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AI偶然

学习智能体的这段时间，我发现一个比较有意思的现象，就是大多数市面上的智能体只有价值，没有商业价值。

有的智能体功能看起来很炫酷，但就是解决不了一点实际问题，有的智能体却能帮助企业实现 300% 提效。

这是因为大多数人在制作一个普通智能体或运用在商业的智能体上，他们都没有一套系统的方法论。

可以说很多人在制作智能体的时候，都在自嗨，甚至连受众用户群体都没了解过。

因此，我们在制作智能体的时候，不应该急着写代码，梳理工作流，而是坐下来好好规划一下：这个 Agent 到底是谁在用？能解决什么痛点？它的场景是什么？

先把这些问题想清楚，才能少走弯路，释放 Agent 的价值。

今天我就讲述一套我个人搭建 Agent 的方法论。

需求与场景定义

需求是指个体或系统在特定条件下为实现某种目标或维持某种状态所必需的资源、条件或服务。

场景定义了用户使用产品或服务时的行为，需求以及互动方式，帮助我们更好的理解用户的体验和期望。

怎么样？是不是说了跟没说一样？哈哈，说点人话。

其实我们在做一个智能体之前，我们就需要调研一些场景，从中寻找一些可能存在的痛点需求。

一个智能体当它能够解决目标用户的需求时，才能留住目标用户，才可能有商业价值。

但需求只有在场景下，才会被体现出来。

举个例子：上周我在面试，发现一些写字楼楼下开有一些什么广告，打印，复印店，我去店里打印自己的简历，发现店里的生意还是很不错的，我都需要等一段时间才轮到我打印。

如果这些打印店开在一些繁华的商业街，它当然也有生意，但大概率不会比写字楼下的生意好。

因为在写字楼下的打印店，它已经有明确的场景，明确的需求，且需求频率较高，同时目标受众基本也确定了。

由此，我们可以知道，在确定需求前，我们应该先确定场景，再确定目标用户，最后再定义需求，而不是直接就定义需求就完事了。

因为你认为的需求，它在某些场景下不一定是真需求，就算它是真需求，它在某些场景下，它也没那么紧急或频繁。

所以，我们在做一个智能体之前，我们需要考虑好它在应用场景中目标用户的需求，需求紧急度怎么样，频率怎么样，如果是一次性的，那么用户用完就走了。

当然，如果是企业内部提效，场景和需求已经确定了，这一步直接跳过。

需求分析

当我们确定好场景，目标用户，以及需求之后，我们下一步就要对需求进行梳理，进行分析。

那么我们该分析什么东西？又怎样去做分析？

首先，我们要明确的是，我们做这个 AI Agent 是帮我们解决什么样的问题。

比如我是一位做自媒体的人，我就会做一个来帮我解决重复性工作的 AI Agent ，比如找选题，找热点，做用户分析。

其次，我们要进行工作流的拆解，这一步我们要时刻记住，我们该分析，该梳理的那些步骤，是重复的，机械化的步骤，且越详细越好。

当然，这时候我们也可以使用 AI 进行协助，充分的利用 AI 的思考能力，减少自己的工作时间，但我更希望你能独立思考，这对你来说十分有益。

作为一位工作流梳理专家，麻烦你帮我梳理一下“自媒体编辑”这个角色在日常工作中需要重复执行的任务，并且标注出哪些任务可以由 AI 来协助，哪些任务需要我亲自完成。请先以表格形式输出，表格包含三列：工作内容、AI 协助、人工来做。当我认为表格内容完整后，我会回复“继续”，随后请你以 Mermaid 流程图的形式输出，每个流程节点需注明是否可由 AI 协助完成，流程图为横向。梳理过程中，请明确可能涉及的工具。

最好我们能输出一个需求文档，流程图。

选择平台

分析完需求之后，我们就该选择合适的 AI Agent 的平台了，这里只需要根据自己的需求进行选择即可。

Coze，云端 AI Agent 快速搭建，插件类型丰富，多 Agent 协作，拖拽式工作流，但不能在本地。

Dify，开源灵活，通过可视化的界面，极大地简化了开发流程，不仅面向个人开发者，它还提供了企业级的解决方案。

FastGPT，知识问答优化方面强。

新手直接使用 Coze，Dify 无代码平台。

选择 LLM

选择完平台以后，我们就该考虑选择大模型了，那么我们该如何选择大模型呢？

答案是根据你的具体使用场景进行选择，如果你的场景比较的复杂，就可以考虑混合使用了。

但我建议你去深入了解一下不同模型的能力，现在海外的 ChatGPT，Claude，Gemini等，国内的也有 Kimi，通义千问，DeepSeek，豆包等。

每个模型有每个模型的优势特点，不要啥啥场景都用一个模型，要最大发挥模型的优点。

比如

• 该模型的领域专精度怎么样？

• 该模型的处理上下文的窗口长度怎么样？

• 该模型的算力，推理能力怎么样？

• 该模型的价格怎么样？

• 该模型会不会泄露用户隐私数据？

• ....

如果你选择海外的模型，我建议选择 OpenAI 和 Claude 毕竟是属于头部的大模型，国内的大模型的话，毫无疑问了直接选 DeepSeek 即可，最近 DeepSeek 也是迭代更新了，有兴趣的朋友可以看看。

选择工具

在AI Agent开发中，工具选型是构建智能体能力体系的核心环节。工具作为智能体的"感官与肢体"，可分为两大技术实现路径

标准化接口工具（API驱动），有 API 接口的工具，对接就比较的简单，在 Coze，Dify 平台上，已经集成了许多工具，直接配置就行了。

非结构化系统交互（RPA驱动）通过计算机视觉（CV）与操作系统级自动化，模拟人类键鼠操作的自动化工具。

写提示词

提示词是 AI Agent 的核心，只有好的的提示词，大模型才能输出好的答案。

之前 DeepSeek 爆火的时候，我一度认为已经不需要提示词了，但后面发现没有好的提示词，DeepSeek 的回答很容易用力过猛。

所以，在我不怎么使用提示词用了一些推理模型一段时间之后，又乖乖回去使用提示词了。

毕竟

• 好的提示词能帮助 AI Agent 准确地理解任务，提升大模型的回答质量。

• 好的提示词可以减少 token 的消耗，降低钱的成本。

• 好的提示词在后续的修改，扩充和调试都很方便。

• 好的提示词能节约上下文的窗口空间。

• 好的提示词可以减少大模型的响应延迟，提高回复的速度。

• ....

除了掌握如何编写有效的提示词以外，我们还要了解提示词和大模型两者之间的交互规则是怎么样的，毕竟知己知彼，百战不殆。

比如

• 对于模型生成的一些重要信息，尤其是那种涉及专业领域，决策依据等方面的内容。

• 不要故意输入恶意或诱导的内容，让模型生成有害，不适当或虚假的信息，会导致不良后果。

• 尽量让交互方式和语言风格适应用户的习惯和偏好，使交流更加流畅。

• 模拟用户提一些刁钻的问题，拒绝一些完美的话术，迫使其发生错误。

数据存储

在我们使用 AI Agent 的时候，必然会产生一些数据，比如聊天记录，实时采集的信息，这时候我们就要使用数据库将这些重要的数据进行存储。

对于那些敏感的数据，我们就本地存储，对于那些非敏感数据，我们就可以选择云端。

同时，对于搞技术的人，直接使用 MySQL 这种常用的数据库就行，我也用的这个。

对于那些非技术人员的话，我常见的就是使用飞书文档了。

构建 UI

博主还在学，后期该内容再更新一篇，后面再写吧，抱歉。懂得可以联系俺，教一下俺。

测试评估

当 AI Agent 开发完之后，我们就要进行测试了，做软件开发需要测试，这个也是不例外。

测试方面的话，对于我们这种新手，主要考虑以下几个方面。

功能测试：验证任务执行的完整性，防止执行一半，中断没数据了，我就遇到过。

压力测试：模拟高并发的一些请求。

AB测试：对比一些不同模型，不同提示词的一些效果。

在评估方面的话，我们主要关注两个点就够了。

准确性：关键人物完成率，比如我们搭建了一个客服 AI Agent ，这时候我们就要看客服回答的正确率。

成本：这个必须考虑，主要看单次调用 Token 消耗是多少。

部署发布

测试你感觉没问题，那我们就要发布使用了，不同的 AI Agent 开发平台有不同的部署方式。

有的是云端部署，有的是本地的部署，看情况操作即可。

在发布完成后，我们还要对日志进行监控分析，追踪存在的一些异常行为。

同时，我们也要持续迭代，比如定期更新知识库与模型版本，要跟上时代，懂吧兄弟。

总结

今天，我们讲了一套搭建 AI Agent 的方法论，这套方法论适用于大多数情况，不能说全部，里面还有很多细节，需要我们去考虑。

主要的步骤分为 需求与场景定义 —> 需求分析 —> 选择平台 —> 选择 LLM —> 选择工具 —> 写提示词 —> 数据存储 —> 构建UI —> 测试评估 —> 部署发布。

方法并非一成不变，将来我会在不断的实践中调整方法，所以这个方法论也会持续更新，一段时间更新一篇吧，文章内容不会使用花里胡哨的词句，只讲大家听得懂的内容！

最近俺也是成为了打工人，但账号会持续更新内容，可能会更新的比较的慢，但只更新大家想看的，能看懂的内容。

感谢你的耐心。

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