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AI Agent 不只是模型和提示词
它们需要一个结构化、系统化的构建过程。让我来解释为什么…
大多数人在构建可用于生产的智能体时失败了，因为他们跳过了基础步骤，急于进入实施阶段。
结果呢？
智能体无法解决实际问题、消耗大量令牌，或在边缘情况下失败。
📌 以下是真正构建可工作的 AI Agent 的 7 步框架：
1️⃣ 从目标开始
用可衡量的成功指标清晰地定义问题
为你的用例选择正确的工作流设计模式
确定“人在回路”干预的最佳时机点
为你的智能体能做什么和不能做什么设定明确的约束
2️⃣ 选择合适的模型
LRM：适用于编码和分析等复杂推理任务
LLM：适用于平均令牌效率较高的通用用例
SLM：适用于查询路由、重写和轻量级操作
那么 MoE 和其他模型呢？在哪些用例中选择哪种模型？
我已经做了一个详细的分解，你可以在评论区查看。
3️⃣ 选择正确的框架
简单工作流：Gumloop, Langflow, Dify, Smol agents, N8N
生产环境：Langchain, Google ADK, CrewAI, Llamaindex, OpenAI Agent SDK
4️⃣ 连接工具
与 MCP 服务器集成以访问外部数据
使智能体能够将其他智能体作为工具使用
实现函数调用以获取结构化输出
提供文件系统访问权限以实现更快的存储和检索
5️⃣ 划分记忆
缓存记忆：用于自定义系统提示
情景记忆：用于回忆过去的经验
文件系统记忆：用于持久化文档存储
6️⃣ 管理上下文
通过智能摘要压缩旧上下文
通过性能指标监控上下文有效性
根据当前任务需求动态添加上下文
7️⃣ 测试与评估
对特定功能和工作流运行单元测试
为核心流程发现边缘情况
跟踪智能体执行每个成功任务的成本
原型与生产级智能体之间的区别，就在于遵循这种系统化方法，而不是跳过步骤。
但如果你不知道从哪里开始…
我已经准备了一份学习资料，你可以用它从今天开始学习 AI Agent。
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