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2025年にAIエージェントを構築するには？ 知っておくべきスタックは以下の通りです。 1. メモリ： * 過去の会話、コンテキスト、長期的な知識を保存および検索します。 * 人気のあるサービスには、zepai、mem0、cogneeなどがあります。 2. No-Code/Low-Codeツール： * コードを書かずにエージェントを構築できます。 * 人気のあるプラットフォームには、build that idea、Flowise、n8n、Gumloop、Voiceflow、Makeなどがあります。 3. ツールライブラリ： * エージェントに、インターネット上での検索、閲覧、コーディング、またはアクションの実行機能を提供します。 * 人気のあるライブラリには、Exa、Composio、Browserbaseなどがあります。 4. 可観測性： * エージェントの動作をリアルタイムで追跡、監視、デバッグします。 * 人気のあるプラットフォームには、Langsmith、AgentOps、Langfuse、Braintrustなどがあります。 5. エージェントオーケストレーション： * ワークフロー、マルチエージェントの連携、および複雑なタスクの実行を管理します。 * 人気のあるフレームワークには、Langchain、AG、Crew AI、LlamaIndex、OAIなどがあります。 6. 基盤モデル： * 推論、生成、および理解を強化するLLM。 * 人気のあるモデルには、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Qwen、Anthropic、Mistralなどがあります。 7. エージェントフレームワーク： * 自律エージェントを作成するためのロジックと構成要素を提供します。 * 人気のあるフレームワークには、PhiData、Letta、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、AutoGPTなどがあります。 8. ストレージ： * ベクトル埋め込み、構造化データ、またはファイル管理を処理します。 * 人気のあるデータベースには、Chroma、Weaviate、Supabase、Neon、Pineconeなどがあります。 9. インフラ/ベース： * エージェントシステムのデプロイ、スケーリング、およびコンテナ化をサポートします。 * 人気のあるインフラストラクチャには、Docker、Kubernetes、Auto Scale VMsなどがあります。 10. GPU/CPUプロバイダー： * モデルのトレーニングと実行のための計算能力を提供します。 * 主要なプロバイダーには、Azure、AWS、Groq、Lambda、RunPod、Nvidiaなどがあります。 他に何か見落としはありますか？