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贪玩手游官方网站,官方网站举例,微信小程序应用开发赛,wordpress 调用子栏目下面是一个科普式总结#xff0c;适合不了解这块的同学#xff01; 下面按照“底层执行引擎 → 任务编排 → 多 Agent 协作 → 应用级框架 → SaaS Agent 平台”五层给你分层总结#xff0c;覆盖大公司、初创公司、开源社区。 业界主流 Agent Infra 全景图 Layer 5: SaaS Ag…下面是一个科普式总结适合不了解这块的同学下面按照“底层执行引擎 → 任务编排 → 多 Agent 协作 → 应用级框架 → SaaS Agent 平台”五层给你分层总结覆盖大公司、初创公司、开源社区。业界主流 Agent Infra 全景图Layer 5: SaaS Agent 平台 (Anthropic / OpenAI / Adept / Cognition)Layer 4: 多 Agent 协作框架 (AutoGen / CrewAI / LangGraph)Layer 3: Agent 编排引擎 (LangChain / LlamaIndex / DSPy)Layer 2: 任务执行层 / Workflow / State Machine (Ray / Temporal / Airflow / Flyte / Dagster)Layer 1: 系统执行与环境抽象Sandbox / Tools / OS-like (OpenAI Swarm, ReAct, Toolformer, BrowserOps, WASM Sandbox)下面详细讲每类的代表性产品和定位。Layer 1系统执行与环境抽象最底层 InfraOpenAI Swarm轻量级 Agent InfraPython-first侧重多 Agent 之间的“handoff”无编排无工具链最小运行时定位轻量、可控的 Agent 原语primitivesReAct / Toolformer / Function Calling 生态这些是Agent 的最底层抽象ReAct reasoning acting 模式StanfordToolformer 模型能自己决定何时调用工具MetaFunction Calling Industry 标准OpenAI 发明这些不是“平台”但已经成为所有 Agent Infra 的基础。BrowserOps / OS-like Sandbox例如 Microsoft Autogen Studio 内置模拟操作系统环境与浏览器、文件系统、云函数交互定位给 Agent 一个“可控的执行环境”。Layer 2任务执行层 / Workflow 系统企业会优先选这层是构建可靠 Agent 必不可少的“任务执行 infra”。Temporal最流行企业级 workflow engine强调 deterministic replayAgent 可以可靠执行长流程任务大部分 AI 企业在用 → Anthropic、OpenAI 客户、GitHub、NetflixRay高性能并行执行多 Agent 并发时常用LLM 推理负载 多工具并行非常适合Foundation Agent Infra多初创公司基于此开发Dagster / Airflow / Flyte用于DAG 管理异步任务调度ETL Agent Workflow 混合Agent 想在生产落地必须搭 Workflow Engine。Layer 3Agent 编排框架LangChain市占率最高支持 RAG、tool use、agents、workflow生态最广但复杂度高企业里通常用于快速 PoC而非底层 infraLlamaIndex文档/知识智能更强build multi-step pipelines强调 memory retrieval在 Agent 工作流里常用于 知识/工具整合DSPyStanford强调“模型程序化 自动优化self-improving”高级学术路线适合构建智能逻辑层Layer 3 的本质多步骤推理 工具调用 状态管理。Layer 4多 Agent 协作框架Hot TrendAutoGen微软——最成熟的 Multi-Agent 框架支持对话式 agents多 Agent 协作、角色分工、回调与企业系统集成好CrewAI创业公司但爆火Roles Tasks Tools 抽象清晰“Crew”多 Agent 协作特别容易上手LangGraphLangChain 团队可视化 Graph / State Machine有开源“Agent OS”的倾向OpenAI Team Agents正在形成multi-agent orchestration (server side)OpenAI 推出的轻量级协作模型Layer 5SaaS Agent 平台全托管这类平台直接提供“Agent OS 级能力”定位是企业交付。OpenAI Agents Platform有 memory、tool、workflow、调度已是 SaaS Agent infra 事实标准Anthropic Claude Team / Artifacts新增 App Agent / Tool Use 体系安全性、可解释性强Adept ACT-2偏代码代理可执行真实软件动作apps, browserCognition Devin全自动软件工程 Agent真实系统执行 深度 autonomy实际上是一个“Agent OS”Replit Agent / Cursor Agent开发者 IDE针对软件领域的全自动协作代理这是最接近“终局”的形态——以 Agent 为单位的执行平台Agent OS。此外大企业的私有 Agent Infra专有体系这些不是开源的但是真正的高端体系。Palantir AIP最大 B2B Agent Infra统一执行层任务 → queue → workerLogic Engine Approval Engine Ontology Tool Use企业级 Agent OSGoogle Vertex AI Agent Builder强调工具生态 自动化执行Databricks Agent FrameworkDBRXData Agent 强绑定AWS Agents on Bedrock内置 workflow Tools Lambda 扩展行业趋势总结层级代表产品趋势执行环境L1Swarm, ReAct趋向轻量原语任务执行层L2Temporal, Ray成为企业级 Agent 落地核心编排框架L3LangChain, DSPy上层逻辑与工具整合多 Agent 协作L4AutoGen, CrewAI人机协作 多 Agent 越来越主流SaaS 平台L5AIP, OpenAI Agents趋向“Agent OS”最终行业会朝“Agent 的 Kubernetes”方向收敛。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课