仅是一种趋势；它们正在塑造工作、开发和决策的未来。但是，每一个有能力的代理背后都有一个精心构建的技术堆栈，这是一个分层的工具系统，使这些代理能够进行推理、行动和适应。

下一代自动化的动力是什么？

对于开发人员来说，了解这种堆栈至关重要。这不仅关系到哪些工具正在流行，还关系到它们如何协同工作、真正的价值在哪里，以及必须具备哪些基本要素才能让代理可靠地运行。

在 Bright Data，我们与各行各业的人工智能团队合作，有一点很清楚：每个代理都是从数据开始的。在本文中，我们将从最关键的部分开始，介绍人工智能代理技术栈的核心层：数据收集与集成。

数据收集与整合

打造更智能代理的第一步

在人工智能代理进行推理、计划或行动之前，它需要了解自己所处的世界。这种了解始于真实世界中的实时数据，而且通常是非结构化数据。无论是训练模型、为检索增强生成（RAG）系统提供动力，还是让代理对实时市场变化做出响应，数据都是燃料。

这就是 Bright Data 的作用所在。

我们提供的基础设施可让人工智能团队大规模、精准、合规地利用公共网络。我们的工具旨在使数据收集不仅成为可能，而且实现无缝连接。

明亮数据在堆栈中的作用

• 搜索 API – 实时显示相关网络内容，是 RAG 和 LLM 增强搜索的理想选择。
• 解锁程序接口（Unlocker API）–绕过反僵尸保护，确保对公共数据源的可靠访问。
• Web Scraper API – 从 120,000 多个网站中提取结构化数据，并可立即使用。
• Custom Scraper – 为利基垂直市场和特定代理商需求量身定制的解决方案。
• 数据集市 – 用于快速原型开发或模型微调的预收集数据集。
• 人工智能注释 – 用于标注和完善训练数据的人工智能服务。

“如果说人工智能代理是大脑，那么 Bright Data 就是眼睛”。

使用案例：电子商务智能代理

一家零售公司建立了一个人工智能代理来监控竞争对手的定价和产品供应情况。该代理使用 Bright Data 的 Web Scraper API 和 Unlocker API，从竞争对手网站收集实时数据，并将其输入定价引擎，从而动态调整报价。

人工智能代理全技术栈

代理托管服务

栩栩如生的人工智能代理

一旦代理可以访问数据，它就需要一个可以运行的数字环境，在这个环境中，它可以进行推理、决策并采取行动。这就是代理托管服务的作用：它们提供将静态模型转化为动态自主系统的基础设施。

这些平台可管理从协调到执行的所有工作，并确保代理能够扩展、与 API 交互和持续运行。

开发人员在使用什么

• LangGraph– 基于图形的运行时，用于构建有状态、多步骤的代理工作流。
• 抱脸推理端点 – 利用 Transformers Agents 等工具为模型和代理提供主机和服务，以实现实时互动。
• AWS（Bedrock、Lambda、SageMaker）- 为大规模部署和管理代理提供灵活、可扩展的基础设施。

托管平台是代理世界的操作系统，但即使是最好的托管代理，其性能也只能与建立在其上的数据相当。

可观察性

让人工智能代理透明、可追溯、值得信赖

随着代理变得越来越自主，了解它们在做什么以及为什么这样做变得至关重要。可观察性工具可帮助开发人员实时监控性能、跟踪决策并调试问题。

开发人员在使用什么

• LangSmith(LangChain) – 跟踪、调试和评估由 LLM 支持的工作流。
• 权重和偏差– 随时间跟踪模型性能、实验和代理行为。
• WhyLabs– 监控生产环境中的数据漂移和模型异常。

可观察性将代理从黑盒子变成了玻璃盒子，为开发人员提供了建立信任和安全迭代所需的可视性。

代理框架

打造更聪明、更有能力的代理商的蓝图

框架定义了代理的结构、推理方式、与工具的交互以及与其他代理的协作。随着代理复杂性的增加，框架也在不断发展，以支持多代理系统、任务分解和动态规划。

开发人员在使用什么

• 机组人员 AI– 使特工团队能够协作，每个团队都有明确的角色和职责。
• LangGraph– 支持复杂代理行为的分支逻辑和有状态工作流。
• DSPy– 用于优化和微调 LLM 管道的声明式框架。

框架为代理提供了结构和逻辑，但代理的有效运行还依赖于准确的实时数据。

内存

代理如何记忆、学习和保持情境意识

记忆系统允许代理保留上下文、回忆过去的互动并建立长期理解。记忆系统通常由向量数据库提供动力，对于个性化、连续性和复杂推理至关重要。

开发人员在使用什么

• ChromaDB– 轻便，是本地优先开发的理想选择。
• Qdrant– 采用混合过滤技术的可扩展、可投入生产的矢量搜索。
• Weaviate– 模块化和 ML 友好型，常用于企业级部署。

记忆使代理能够学习和适应，但它的作用仅限于再次存储的数据，因此从一开始就需要高质量的输入。

工具库

代理如何在现实世界中采取行动

工具库使代理能够与外部系统 API、数据库、搜索引擎等进行交互。这就是将语言模型转化为可操作代理的关键所在。

开发人员在使用什么

• LangChain– 用于将 LLM 与工具、内存和工作流连锁的强大生态系统。
• OpenAI 功能– 允许代理在 GPT 模型中直接调用外部工具。
• Exa – 实现实时网络搜索，常用于研究代理和 RAG 系统。

工具库使代理变得有用，但其有效性取决于与之交互的数据的质量。

沙箱

代理安全执行代码和测试创意的地方

无论是数据分析、模拟还是动态决策，代理都越来越需要编写和运行代码。沙盒正是提供了这样一个安全、隔离的环境。

开发人员在使用什么

• OpenAI 代码解释器– 在 GPT-4 中安全地执行 Python，以完成数据量大的任务。
• Replit – 基于云的编码环境，集成人工智能。
• Modal – 可作为安全代码执行层的无服务器基础架构。

沙箱可以让代理对问题进行推理，并产生可操作的输出结果，但这些输出结果的质量同样取决于输入结果的质量。

服务模式

第二大脑做出决定的地方

如果说数据是人工智能代理的第一大脑，那么代理知道什么，然后为模型服务就是它们的第二思维方式。

LLM 在此托管和访问，提供推理和语言生成功能，为每个代理决策提供动力。这一层的性能、延迟和准确性直接影响着代理的效率。

开发人员在使用什么

• OpenAI (GPT-4, GPT-4o)– 通用推理和多模态功能的行业标准。
• Anthropic（克劳德）–以较长的上下文窗口和注重对齐的设计而著称。
• Mistral – 开重式机型，性能高，成本低。
• Groq – 用于实时代理响应的超低延迟推理。
• AWS （SageMaker、Bedrock）–为专有和开放模型提供服务的可扩展基础设施。

模型服务是将洞察力转化为行动的地方，但即使是最好的模型也需要高质量的实时数据才能有效推理。

存储

代理商保存历史、知识和状态的地方

存储系统支持长期持久地记录交互、保存输出和跨会话维护状态。它们对可重复性、合规性和持续改进至关重要。

开发人员在使用什么

• Amazon S3– 可扩展对象存储的首选。
• 谷歌云存储 (GCS) – 安全并与谷歌人工智能工具集成。
• 向量数据库（如 Qdrant、Weaviate）–存储嵌入和语义上下文，以便检索。

存储可确保代理从过去中学习，并随着时间的推移而扩展，但存储的价值始于收集的质量。

您的代理商与他们的数据一样聪明

人工智能代理的能力取决于它们所基于的信息。它们可以推理、计划和行动，但前提是必须在正确的时间获得正确的数据。没有这些，即使是最复杂的技术堆栈也会变成一个闭环：功能强大，但与现实世界脱节。

这就是为什么数据不仅是堆栈的一部分，而且是基础。而在当今的人工智能生态系统中，最有价值的数据源就是公共网络。

在 Bright Data，我们让这些数据变得触手可及。

我们的工具支持人工智能代理工作流程中最关键的第一步：数据收集和整合。我们将代理与公共网络实时连接起来，为他们提供了解世界、做出明智决策和采取有意义行动所需的结构化、可靠和可扩展的数据。

技术栈的每一层代理框架、内存系统、工具库和模型服务都依赖于这一基础。因为没有准确、最新的信息，代理就无法适应、个性化或执行。

从某种意义上说，你们的特工有两个大脑：

• 数据；他们所知道的。
• 模式；他们是如何思考的。

在您的代理商采取行动之前，他们需要了解。
在理解之前，他们需要看到。
明亮数据就是他们看世界的方式。

下一步

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