Marktechpost 发布 2025 年 Agentic AI 和 AI Agent 报告：两者的技术前景

Marktechpost AI Media 发布了其最全面的报告—— 《2025 年 Agentic AI 和 AI Agent报告》。该报告对塑造 AI Agent未来的架构、框架和部署策略进行了技术上严谨的探索。该报告涵盖了整个 Agentic AI 堆栈，描绘了一个基于推理模型、内存框架和专为实际任务构建的编排引擎而构建的不断发展的生态系统。

用自主性重新定义人工智能

与传统助手不同，agentic AI 系统的定义在于其独立运作、决策和持续学习的能力。这些代理(agent)不仅仅是语言模型的封装，它们还集成了规划、工具使用、多模态理解和持久记忆。从基于提示的交互到自主目标执行的转变，标志着人工智能实用性的根本性演进。

代理的行为意图明确：执行任务、跨模态合成上下文、与人类或其他代理协作，并不断优化策略。这种主动行为使它们有别于依赖预编程逻辑或被动执行指令的机器人或助手。

代理架构：模块化堆栈

该报告将现代 AI Agent 的结构剖析为不同的模块化组件：

模型（核心推理器）：生成、解释和推理高级目标的 LLM 和多模式转换器。
工具接口：代理用来与数字环境交互的 API、浏览器和数据库。
记忆系统：情景记忆和语义记忆的机制，实现长期连贯性和个性化行为。
角色和意图层：基于角色的行为建模，指导语气、任务范围和交互设计。
编排层：管理分布式环境中的状态、工作流执行、重试和代理间通信。

该架构支持单代理管道和协作多代理系统，旨在协调复杂企业工作流中的任务执行。

代理开发框架

Marktechpost 的报告列出了超过 25 个生产级平台和框架。其中值得关注的是：

CrewAI：一种提供低级控制的高性能多代理框架，非常适合企业级编排。
LangGraph：一个基于图形的框架，支持有状态的流代理工作流，具有内置的可观察性和审核挂钩。
Google Vertex AI Agent Builder：通过 Agent2Agent (A2A) 协议提供托管运行时，实现跨框架代理互操作性。
Salesforce Agentforce：建立在数据云之上，它支持跨 CRM 系统的操作编排，并在设计上具有信任和合规性。

这些平台展示了多种方法，从无代码原型到代码优先编排——同时围绕共同原则：内存保留、工具互操作性和可组合逻辑。

基础设施、评估和可观察性

该报告讨论了代理系统更广泛的运营堆栈：

模型服务和托管：Fireworks AI、Baseten和OpenRouter等平台为大型和小型模型提供优化的推理 API 和基础设施。
内存引擎：ZEP、Whyhow.ai和Contextual.ai等解决方案引入了针对动态信息检索和自适应规划进行优化的结构化内存机制。
评估与安全： Patronus AI、Haize Labs和Inspeq AI等工具提供评估框架、可追溯性、幻觉检测和故障预测——信任和合规的关键。
可观察性层： AgentOps等框架可在 LLM 和多代理部署中提供实时跟踪、成本分析和调试功能。