内容
# AI 智能体基础设施全景
一个开放的、比较性的目录，记录了开发者用于构建、部署和操作**自主AI智能体**的工具——这些软件系统（诸如 Claude Code、Cursor、AutoGen、LangGraph、Mem0、Zep 等）能够接收指令、规划、调用工具、在会话间记住事物并在现实世界中行动。
每个条目都根据 **85 个属性**进行跟踪（包括许可证、成熟度等级、部署模型、MCP / A2A 协议支持、可观察性堆栈、合规性立场、延迟、定价等），并在系统之间建立**类型化关系**（如构建于、扩展、竞争、引用等）。目前，目录涵盖 **912 个系统**和 **528 个关系**。
目标很 straightforward：为构建者、研究人员和分析师提供一个单一的平台，以比较现有系统、查看实际部署的情况而非仅仅发布的信息，并找出空白点。
## 从这里开始
- **浏览目录 →** <https://mrpeppersdev.github.io/agent-infrastructure-landscape/>
— 可排序、可筛选的表格，包含每个系统的详细页面、并排比较、血统图、排行榜和“最佳”列表（例如 [开源智能体记忆](https://mrpeppersdev.github.io/agent-infrastructure-landscape/best/open-source-agent-memory)、[支持 MCP 的系统](https://mrpeppersdev.github.io/agent-infrastructure-landscape/best/agent-memory-with-mcp)）。
- **主要发现 →** 五个简短、可引用的故事，从目录中提炼。可以在 [站点上以卡片形式](https://mrpeppersdev.github.io/agent-infrastructure-landscape/findings) 查看或在源代码中阅读：[`docs/FINDINGS.md`](docs/FINDINGS.md)。
- **原始数据 →** [`data/landscape.json`](data/landscape.json) + [`data/landscape.edges.json`](data/landscape.edges.json)。遵循 **CC-BY-4.0** 许可协议 — 您可以使用这些数据，但需注明来源。
## 目录中包含什么
每个记录都是一个 JSON 对象，包含稳定的 ID、显示名称、层级（从 1 battle-tested 到 5 理论阶段）、一个或多个章节成员资格（例如“专用记忆层”、“框架嵌入式记忆”、“矢量数据库基础设施” — 共 34 个章节），以及 85 个属性单元格。每个单元格包含：
- 声明本身（自由文本值）。
- 源 URL（声明来源）。
- 状态（`real-data`、`estimate`、`not-applicable`、`no-data`等）。
- **出处层级**（T1 可从 GitHub URL 自动验证，T2 需要可解析的源 URL，T3 为估计值）。
- 高波动性单元格的最后验证日期。
来源包括精选列表（Agent-Memory-Paper-List、Awesome-GraphMemory）、调查论文、基准测试排行榜（LongMemEval、LoCoMo、ConvoMem）、供应商网站、学术会议页面和有针对性的研究智能体扫描。声明均来自供应商，除非另有注明。
诚实覆盖置信度约为 **88–92%** — 已知空白点在 [`PLAN.md`](PLAN.md) 中跟踪。完整模式：[`docs/SCHEMA.md`](docs/SCHEMA.md)。
## 在您的工具中使用
**MCP 服务器** — 从任何模型上下文协议客户端（Claude Code、Claude Desktop、Continue 等）查询目录。九种只读工具：搜索、按 ID 获取、边缘遍历、覆盖范围统计、并排比较、最近更改、评估孤立检测、基板爆炸半径分析。参见 [`mcp/`](./mcp) 和 [`mcp/README.md`](mcp/README.md)。
```sh
cd mcp && npm install && npm run build
claude mcp add landscape -- node $PWD/dist/server.js
```
**命令行界面** — 与 `landscape <subcommand>` 工具相同的九种查询。默认文本输出，`--json` / `--csv` 用于机器可读使用。参见 [`cli/`](./cli) 和 [`cli/README.md`](cli/README.md)。
```sh
cd cli && npm install && npm run build
./dist/landscape.js search "memory" --tier 1 --section "Dedicated memory layers"
```
**网页应用** — [`web/`](./web) 中的 SvelteKit 静态导出，每次推送到 `main` 分支时部署到 GitHub Pages。
```sh
cd web && npm install
npm run dev # 本地服务器，地址：http://localhost:5173/
npm run build # 静态导出
```
## 目录如何保持准确
三种机制确保数据可信：
1. **每个单元格的出处**。每个声明都指向其来源 URL，并带有标记，指示声明的可验证程度。您可以跟踪引用来审核任何条目。
2. **自动新鲜度检查**。每周运行的作业（`.github/workflows/staleness.yml`）标记上游仓库超过 [`MAINTAINER.md`](MAINTAINER.md) §2 中定义的 freshness SLA 的行。停滞的行在实时表格中以可见徽章显示。
3. **自我维持的工作流程**。通过 [`/submit`](https://mrpeppersdev.github.io/agent-infrastructure-landscape/submit) 表单（或标记为 `intake` 的 GitHub 问题）提交的新系统会自动研究成草稿 PR（[`docs/INTAKE.md`](docs/INTAKE.md)）。现有章节会定期重新审核（[`docs/AUDIT.md`](docs/AUDIT.md)）。
## 编辑目录（贡献者）
`data/landscape.json` 是真实来源 — 渲染的 `landscape.html` 是构建产物，绝不手动编辑。
1. 直接编辑 `data/landscape.json`，或者让接收研究/章节审核机器人为您打开 PR。PR 会从 `.github/workflows/diff-preview.yml` 获取渲染单元格预览注释，审阅者可以确切看到每个受影响行的外观。
2. 在本地运行 `make build` — 使 JSON 协调一致，重建边缘和引用轨迹，重新渲染 `landscape.html`。
3. 运行 `make validate` — 五个离线检查，大约 25 秒：
| # | 网关 | 捕获 |
|---|-----------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|
| 1 | JSON 模式 | 记录或边缘违反 `docs/SCHEMA.md` §7。 |
| 2 | 快速步骤确定性 | 提取/协调/边缘构建脚本中的非确定性。 |
| 3 | 渲染周期稳定性 | 渲染 ↔ 提取往返过程中超过文档上限的标记漂移。 |
| 4 | S2 缓存完整性 | 损坏的 Semantic Scholar 缓存文件。 |
| 5 | 出处层级 + 新鲜度 | 单元格的出处层级与其引用不符，或行缺少所需日期元数据。 |
4. 将 JSON、重新生成的边缘文件和重新生成的 `landscape.html` 一起提交。CI 重新运行验证以及字节身份检查（JSON 必须干净地轮换到提交的 HTML）。
`make install-hooks` 提供预提交钩子（幂等；对不影响管道的更改进行短路）。`make refresh-citations` 重新拉取 Semantic Scholar 数据（约 15 分钟）；仅在添加研究论文行时需要。
## 管理和许可
本目录有明确的维护合同：[`MAINTAINER.md`](MAINTAINER.md)。它定义了范围（和非范围）、按单元格类型划分的新鲜度 SLA、三层声明验证模式、继承计划以及如何贡献或请求共同维护者权利。该合同存在是因为比较目录历史上都默默地消亡了 — DB-Engines、State of JS、dbdb.io — 而所有幸存的目录都发布了类似的合同。
目录数据在 **CC-BY-4.0** 下发布。MCP 服务器和 CLI 包在 **MIT** 下许可（参见它们的 `package.json`）。
