AI 技术栈生态全景图

最后更新：2026-06-08

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架构分层图

graph TD
    subgraph 00["🎯 00 选型指南与趋势"]
        T1[场景化推荐]
        T2[月度趋势]
        T3[生态大图]
    end

    subgraph 01["🧠 01 基础大模型层"]
        M1[语言模型<br>GPT-5.5 / Claude Opus 4.8 / Gemini 3.5]
        M2[多模态模型<br>图像 / 视频 / 音频]
        M3[嵌入模型<br>BGE-M3 / Cohere]
    end

    subgraph 02["🏗️ 02 基础设施层"]
        I1[推理引擎<br>vLLM / Ollama]
        I2[API 网关<br>LiteLLM / OpenRouter]
        I3[向量数据库<br>Milvus / Qdrant]
    end

    subgraph 03["📊 03 数据与知识层"]
        D1[数据解析]
        D2[知识图谱]
        D3[RAG 引擎]
    end

    subgraph 04["⚙️ 04 开发框架层"]
        F1[LLM 框架<br>LangChain / LlamaIndex]
        F2[多 Agent<br>LangGraph / CrewAI]
    end

    subgraph 05["🧩 05 低代码平台"]
        L1[AI 构建<br>Dify / Coze]
        L2[工作流<br>n8n / Make]
    end

    subgraph 06["🔌 06 工具与协议"]
        P1[MCP 生态]
        P2[Function Calling]
        P3[浏览器控制]
    end

    subgraph 07["🧱 07 技能与插件"]
        S1[开源技能库]
        S2[平台插件]
    end

    subgraph 08["📈 08 可观测性"]
        O1[追踪调试]
        O2[成本监控]
        O3[评测基准]
    end

    subgraph 09["🛡️ 09 安全合规"]
        G1[护栏]
        G2[审核]
    end

    subgraph 10["🖥️ 10 终端应用"]
        A1[编程 IDE<br>Cursor / Claude Code]
        A2[搜索研究<br>Perplexity / Kimi]
        A3[办公创作<br>Notion AI / Suno]
    end

    01 --> 02
    02 --> 03
    03 --> 04
    03 --> 05
    04 --> 06
    05 --> 07
    06 --> 07
    07 --> 10
    01 --> 08
    01 --> 09
    04 --> 08
    08 --> 10

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    style 01 fill:#16213e,stroke:#0f3460,color:#fff
    style 02 fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460,color:#fff
    style 03 fill:#16213e,stroke:#0f3460,color:#fff
    style 04 fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460,color:#fff
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    style 08 fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460,color:#fff
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    style 10 fill:#16213e,stroke:#e94560,color:#fff

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技术栈流向

flowchart LR
    User[用户/开发者] --> Choose{选型指南}
    Choose --> Model[大模型层]
    Model --> Infra[基础设施]
    Infra --> Data[数据知识]
    Data --> Dev[开发框架]
    Data --> Low[低代码平台]
    Dev --> Tools[工具协议]
    Low --> Plugins[技能插件]
    Tools --> Plugins
    Plugins --> Apps[终端应用]
    Model --> Obs[可观测性]
    Dev --> Obs
    Obs --> Apps
    Model --> Safety[安全合规]

    style User fill:#e94560,color:#fff
    style Apps fill:#e94560,color:#fff

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核心数据流

flowchart TB
    Data[YAML 数据源<br>data/*.yaml] --> Script[build_docs.py<br>自动渲染]
    Script --> MD[Markdown 文件<br>各层级 .md]
    MD --> GitHub[GitHub 仓库]
    MD --> Site[VitePress 站点]
    Issue[Issue Form<br>社区提交] --> Action[GitHub Action]
    Action --> PR[自动 PR]
    PR --> Data

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2026年6月 AI 格局概览

模型层

梯队	模型	厂商	定位
T0 旗舰	GPT-5.5 Pro	OpenAI	智能最强，Agent/编码/知识工作
T0 旗舰	Claude Opus 4.8	Anthropic	Agent 可靠性最强，编码一致性
T0 旗舰	Gemini 3.5 Flash	Google	Agent 工作流，多 Agent 协调
T1 高性价比	DeepSeek-V4-Pro	DeepSeek	开源 MoE，1M 上下文
T1 高性价比	Qwen3-Coder-480B	阿里	Agent 级编程，开源
T1 高性价比	GLM-5.1	智谱	全模态矩阵，中文优化
T2 轻量级	GPT-5.5-mini	OpenAI	高性价比，快速响应
T2 轻量级	Claude Haiku 4	Anthropic	轻量级，低成本
T2 轻量级	DeepSeek-V4-Flash	DeepSeek	超高性价比

工具层

类别	代表工具	核心能力
AI IDE	Cursor, Windsurf	AI 原生编码，Agent 模式
编码 Agent	Codex, Claude Code	终端内自主编码，PR 生成
AI App Builder	Bolt.new, Lovable, v0	一句话生成完整应用
AI 搜索	Perplexity, Kimi	实时搜索+AI 总结
Agent 框架	OpenAI Agents SDK, LangGraph	Agent 编排，工具调用
工具协议	MCP, A2A	标准化工具连接

趋势层

1. Agent 成为核心：所有前沿模型均以 Agent 能力为核心卖点
2. 编码 Agent 爆发：Codex、Claude Code、Cursor 全面 Agent 化
3. 计算机使用成为标配：GPT-5.5 OSWorld 78.7%，Claude Opus 4.8 Online-Mind2Web 84%
4. 多 Agent 协调：Gemini 3.5 专注多 Agent 工作流
5. Vibe Coding 主流化：自然语言驱动的开发方式被广泛接受
6. MCP 成为事实标准：所有主流 IDE/框架均已支持
7. 中国模型持续追赶：DeepSeek V4、GLM-5.1、Kimi K2-6 均达到前沿水平

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数据驱动，自动化维护，社区共建。