七个步骤带你轻松搭建商用 AI Agent

七个步骤带你轻松搭建商用 AI Agent

随着人工智能技术的快速发展，商用AI代理（AI Agent）已经成为提升工作效率和优化业务流程的重要工具。本文将为你提供一份详细的指南，分解构建AI代理的七个关键步骤：需求梳理、选择合适的软件、提示工程的实施、数据库的选择和管理、构建用户界面、进行测试评估，以及最后的部署发布。

1. 清晰定义需求

在构建AI助手的首要步骤是清晰定义需求。首先，我们需要明确AI助手的目的：它是为了解决什么问题？例如：

• 如果你是一位自媒体从业者，可能希望AI助手帮助处理一些重复性工作，比如寻找对标内容、追踪热点、进行内容分析、草拟初稿等。这可以让你将更多精力投入到创意和内容创作上。
• 如果你是一位贸易公司的老板，可能需要AI助手来整合来自不同平台的订单信息，进行产品询价和价格比较。

你应该专注于那些重复性高、机械性强、不需深思熟虑的任务。越详细越好。你还可以与AI工具进行交流，利用它形成初步草稿后再进一步完善。

2. 选择AI Agent开发平台和大模型

在AI Agent的构建过程中，选择合适的开发平台和大型语言模型（LLM）是关键的第二步。

选择AI Agent开发平台

在众多的无代码AI Agent开发平台中，比如Dify、Coze、FastGPT，我们该如何选择适合我们的平台呢？

• Coze：只能在云端使用，无法本地部署，适合不需要高度自定义且重视云端服务的用户
• Dify：完全开源，无使用限制，适合技术能力强且需要高度自定义的团队，但在知识问答方面能力较弱
• FastGPT：虽有使用限制，但在知识回答能力上较强，适合需要强大问答支持的场景

更高级的开发平台如LangGraph和CrewAI，允许AI自我规划并执行任务，但需要一定的编程技能。是否选择这些平台，取决于我们的具体需求，也可以考虑结合使用多个平台。我们需要深入了解每个平台的优势与劣势，确保所选平台能够满足特定场景的需求。

选择大模型

在选择大模型方面，市场上既有国际知名的模型如OpenAI的模型、Claude、Gemini，也有国内的Kimi、通义千问以及近期受关注的DeepSeek。此外，还有开源模型如LLaMA、Grok，以及小型模型如Mistral。

每种模型都有其特定的优势和适用场景：

• 国际模型通常在多语言处理和广泛的知识领域表现优秀
• 国内模型在本土化信息处理上更具优势，对中文内容的理解和回应更加精准
• 开源模型提供了高度的可定制性，适合有能力进行深度开发的团队
• 小型模型则在资源消耗和运行效率方面有优势，适合资源有限或对响应速度有高要求的应用。

选择合适的模型需考虑我们的具体需求，如处理语言的种类、预算限制、以及是否需要高度定制化等因素。

3. 提示工程

提示工程是构建AI Agent时的核心环节，良好的提示词可以显著提高大模型输出的质量和准确性。

提示词的重要性

好的提示词具有以下几个关键优势：

• 提高准确性：帮助AI Agent更准确地理解任务需求。
• 节省资源：有效的提示词可以减少token的消耗，从而降低运行成本。
• 保持连贯性：帮助AI Agent理解上下文，确保对话的流畅和连贯性。

因此，掌握如何编写有效的提示词至关重要。

提示词框架

在具体实施时，可以考虑这几种主要的提示词框架，它们分别是CRISPE、BROKE、ICIO和CoT（Chain-of-Thought）

CRISPE 框架

• Capacity and Role（角色和能力）：明确AI在交互中应扮演的角色，如教育者、翻译者或顾问。
• Insight（背景）：提供足够的背景信息，帮助AI理解其在特定情境下的作用。
• Statement（任务）：直接说明AI需要执行的具体任务。
• Personality（个性）：设定AI的回复风格和格式，使其更符合用户的期望和场景需求。
• Experiment（实验）：如有需要，可以让AI提供多个处理结果示例，供用户选择。

BROKE 框架

• Background（背景）：如，“你正在为一家初创科技公司撰写关于其最新产品的新闻稿”。
• Role（角色）：指定AI作为“新闻稿撰写者”，专业地处理任务。
• Objectives（目标）：明确任务目标，如“撰写一篇突出产品独特卖点的吸引人新闻稿”。
• Key Result（关键结果）：设定回答的具体期望，如“使用正式和专业的语言”。
• Evolve（改进）：在AI给出初步回答后，提出可能的改进方向。

ICIO 框架

• Instruction（任务）：清晰指定AI执行的具体任务，如“翻译一段文本”。
• Context（背景）：提供任务的相关背景，帮助AI更好理解其上下文。
• Input Data（输入数据）：明确AI处理的具体数据，如特定的文本或信息。
• Output Indicator（输出格式）：规定期望的输出格式和风格。

CoT (Chain-of-Thought) 框架

• Few-Shot CoT：通过提供少量示例，描述AI应如何步骤地思考问题，从客户需求出发，逐步解答。
• Zero-Shot CoT：仅通过增加“让我们一步步地思考”这样的提示词，引导AI按顺序思考。

与大模型的交互规则

• 分段输出：长文内容分多次输出通常比一次性输出的质量更高。
• 使用符号分隔：不同的符号可以帮助大模型更好地区分和理解不同的信息部分。
• 任务拆解：对于复杂任务，将其拆解为若干步骤，引导大模型分步执行，通常效果更佳。
• 明确输出限制：清晰规定输出内容的字数、格式、风格和语言难度，以确保结果符合预期。

掌握这些框架和规则将大大增强你的AI Agent的效能，使其在各种情境下都能发挥最佳性能。

4. 存储选型

在构建AI Agent的过程中，确定合适的存储方案是关键的第四步，因为AI Agent运行过程中会产生大量的数据，如聊天记录、采集数据等。

非技术人员的存储选项

对于非技术背景的用户，推荐使用如飞书的多维表格等工具。这些工具的优势在于：

• 高可视化：直观的界面，使得操作更加简单易懂。
• 易于操作：用户无需深厚的技术背景即可快速上手。
• 对接简单：轻松与其他系统或平台集成。

然而，这类工具也有其局限性：

• 扩展性有限：当数据量增加时，读取速度可能变慢。
• 处理能力有限：对于复杂的业务逻辑处理能力不足。

技术人员的存储选项

对于具备技术背景的用户，推荐使用更为专业的数据库系统，如：

• MySQL：一种广泛使用的关系型数据库，适合需要严格数据结构和复杂查询的应用。
• NoSQL：如MongoDB等，适用于处理大规模数据集合，特别是当数据模型不固定时。

这些数据库系统提供了更强大的数据处理能力和更高的可扩展性，能够支持复杂的查询和大数据量的存储，适合需要进行深度数据分析和业务逻辑处理的场景。

选择标准

在选择合适的存储解决方案时，应考虑以下几个因素：

• 数据量：预期的数据量大小决定了需要的存储系统的扩展性
• 业务需求：不同的业务场景可能需要不同类型的数据库支持
• 技术能力：用户的技术背景也是选择数据库时的重要考虑因素

在选择合适的存储方式时，需要根据具体需求和技术能力，选择最适合的存储方案，以确保数据的有效管理和使用。

5. 构建UI界面

构建用户界面(UI)是创建AI Agent的第五步，这一步骤关键在于提供与用户互动的前端界面。选择合适的平台和工具对于开发一个高效、用户友好的UI至关重要。

使用现成平台的UI选项

• Coze平台：提供了DIY（自助定制）的界面选项，允许用户根据自己的需求定制UI。这种方式适合那些希望完全控制用户体验的开发者
• Dify平台：提供了预制的界面，这些界面简单易用，但不支持修改。如果你追求快速部署而不需要深度定制，这是一个不错的选择

独立开发UI

如果现成的解决方案不能满足你的需求，你可以选择独立开发UI，并通过API与AI Agent后端服务进行对接。这种方式提供了最大的灵活性和控制权。例如，你可以使用如Cursor这样的AI编程平台来定制开发自己的界面

多Agent管理

在Coze和Dify平台上，你可以定义多个AI Agent。如果需要同时管理多个Agent，自主开发的UI可以让你在一个统一的界面上进行操作和管理，这样可以极大地提高工作效率和用户体验

为何需要自己开发UI

• 个性化定制：自主开发的UI可以完全根据你的品牌和用户需求进行定制。
• 灵活性和扩展性：可以随时调整和升级界面功能，以适应业务发展和用户反馈。
• 多Agent整合：一个定制的UI可以整合多个AI Agent的管理和操作，使得管理更为集中和高效。

可视化页面最重要的是确保用户界面能够提供流畅、直观的用户体验。

6. 测试评估

在AI Agent的开发过程中，测试评估是确保系统稳定性和输出质量的关键第六步。有效的测试和评估能够确保AI Agent不仅运行无误，还能提供准确可靠的用户回复。

测试的重要性

测试主要是为了确保AI Agent在实际操作中不会出现技术故障，如程序错误或是大模型无法处理特定用户请求的情况。通过系统的测试，可以及早发现并修复潜在问题，提升系统的稳定性和可靠性。

评估的目标

评估则着重于验证AI Agent的输出质量，包括回答的正确性和响应的适当性。在评估过程中，不断优化AI Agent的性能至关重要，这包括提高回答的精确度和降低token消耗，以减少运行成本。

使用LangSmith进行监控和测试

LangSmith是一个工具，可以在多个方面支持AI Agent的测试和评估：

• 调试和测试：它提供工具帮助开发者发现并解决程序中的错误，确保AI Agent能够正确执行任务。
• 评估：通过设计和执行各种测试案例，可以系统地评估AI Agent在实际应用中的表现，如问题回答的准确性和处理请求的可靠性。
• 监控：LangSmith能够实时监控AI Agent的运行状态，包括处理请求的速度和操作成本，这对于维护系统效率和成本效益非常重要。
• 日志记录：此功能能记录AI Agent的所有操作细节，包括接收的问题、给出的回答及其它相关参数，这些信息对于后续的分析和系统优化提供了宝贵数据。

7. 部署发布

部署发布是AI Agent开发流程的最后一步。不同的开发平台有各自的部署方式：

• Coze：允许直接发布到豆包、小程序等平台
• Dify：可以直接发布为Web应用或嵌入到你的系统中

如果你是独立开发的AI Agent，可以选择购买服务器进行独立部署。这为你的AI Agent提供了完全的控制和自定义的灵活性。