从编程语言出发如何考虑投入研发RAG智能体
我们不得不承认，在ChatGPT诞生之后我们的大模型并非重视底层设施构建，而旨在调用大模型能力去构建与自己的大模型或者RAG智能体，还是当年那一套互联网+生态的延伸。
从AI应用开发，特别是AI智能体（AI Agent）开发的角度来进行编程语言选型，情况会非常明确。Python 目前是绝对的主流和起点，但其他语言在特定场景下也至关重要。
下面这个表格从AI智能体开发的视角，重新评估了这些语言：
| 编程语言 | 在AI智能体开发中的角色与生态 | 推荐指数 (针对AI Agent) |
|---|---|---|
| Python | 核心语言与首选原型工具。 拥有无可匹敌的生态：TensorFlow, PyTorch, LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI 等几乎所有AI框架和库都原生支持Python。其动态特性和丰富的库使其成为快速实验和构建复杂Agent工作流的首选。 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (必选) |
| JavaScript/TypeScript | Web集成与边缘部署的关键。 随着AI应用的前端化和在浏览器/Node.js中直接运行模型的需求增长，TS/JS变得重要。LangChain提供了JS版本，许多AI Agent的Web界面和前后端一体化应用都用TS/JS开发。 | ⭐⭐⭐⭐☆ (强推荐，尤其对于全栈应用) |
| C++ | 高性能计算与推理引擎的基石。 许多底层AI推理框架（如ONNX Runtime, TensorRT）和硬件加速库使用C++。当你的Agent对推理速度、资源消耗有极致要求时，需要C++来优化关键路径。 | ⭐⭐⭐☆☆ (高级场景优化) |
| Rust | 系统级安全与性能的新选择。 在追求内存安全和高并发性能的AI基础设施中越来越受欢迎。例如，某些新的ML框架正在用Rust重写。适合构建底层Agent服务或与区块链等新技术结合的场景。 | ⭐⭐☆☆☆ (未来趋势/特定领域) |
| Java | 企业级系统集成。 如果你的Agent需要深度嵌入到现有的、庞大的Java企业系统中（例如，在Spring框架内调用Agent服务），Java是一个稳妥的选择。但有Python-Java的桥接工具（如JPype）。 | ⭐⭐☆☆☆ (企业集成) |
| Go | 高并发后端与云原生基础设施。 适合构建大规模、高并发的Agent调度平台、管道和服务网格，而不是用于核心的模型推理或Agent逻辑本身。 | ⭐⭐☆☆☆ (基础设施构建) |
AI智能体开发语言选型策略
对于你的AI智能体开发选型，我建议采用分层的策略：
1. 核心开发层：Python（绝对主导）
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为什么？
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生态垄断： 所有的研究论文、预训练模型、核心框架（PyTorch, TensorFlow）都首先提供Python接口。
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工具链完善： LangChain/LlamaIndex 等用于构建Agent的框架，提供了大量现成的工具、记忆模块和Agent模板，能极大提升开发效率。
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社区活跃： 遇到任何问题，都能在社区快速找到解决方案。
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2. 应用与部署层：TypeScript（日益重要）
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为什么？
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全栈开发： 你的AI Agent最终往往需要通过一个Web界面或移动端与用户交互。使用TypeScript可以让你用同一种语言管理前端和基于Node.js的后端。
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边缘计算： 借助WebAssembly和ONNX Runtime for Web，你可以将训练好的模型直接在浏览器或边缘设备上运行，TS/JS是这一切的粘合剂。
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3. 性能优化层：C++/Rust（追求极致）
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什么时候需要考虑？
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当你的Agent推理速度成为瓶颈，需要对关键计算（如图像处理、模型推理）进行底层优化时。
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当你需要将Agent嵌入到资源受限的嵌入式设备或对延迟极其敏感的系统（如高频交易）中时。
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最终建议
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起步与原型阶段：
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毫不犹豫地选择 Python。 深入学习 PyTorch 用于模型开发，并熟练掌握 LangChain 或 LlamaIndex 等框架来组装你的Agent。这是最快捷、最高效的路径。
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构建商业化全栈应用：
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采用 Python + TypeScript 的组合。
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Python 作为后端核心： 专门负责复杂的AI模型推理、Agent决策链和数据处理管道。
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TypeScript 负责前后端： 使用 React/Vue 构建前端界面，并使用 Node.js (Express/NestJS) 编写应用后端，作为中间层调用Python的AI服务。
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应对极端性能挑战：
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在Python原型的基础上，使用 C++ 或 Rust 来重写性能瓶颈模块，并通过Python的绑定（如PyBind11 for C++, PyO3 for Rust）进行调用。
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总结：对于绝大多数AI智能体开发项目，你的技术栈核心应该是 Python，并视情况搭配 TypeScript 来完成应用闭环。 其他语言是在特定需求和规模下才需要引入的专门工具。
基于Python如何做RAG选型
对于使用Python构建RAG智能体，目前社区已经涌现了许多优秀的框架和解决方案。它们在设计哲学、功能侧重和适用场景上各有不同，你可以根据下方的表格和介绍进行选择。
下面这个表格为你整理了一些主流的解决方案和其核心特点。
| 框架名称 | 类型/定位 | 核心特点 |
|---|---|---|
| Agno | 多智能体框架 | 支持构建从基础到高级的多智能体系统，提供共享内存、知识和推理能力，模型支持广泛。 |
| Haystack | 企业级RAG框架 | 组件化设计，像“乐高积木”一样灵活搭建RAG管道，支持多种文档存储、检索器和生成模型。 |
| Ragora | 专注文档处理的RAG框架 | 开源框架，提供清晰的三层架构（数据库管理 → 向量存储 → 检索器），特别擅长处理LaTeX和邮件等文档格式。 |
| Vanna AI | 专用领域RAG框架 | 专注于通过自然语言生成精准SQL查询，支持多种数据库和语言模型，在特定领域精度很高。 |
| Dify / FastGPT | AI工作流/应用平台 | 提供低代码或可视化的AI工作流编排能力，可以便捷地构建和集成RAG功能，适合快速应用开发。 |
如何选择适合你的方案
面对这些选择，你可以根据项目的核心需求来判断：
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如果你希望构建由多个AI智能体分工协作来处理复杂任务的系统，Agno是一个非常专业的选择。
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如果你的项目结构复杂、需要高度定制化，或者你希望深入理解RAG的每个组件，Haystack的模块化设计会让你得心应手。
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如果你的知识源大量来自学术论文（LaTeX）或邮件，Ragora因其原生支持这些格式的解析而能带来很大便利。
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如果项目的核心是让用户用自然语言与数据库交互，生成SQL和进行数据分析，那么专精于此的Vanna AI能提供更高的准确率。
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如果你的首要目标是快速构建一个具备RAG功能的AI应用，且不希望过多深入技术细节，那么像Dify或FastGPT这样的平台会更合适。
选型补充建议
除了上述框架，选型时还需考虑以下几点：
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评估向量数据库：许多RAG框架需要连接向量数据库（如Weaviate、Milvus、ChromaDB等）。在选择时可以将其作为考量因素之一。
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关注检索质量：高级的RAG系统会采用混合检索（结合语义和关键词搜索）或重排序技术，这些能显著提升检索到内容的相关性和准确性。
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从简单开始：如果刚刚接触RAG，不必追求最复杂的系统。从一个明确的需求开始，选择一个易于上手的框架，先搭建一个可用的原型，再逐步迭代优化。
希望这些信息能帮助你做出明智的选择。如果你能分享更多关于你计划构建的智能体的具体场景（例如，是用于内部知识管理、客户服务还是数据分析），或许我可以给出更具体的建议。
现阶段开源及未来的趋势
在2025年10月28日举行的2025开源技术大会上面（中国通信院主场），几乎全部强调的是AI智能体与大模型的开源以及目前比较成熟的大模型方案。
开源大模型仓库Hugging face
Hugging Face Hub 是共享机器学习模型、演示、数据集和指标的首选平台。`huggingface_hub` 库可帮助您在不离开开发环境的情况下与 Hub 交互。您可以轻松创建和管理仓库、下载和上传文件，以及从 Hub 获取有用的模型和数据集元数据。
https://hugging-face.cn/docs/huggingface_hub/quick-start
司南测评体系
https://opencompass.org.cn/home
Rust基础设施构建
未来与C/C++并驾齐驱的编程语言，以其锋芒高效而在AI智能体领域崭露头角。
Rust语言：https://rust-lang.org/zh-CN/
Rust IDE： https://www.jetbrains.com.cn/rust/
通用智能体云平台(低代码)
云托管大模型自能体平台
如扣子空间：https://cozespace.qingmo.net/
本地化大模型工具
对于本地化大模型，可以任意切换大模型可以使用LazyLLM。
LazyLLM 是构建和优化多 Agent 应用的一站式开发工具，为应用开发过程中的全部环节（包括应用搭建、数据准备、模型部署、模型微调、评测等）提供了大量的工具，协助开发者用极低的成本构建 AI 应用，并可以持续地迭代优化效果。
https://docs.lazyllm.ai/zh-cn/latest/