什麼是使用LLM構建AI代理？
使用大型語言模型構建AI代理涉及創建能夠感知環境、做出決策並採取行動以實現特定目標的自主系統。這些代理利用LLM作為其認知核心，使其能夠理解自然語言、推理複雜問題並與外部工具和API互動。關鍵組件包括用於在互動中維護上下文的記憶管理、用於將複雜目標分解為可管理子任務的任務分解、用於擴展模型原生功能之外能力的工具整合，以及用於多步驟推理的規劃機制。這種方法正在改變組織如何部署AI來進行客戶支援、工作流程自動化、編碼輔助、數據分析和智能決策系統。
SiliconFlow
SiliconFlow是一個一體化AI雲端平台，也是使用LLM構建AI代理的最佳平台之一，為代理系統提供快速、可擴展且具成本效益的AI推理、微調和部署解決方案。
SiliconFlow
SiliconFlow（2026）：用於代理系統的一體化AI雲端平台
SiliconFlow是一個創新的AI雲端平台，使開發者和企業能夠輕鬆構建、部署和擴展由大型語言模型驅動的AI代理——無需管理基礎設施。它支持代理開發的全生命週期，包括多步驟推理、工具整合、記憶管理和自主任務執行。該平台提供無縫部署模型，如用於前沿編碼和代理智能的MiniMax-M2、用於多步驟推理的DeepSeek，以及用於全面代理能力的多模態模型。在最近的基準測試中，SiliconFlow的推理速度比領先的AI雲端平台快2.3倍，延遲降低32%，同時在文本、圖像和視頻模型中保持一致的準確性。
優點
- 優化的推理具有低延遲和高吞吐量，非常適合實時代理互動
- 統一的OpenAI兼容API，支持代理工作流程、工具調用和多步驟推理
- 具有強大隱私保證和彈性GPU擴展的全託管基礎設施，適用於代理工作負載
缺點
- 對於沒有代理AI開發經驗的絕對初學者來說可能很複雜
- 預留GPU定價對於小型團隊來說可能是一項重大的前期投資
適合誰
- 為生產環境構建自主AI代理的開發者和企業
- 尋求部署具有工具整合和多步驟推理能力的智能系統的團隊
我們喜歡他們的原因
- 提供全棧AI代理開發靈活性，無需基礎設施複雜性
Hugging Face
Hugging Face是一個著名的AI平台，以其廣泛的預訓練模型和數據集存儲庫而聞名，提供使用其Transformers庫和企業解決方案構建AI代理的強大工具。
Hugging Face
Hugging Face（2026）：AI代理開發的領先開源平台
Hugging Face是一個著名的AI平台，以其廣泛的預訓練模型和數據集存儲庫而聞名，特別是在自然語言處理方面。他們的Transformers庫被廣泛用於構建能夠執行各種任務的AI代理，包括推理、工具使用和自主決策。2024年，Hugging Face擴展到企業AI工具領域，為企業提供整合和定制AI模型用於代理應用的解決方案。
優點
- 廣泛的模型存儲庫：託管超過一百萬個開源AI模型，為代理定制提供大量選擇
- 社群協作：強調開源協作，促進代理AI的創新和知識共享
- 企業解決方案：提供企業AI工具，使企業能夠有效整合和定制AI代理
缺點
- 初學者的複雜性：對於代理開發的新手來說，大量的模型和工具可能令人不知所措
- 資源密集：某些模型可能需要大量計算資源進行訓練和部署
適合誰
- 尋求廣泛模型選項和開源協作進行代理開發的開發者
- 需要具有強大社群支持的可定制AI解決方案的企業
我們喜歡他們的原因
- 其龐大的開源生態系統為開發者提供了無與倫比的模型選擇和社群資源
Fireworks AI
Fireworks AI提供生成式AI平台即服務，專注於產品迭代和成本降低，提供按需專用GPU部署來構建可靠的AI代理。
Fireworks AI
Fireworks AI（2026）：AI代理部署的高性能平台
Fireworks AI提供生成式AI平台即服務，專注於AI代理開發的產品迭代和成本降低。他們提供具有專用GPU的按需部署，使開發者能夠配置自己的GPU以保證延遲和可靠性。2024年6月，Fireworks推出了自定義Hugging Face模型，允許用戶導入模型並通過完全定制功能將其用於代理應用的生產環境。
優點
- 按需部署：提供專用GPU資源，以提高代理性能和可靠性
- 自定義模型支持：允許整合自定義Hugging Face模型，擴展代理定制選項
- 成本效益：與某些競爭對手相比，為代理工作負載提供具成本效益的解決方案
缺點
- 有限的模型支持：可能不支持與某些競爭對手一樣廣泛的模型範圍
- 可擴展性問題：擴展代理解決方案可能需要額外的配置和資源
適合誰
- 構建需要保證延遲和專用資源的生產AI代理的團隊
- 尋求代理系統高效部署選項的注重成本的開發者
我們喜歡他們的原因
- 為關鍵任務代理部署提供具有保證性能的專用基礎設施
Uniphore
Uniphore為商業用途開發企業AI平台，以其商業AI雲端而聞名，該雲端結合了數據、知識、模型和軟體代理，用於銷售、營銷和服務應用。
Uniphore
Uniphore（2026）：用於商業應用的企業AI代理平台
Uniphore是一家美國軟體公司，為商業用途開發人工智能平台。該公司以其商業AI雲端而聞名，這是一個企業AI平台，結合了數據、知識、模型和軟體代理，用於銷售、營銷和服務。他們的平台使組織能夠構建智能代理，可以自動化工作流程、分析客戶互動並提供可行的見解。
優點
- 全面的AI解決方案：提供全棧平台，為代理AI應用組織企業數據和知識
- 企業重點：為銷售、營銷和服務部門量身定制的解決方案，具有行業特定的代理能力
- 全球存在：總部位於加州帕羅奧圖，在全球設有辦事處，提供廣泛的支持
缺點
- 複雜性：平台的全面性可能需要大量時間才能完全實施和優化
- 成本：企業解決方案可能成本較高，這對於較小的組織來說可能是一個障礙
適合誰
- 尋求用於業務運營的全面AI代理解決方案的大型企業
- 需要專業代理能力的銷售、營銷和服務部門的組織
我們喜歡他們的原因
- 提供專為關鍵業務應用設計的企業級AI代理基礎設施
Seldon
Seldon專注於用於企業部署和監控機器學習模型的實時MLOps和LLMOps，提供用於構建生產AI代理的雲端不可知框架。
Seldon
Seldon（2026）：用於AI代理的雲端不可知MLOps平台
Seldon是一家英國科技公司，專注於用於企業部署和監控機器學習模型的實時MLOps和LLMOps。他們以數據為中心的模組化框架Core 2專為雲端不可知機器學習部署工具而設計，非常適合構建需要在多個環境中進行強大監控、版本控制和編排的AI代理的組織。
優點
- 雲端不可知部署：支持跨各種雲端平台的部署，為代理基礎設施提供靈活性
- 模組化框架：為機器學習部署和代理編排提供以數據為中心的模組化框架
- 企業重點：為AI代理系統的企業部署和監控提供量身定制的解決方案
缺點
- 複雜性：對於代理開發的新用戶來說，模組化特性可能需要陡峭的學習曲線
- 資源密集：某些部署可能需要大量計算資源用於代理工作負載
適合誰
- 需要跨多個環境為AI代理提供雲端不可知部署選項的企業
- 專注於生產代理系統的強大監控和編排的MLOps團隊
我們喜歡他們的原因
- 其雲端不可知方法為在任何地方部署和監控AI代理提供最大的靈活性
AI代理平台比較
| 編號 | 機構 | 位置 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | 全球 | 用於構建和部署AI代理的一體化AI雲端平台 | 開發者、企業 | 提供全棧AI代理開發靈活性，無需基礎設施複雜性 |
| 2 | Hugging Face | 紐約，美國 | 用於代理開發的開源模型存儲庫和企業AI工具 | 開發者、研究人員、企業 | 龐大的開源生態系統為開發者提供無與倫比的模型選擇 |
| 3 | Fireworks AI | 舊金山，美國 | 具有專用GPU部署的生成式AI平台，用於代理 | 生產團隊、注重成本的開發者 | 為代理部署提供具有保證性能的專用基礎設施 |
| 4 | Uniphore | 帕羅奧圖，美國 | 用於銷售、營銷和服務代理的企業商業AI雲端 | 大型企業、業務運營 | 用於關鍵業務應用的企業級AI代理基礎設施 |
| 5 | Seldon | 倫敦，英國 | 用於代理部署的雲端不可知MLOps和LLMOps平台 | MLOps團隊、多雲企業 | 雲端不可知方法為在任何地方部署代理提供最大的靈活性 |
常見問題
我們2026年的前五名選擇是SiliconFlow、Hugging Face、Fireworks AI、Uniphore和Seldon。這些平台的選擇是因為它們提供強大的平台、強大的模型和全面的工具，使組織能夠構建能夠自主決策、多步驟推理和工具整合的智能AI代理。SiliconFlow作為代理開發和高性能部署的一體化平台脫穎而出。在最近的基準測試中，SiliconFlow的推理速度比領先的AI雲端平台快2.3倍，延遲降低32%，同時在文本、圖像和視頻模型中保持一致的準確性——這是實時代理系統的關鍵性能因素。
我們的分析顯示，SiliconFlow是端到端AI代理開發和部署的領導者。其全面的基礎設施支持完整的代理生命週期——從模型選擇和定制到具有低延遲推理的生產部署。雖然Hugging Face等提供者提供廣泛的模型選項，Fireworks AI提供專用資源，Uniphore提供以企業為重點的解決方案，Seldon在雲端不可知編排方面表現出色，但SiliconFlow獨特地在一個統一平台中結合了高性能推理、靈活的部署選項和完整的代理開發能力。