打造你的第一个AI Agent：从需求分析到架构设计

前面几篇文章，我们讨论了 AI Agent 的概念和技术选型。今天，我想和大家分享如何从零开始打造一个 AI Agent。我会用一个实际的项目案例，带大家走一遍完整的开发流程。

项目背景

事情要从一个月前说起。那天我正在整理自己的笔记库，突然发现一个痛点：我的笔记散落在各个工具里（Notion、飞书、本地 Markdown），想找一个知识点经常要翻好几个地方。

于是我就想：能不能做一个 AI 助手，帮我管理和查询这些笔记呢？需求大概是这样的：

1. 能统一检索多个来源的笔记
2. 理解我的问题，给出准确的答案
3. 可以帮我总结和归纳知识点
4. 最好还能帮我发现知识盲点

看起来需求不算复杂，但要做好还真不容易。

需求分析

首先，我列了个需求清单，按优先级排序：

必要功能（MVP）：

1. 统一检索

   • 支持 Markdown 文件
   • 支持 Notion API
   • 支持飞书云文档

2. 智能问答

   • 理解自然语言问题
   • 从相关笔记中提取答案
   • 给出引用来源

3. 知识总结

   • 按主题汇总相关笔记
   • 生成知识图谱
   • 提供学习建议

进阶功能（后期优化）：

1. 知识更新

   • 定期同步各个来源
   • 检测知识点更新
   • 提醒复习过期内容

2. 个性化推荐

   • 学习进度跟踪
   • 知识盲点分析
   • 个性化学习建议

架构设计

有了需求清单，接下来就是设计系统架构。我的思路是这样的：

1. 整体架构

┌─────────────────┐
│    Web UI       │
└────────┬────────┘
         │
┌────────┴────────┐
│   API Server    │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┐
    │  Core   │
    └────┬────┘
         │
┌────────┴────────┐
│  Knowledge Base │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┐
│ Data Sources │
└─────────────┘

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