核心技术选型指南

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1. LLM 模型选型

1.1 核心 LLM 对比

模型	上下文	Function Calling	推理	成本	适合场景
GPT-4o	128K	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	高	通用 Agent
Claude 3.5 Sonnet	200K	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	中	性价比 Agent
Claude 3.5 Opus	200K	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	高	复杂推理
Gemini 2.0 Pro	1M	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	中	超长上下文
DeepSeek-R1	128K	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	低	自部署
Llama 3.1 405B	128K	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	低	开源自部署

1.2 模型路由策略

企业生产环境推荐分层模型路由：

简单任务（60-70%） → GPT-4o-mini / Claude Haiku  ($0.15-0.50/1M)
中等任务（20-30%） → Claude Sonnet / GPT-4o       ($3-15/1M)
复杂推理（5-10%）  → GPT-4.5 / Claude Opus        ($15-60/1M)

2. Agent 框架选型

2.1 主流框架对比

2.2 框架选型决策树

选 Agent 框架：
  ├── 追求最小代码？
  │   → OpenAI Agents SDK
  ├── 复杂有状态工作流？
  │   → LangGraph
  ├── 多Agent协作？
  │   → CrewAI / AutoGen
  ├── 检索优先（RAG）？
  │   → LlamaIndex
  ├── 提示工程优化？
  │   → DSPy
  ├── 类型安全？
  │   → Pydantic AI
  └── 简单链式？
      → LangChain

3. 工具链选型

3.1 记忆/向量数据库

3.2 监控/观测

工具	用途
LangSmith	LangChain 专用追踪
Arize Phoenix	通用 Agent 观测
Langfuse	开源追踪

3.3 Browser 自动化

工具	用途
Browserbase	云浏览器
Playwright	本地浏览器自动化
Puppeteer	Chrome 自动化

4. 推荐组合

4.1 快速原型（开发/POC）

LLM: GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet
框架: OpenAI Agents SDK / Pydantic AI
记忆: Chroma
工具: MCP SDK

4.2 生产环境（中型团队）

LLM: Claude 3.5 Sonnet（主力）+ GPT-4o（备用）
框架: LangGraph
记忆: Pinecone / Weaviate
工具: MCP + 自定义 Tools
监控: Langfuse

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核心技术选型指南 ​

1. LLM 模型选型 ​

1.1 核心 LLM 对比 ​

1.2 模型路由策略 ​

2. Agent 框架选型 ​

2.1 主流框架对比 ​

2.2 框架选型决策树 ​

3. 工具链选型 ​

3.1 记忆/向量数据库 ​

3.2 监控/观测 ​

3.3 Browser 自动化 ​

4. 推荐组合 ​

4.1 快速原型（开发/POC） ​

4.2 生产环境（中型团队） ​

5. 参考资料 ​

核心技术选型指南

1. LLM 模型选型

1.1 核心 LLM 对比

1.2 模型路由策略

2. Agent 框架选型

2.1 主流框架对比

2.2 框架选型决策树

3. 工具链选型

3.1 记忆/向量数据库

3.2 监控/观测

3.3 Browser 自动化

4. 推荐组合

4.1 快速原型（开发/POC）

4.2 生产环境（中型团队）

5. 参考资料