Tags
第 19 頁
Agent
Opik：LLM 產品上線後真正缺的不是更多 demo，而是 trace、eval 和監控回到同一個地方
AutoGen：多 agent 真正難的不是多叫幾個角色，而是把對話、工具和控制權收成工程系統
DeepEval：AI 產品不能只靠感覺驗收，LLM 評測正在變成工程團隊的測試層
LlamaIndex：RAG 和 agent 真正難的，不是接上模型，而是把資料入口做成可維護系統
Ragas：當 AI 團隊不想再靠 vibe check 上線，這套開源 eval 框架補的是哪一段
OpenAI Agents SDK：把 AI Agent 從工具呼叫包裝成可運行系統，但別把它當萬能編排層
當 AI 團隊開始自己養網頁資料，Crawl4AI 正好補上最容易爛掉的那一段
PydanticAI 正在補上 AI 應用最容易被低估的那段工程債
Dify 值得現在看嗎？真正麻煩的不是你做不出 AI app，而是每做一個都像重起一間小型軟體公司
FastMCP 值得現在看嗎？真正麻煩的不是你不會做 AI 工具，而是你把 MCP 寫成一次性膠水
1
2