AI·技术
随着开源模型质量逐渐追平闭源模型，许多开发者和组织希望转向开源模型以获得更多所有权、控制权和经济性。文章深入探讨开发者从闭源转向开源时需要考虑的开放模型AI技术栈。使用开放模型进行智能体软件开发，并不需要学习训练模型、购买整机架GPU或成为机器学习专家。从应用开发者视角看，这一技术栈与使用闭源模型惊人地相似：有回答提示的模型，以及管理你与模型交互的框架。技术栈可分为模型、推理提供商、网关与路由器、框架、技能与MCP服务器、上下文等独立层次，各层相互独立，便于在每层做出更适合开发流程的技术决策，并能在新模型发布后立即试验。文章还介绍了大小模型的取舍、模型发现渠道、云推理提供商与网关、框架选择、上下文管理，以及规划、实现、审查三模型分工的工作流。
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