开源 AI 生态 2026：从 LLM 到 Agent 的完整工具链

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    应用层                            │
│  Open WebUI │ Dify │ Flowise │ Langflow              │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  Agent 框架                          │
│  LangChain │ AutoGen │ CrewAI │ LangGraph            │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  工具协议                             │
│  MCP Servers │ Function Calling                     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  模型服务                            │
│  vLLM │ Ollama │ LM Studio │ TGI                     │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  基座模型                            │
│  Qwen3 │ Llama 4 │ DeepSeek V3 │ Mistral Large 3    │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  基础设施                            │
│  HuggingFace │ PyTorch │ CUDA │ Triton               │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

中文场景 → Qwen3 / DeepSeek V3
编程任务 → DeepSeek V3 / DeepSeek R1
推理任务 → DeepSeek R1
资源有限 → Qwen3-72B (单卡 A100 可跑)
英语场景 → Llama 4 405B

# 启动 vLLM 服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model Qwen/Qwen3-72B \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 32768 \
    --port 8000

# 兼容 OpenAI API 格式
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-72B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# 一行命令运行模型
ollama run qwen3:72b

# 自动处理量化、GPU 分配、API 服务
# 适合开发和测试，不适合高并发生产

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义工具
tools = [
    Tool(name="search", func=search_web, description="搜索互联网"),
    Tool(name="calculator", func=calculate, description="数学计算"),
]

# 创建 Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
agent = create_react_agent(llm, tools)

# 运行
result = agent.invoke({"input": "2026 年中国 GDP 是多少？乘以 7 汇率换算成美元"})

# 文件系统
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/dir

# PostgreSQL
npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost/db

# Brave 搜索
npx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search YOUR_API_KEY

# Git
npx -y @modelcontextprotocol/server-git /path/to/repo

# Puppeteer（浏览器自动化）
npx -y @modelcontextprotocol/server-puppeteer

from mcp import Server, Tool

server = Server("my-custom-tools")

@server.tool()
def analyze_sentiment(text: str) -> dict:
    """情感分析"""
    score = sentiment_model.predict(text)
    return {"score": score, "label": "positive" if score > 0 else "negative"}

server.run("stdio")

你的场景是什么？
│
├─ 个人学习/实验
│  └─ Ollama + LangChain + ChromaDB
│
├─ 初创团队 MVP
│  └─ vLLM + CrewAI + MCP + PostgreSQL
│
├─ 企业生产环境
│  └─ vLLM 集群 + LangGraph + MCP + Redis + K8s
│
└─ 大规模 Agent 平台
   └─ 多模型路由 + LangGraph + MCP 生态 + 向量DB集群 + 监控