从0到1构建商用Agent（智能体）：踩坑经验与实战复盘，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

最新推荐文章于 2025-09-22 10:49:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-22 10:49:47 发布 · 337 阅读

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#人工智能 #embedding #chatgpt #程序员 #langchain #LLM #Agent

最近一年，身边做电商的想自动化客服，做内容的想批量生产文案，做B端的想提升销售效率。大家都知道AI Agent有价值，但真正动手时发现坑比想象的多。

我自己折腾了十几个项目，有成功的也有翻车的。今天分享一些实用经验，希望能帮大家少走弯路。

第一部分：方法论 - 5 步避坑指南

1. 需求聚焦：别想着做万能助手

先说个血泪教训

去年我们团队雄心勃勃想做一个"什么都能干"的智能助手，结果搞了3个月，每个功能都是半吊子。最后发现用户根本不买账，因为每个场景都不够深入。

后来我们学乖了，专门盯住那些"又蠢又累"的重复性工作。比如：

（1）每天要回复几百条相似的客户咨询

（2）需要从多个表格里找数据做汇总

（3）要根据固定模板生成各种文档

怎么找到这些场景？

现在我们的做法是先让ChatGPT帮忙梳理现有工作流程，它会把每个环节都列出来。然后我们人工筛选，看哪些真的值得自动化。

关键是要诚实：AI现在还是个"很聪明的实习生"，能处理标准化任务，但遇到需要创意决策、复杂谈判的事情还是得人来。

工具选择：别被技术名词吓住

平台这块我踩过的坑

刚开始觉得用代码才够专业，结果在LangChain上折腾了一个月，天天调试各种bug。后来发现对于大部分场景，无代码平台其实就够用了。

现在我们的选择逻辑是：

（1）快速验证想法：直接用Coze，上手快，模板多

（2）需要深度定制：用Dify，开源的，数据可控

（3）复杂逻辑处理：才考虑LangGraph这种需要编程的

大模型怎么选？

说实话，对于大部分商用场景，模型之间的差异没想象中那么大。我们现在主要考虑：

（1）预算充足 → OpenAI或Claude，效果确实好

（2）成本敏感 → DeepSeek，性价比很香

（3）数据敏感 → 考虑本地化部署

提示词：这是个手艺活

ICIO框架好用但不万能

网上很多人推ICIO（任务+背景+输入+输出），确实有用，但我发现对于复杂一点的场景还是不够。

比如客服场景，用户问的千奇百怪，单纯的ICIO容易让AI回复很机械。我们现在更多用CoT（思维链），让AI先分析再回答：

先判断客户的情绪状态→ 再识别具体问题类型 → 然后查询相关信息→ 最后组织回复内容

几个实用技巧

（1）多给例子：3-5个好例子比长篇解释有用多了

（2）限定格式：JSON输出真的能减少很多解析问题

（3）预设异常：提前告诉AI遇到奇怪输入怎么办

测试部署：现实总比想象骨感

测试这块真的重要

之前有个项目，内测时效果很好，一上线就各种问题。用户的输入比我们想象的花样多太多。

现在我们都会做至少2周的灰度测试，找一小部分真实用户试用。LangSmith这类工具确实有用，能看到哪些地方经常出错。

部署策略

（1）急着验证效果：直接用平台自带的发布功能

（2）要融入现有系统：开发API接口，自己做前端

持续优化：这是个长期活

数据驱动，而不是拍脑袋

每周我们都会看看用户反馈，哪些回复被点了差评，哪些问题AI答不上来。然后针对性地调整提示词。

有时候一个小调整就能显著提升效果。比如我们发现客户对冷冰冰的回复不满意，后来在提示词里加了"用温暖友善的语气"，满意度就上去了。

第二部分：实战案例 - 一个真实项目的完整复盘

去年帮一个朋友的电商公司做了个客服AI，从开始到现在运行了大半年，效果还不错。分享下具体是怎么做的。

背景：一个真实的痛点

朋友的公司做3C数码，每天客服咨询3000多条。主要问题是：

（1）大部分都是重复问题：订单在哪、什么时候发货、怎么退货

（2）客服要在好几个系统里查信息，回复慢

（3）晚上和周末没人值班，丢单

老板算了笔账，如果能自动处理大部分咨询，一年能省大量人力成本。

第一步：摸清楚哪些能自动化

我们花了一周时间分析客服记录，发现规律很明显：

（1）35% 问订单状态（这个最容易自动化）

（2）25% 问商品信息（有标准答案）

（3）20% 售后问题（大部分是标准流程）

（4）其他20% 比较复杂

我们决定先搞定前60%，也就是订单查询和商品咨询。

第二步：技术选型的考虑

为什么选Dify？

主要是因为：

（1）开源免费，老板喜欢

（2）能私有化部署，数据安全

（3）API接口丰富，容易集成现有系统

模型选择

试了几个模型，最后选了DeepSeek做主力，偶尔复杂情况用Claude兜底。主要是成本考虑，每天几千条对话，用GPT-4会很贵。

第三步：提示词的反复调优

订单查询的提示词演进

第一版很简单，就是"帮客户查订单"。结果AI经常理解错客户的意思，或者查不到信息就卡住了。

后来我们改成了这样：

你是客服助手，专门处理订单查询。
处理步骤：
1.
 从客户消息里找出订单号或手机号
2.
 如果信息不全，礼貌地要求补充
3.
 调用系统查询订单状态
4.
 用客户听得懂的话解释结果
5.
 主动告诉客户下一步怎么办
注意：
-
 语气要亲切，不要机械化
-
 如果查不到订单，要安抚客户情绪
-
 遇到投诉或复杂问题，直接转人工
效果好了很多，但还是有问题。比如客户说"我的订单怎么还没到"，AI有时候不知道该查哪个订单。
最终版本我们加了更多异常处理：
常见情况处理：
-
 客户没说订单号 → 要求提供订单号或下单手机号
-
 查到多个订单 → 列出最近3个，让客户确认
-
 订单异常状态 → 解释原因并提供解决方案
-
 客户情绪激动 → 先安抚，再解决问题

第四步：上线和试错

灰度测试的发现

我们先在微信客服群里试了2周，发现了一堆问题：

（1）AI对于"大概什么时候"这种模糊问法处理不好

（2）遇到催单的客户，回复太官方，客户不满意

（3）有些地方的物流信息不准，AI照样回复了

解决方案

（1）增加模糊语言的处理逻辑

（2）在提示词里加入共情表达

（3）建立数据校验机制，不确定的信息不要瞎说

第五步：效果和持续改进

3个月后的数据