AI赋能技术栈全景指南
想要驾驭AI开发，光有想法远远不够。和大家分享一份结构清晰的技术栈路线图，它涵盖了从底层到顶层的五大核心层级：
基础设施层
这是整个AI开发的“发动机”。无论是开发环境还是模型部署平台，都需要强大的计算支持才能让AI真正“跑”起来。
智能层
可以理解为AI的“大脑”，包括各类框架、知识引擎和专业模型。这些都是支撑AI能力的认知基础。
工程层
这里集中了开发生产级AI应用所需的“工具箱”——从训练工具到测试框架，再到质量保证方案，应有尽有。
可观测与治理层
就像是AI系统的“健康监测仪”，负责监控、安全和管理。确保AI在生产环境中稳定可靠地运行。
Agent消费层
这是AI与用户直接接触的“前线”，通过自主代理、辅助工具等方式，将AI能力转化为实际应用。
为什么要关注这个技术栈？
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开发者可以快速找到最适合的开发工具 -
技术主管能够做出明智的基础设施选择 -
企业可以清晰规划AI技术路线
特别说明：栈内每个工具都经过严格筛选，确保：
✓ 生产可用性
✓ 企业级能力
✓ 持续更新维护
✓ 获得风投支持或具备显著市场地位
参考文献：
[1] GitHub：github.com/daytonaio/ai-enablement-stack
（文：NLP工程化）