开发一个 AI 智能体(AI Agent)项目,不再是简单的"写代码",而是一个涵盖了从意图对齐到持续治理的闭环过程。

国内的主流开发流程已从"模型调优"转向了"工作流编排"与"多智能体协同"。以下是 AI 智能体开发的标准化流程:

1. 需求定义与场景拆解

这是项目成败的关键。AI 智能体不是万能的,必须明确其边界。

角色定义: 明确 Agent 的身份(如:资深雅思口语教练、企业财报分析师)。

核心目标: 设定 Agent 需要达成的具体结果。

能力拆解: 将任务拆分为"感知"(听/读)、"决策"(规划路径)和"行动"(调用工具)三个部分。

1. 架构设计与模型选型

大脑选型: 根据逻辑复杂度选择底座模型(如通义千问 Qwen2.5、文心 4.0 或 DeepSeek)。

框架选择: 决定是使用低代码平台(如 Dify、扣子 Coze)还是代码框架(如 AgentScope、LangGraph)。

知识库设计(RAG): 准备私有数据,通过向量化存储,解决 AI "胡言乱语"的问题。

1. 工作流编排

现代 Agent 开发的核心。将复杂的任务线性化或逻辑化。

Prompt 工程: 编写系统提示词,规定 Agent 的语言风格、约束条件和标准作业程序(SOP)。

任务规划(Planning): 设计 Agent 如何将一个大问题拆解成多个子步骤。

工具集成(Tools/Plugins): 给 Agent "装上手脚"。例如:搜索插件、代码执行器、甚至企业内部的 ERP 接口。

1. 多智能体协同设计

如果单个 Agent 无法胜任复杂任务,则需要设计"团队"。

角色分配: 建立一个"经理 Agent"负责分发任务,多个"执行 Agent"负责专业领域。

通信协议: 定义 Agent 之间如何传递信息、如何互相打分(Self-Reflection)以及何时请求人工介入(HITL)。

1. 评测与对齐

基准测试: 使用特定的数据集测试 Agent 的回答准确率。

坏例分析(Bad Case Study): 针对 Agent 表现不佳的情况,反向优化 Prompt 或补充知识库。

安全护栏: 接入国内合规性审查接口,防止生成敏感或违规信息。

1. 部署与持续迭代

多端分发: 接入微信、钉钉、飞书或网页端。

用户反馈闭环: 记录用户对回答的"点赞/点踩",这些数据将成为下一轮模型微调(Fine-tuning)的重要素材。

长效记忆管理: 优化 Agent 的记忆检索机制,确保它能像"老熟人"一样记住用户的偏好。

开发建议:从"小"开始

对于初学者或企业内部初次尝试,建议遵循 "低代码原型 -> 业务验证 -> 高代码定制" 的路径。先在 Dify 或 扣子 上跑通逻辑,再考虑深入底层代码开发。

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