真正的优势在于理解整个人工智能生态系统。
从模型到智能体。
从 RAG 到内存。
从 MCP 到自动化。
从安全性到可观测性。
这张生态系统图清晰地展现了现代人工智能技术栈：
01 — 语言学习模型 (LLM)
OpenAI、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等。
02 — 智能体人工智能 (Agentic AI)
LangGraph、CrewAI、AutoGen 以及其他用于构建人工智能智能体的框架。
03 — RAG
使用 LangChain、LlamaIndex 和 GraphRAG 等工具将人工智能模型与您自身的知识库连接起来。
04 — 嵌入 (Embeddings)
将数据转换为向量，以便更好地进行搜索和检索。
05 — MCP
将人工智能智能体与外部工具、应用程序、数据库和工作流连接起来。
06 — 人工智能安全 (AI Security)
防护措施、提示安全、内容安全和访问控制。 07 — 可观测性
追踪、评估和监控您的 AI 系统。
08 — 记忆
赋予智能体短期记忆和长期记忆以保持上下文信息。
09 — AI 智能体
构建能够规划、使用工具、执行任务并自主工作的系统。
10 — 自动化
使用 n8n、Zapier、Make 等工具将 AI 与工作流程连接起来。
11 — 向量数据库
使用 Pinecone、Weaviate、Qdrant 和 Chroma 等工具存储和检索嵌入向量。
您无需学习所有工具。
您需要了解每一层的作用以及何时使用它们。
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