使用Langbase平台和Gemini模型构建AI智能体

作者 / 产品解决方案工程师 Vishal Dharmadhikari、AI 开发者体验工程师 Paige Bailey 和 Langbase 创始人兼 CEO Ahmad Awais

AI 领域的发展日新月异，其中 AI 智能体的兴起尤为引人注目。它们不只是简单的聊天机器人，而是复杂的系统，其中先进的语言模型在开发者的指导和监督下可主动管理自身操作，并利用各种工具达成特定目标。对于开发者而言，这一转变开启了创造新一代应用的无限可能，这些应用能够自动化复杂的流程，使工作流程更加高效，并为用户提供高度个性化的体验。

Langbase 可助力开发者构建、部署和扩展可组合的 AI 智能体。其平台与 Gemini 模型 (特别是 Gemini Flash) 的无缝集成，为 AI 智能体的开发带来了前所未有的性能和效率提升。

借助 Gemini 模型构建 AI 智能体

Langbase 通过一系列评估发现，使用 Gemini 模型构建 AI 智能体能够带来显著优势。

性能卓越: Gemini 模型，特别是拥有 100 万 token 上下文窗口的 Gemini Flash，在处理复杂任务和海量信息方面表现出色，而这正是 AI 智能体所需要的。这意味着，借助庞大的上下文窗口，开发者可以创建出更强大、更有能力的智能体，它们能够更有效地理解和响应复杂的提示。

效率提升: 凭借出色的响应速度，Gemini Flash 模型非常适合实时应用和面向用户的智能体。Langbase 发现，Gemini 1.5 Flash 的响应速度比同类模型快 28%，因而可带来流畅且敏捷的用户体验，这对于 AI 驱动型应用的成功至关重要。

成本优势: Langbase 发现，Gemini 模型可以将成本降低 50%，这对于构建可扩展和可持续的 AI 解决方案的开发者来说是一个关键因素。这种成本优势使 Gemini 模型成为大规模部署和预算有限的项目的绝佳选择。

高吞吐量: Gemini 模型能够在不牺牲性能的情况下处理大量请求。Langbase 观察到，Gemini 1.5 Flash 的吞吐量提高了 78%，能够每秒处理多达 131.1 个 token。

Langbase 如何简化开发者的工作

Langbase 为开发者构建 AI 智能体提供了简化且友好的途径，使得将 Gemini 模型集成到应用中变得更加容易。这对于希望专注于构建创新功能而非陷入基础设施和集成挑战的开发者来说至关重要。

对开发者而言的主要优势:

Gemini 模型是适用于 AI 智能体开发的强大资源。Langbase 的评估证实了该模型在上下文处理、速度、吞吐量和成本等方面的显著优势。

Langbase 是一个无服务器智能体开发平台: 支持开发者利用 Gemini 和全托管式语义 RAG "记忆代理" 来部署智能体。

Langbase 简化了构建复杂 AI 智能体的过程。它们将基础设施、智能体构建和模型编排整合到一个统一的平台上，如此一来您便可以专注于产品交付。只需接入 API，即

可开始构建。

Gemini 庞大的上下文窗口使智能体具备上下文感知能力，从而实现更为复杂和细致的行为表现。

智能体驱动的未来

Langbase 的先进平台与 Gemini 强大模型的结合，使开发者能够构建新的智能应用。要详细了解开发者如何构建 AI 智能体，请参阅 Langbase 的 "AI 智能体现状" 研究，或在其平台上探索他们对 Gemini 模型性能的深入研究。我们期待看到您使用 Gemini 模型和 Langbase 等所能打造出的卓越的 AI 智能体。

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