手搓一个智能体有多难?7步教你轻松搞定!附一键部署秘籍

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看到智能体,也许你第一想到的就是扣子。

没错,扣子的确是一个智能体平台,可以搭建实现各种丰富功能的智能体。

但是扣子≠智能体

通俗来讲,智能体就像一个 “能自己干活的小助手”。它不是真人,但能根据设定的目标,自己观察周围环境、做判断、采取行动,甚至能从经验里学东西,不用人一步一步指挥。

比如:

  • 手机里的智能闹钟,到点会响,还能根据你睡觉的规律调整叫醒时间,这就是个简单的智能体;

  • 游戏里会主动追着你打的怪物,能 “看见” 你在哪、自己决定怎么移动攻击,也是一种智能体;

  • 更复杂的比如自动导航的无人机,能自己避开障碍物、按路线飞到目的地,也算智能体。

智能体的核心就是:能自主感知、思考、行动,帮人完成特定任务,不用你全程盯着

所以,扣子里的智能体是智能体,我们自己开发出一个可以按照固定步骤执行的程序也是一个智能体。本文选择的是后者,即不通过扣子搭建工作流等形式的智能体,而是基于AI编程开发出满足特定需求的程序,这里选择网页形式。

谈到智能体开发,可能大家都会望而却步,觉得这是一个很复杂、很难的事,其实不然,只要按照下面的7个步骤逐一执行,小白也能开发出功能完善、可商用的智能体产品出来。

话不多说,直接开干。

Step 1:构思初始想法

也就是需求种子,明确智能体使用的场景和要解决的问题,可以不用太详细,因为AI会帮你来完善。

这里以一个定位在情绪识别、波动分析、正向指引的智能体为例,先确定基础需求:

有些人每天都会写日记或者发朋友圈,我希望开发一个智能体——情绪罗盘,能够识别用户每天的文字背后的情绪,分析近几天的情绪波动。

比如我今天写完日记以后,能够分析出我今天的状态怎么样,比起昨天的状态有什么变化。当发现我遇到消极的事情,或者说情绪低落遭遇打击之类的情况,能够给我提供正向指引,做好情绪按摩。

Step 2:借助AI完善想法

有了基础需求,再让AI进一步丰富完善,这里还是选择Kiro进行设计和实现。

选择Vibe模式、Claude 3.7模型,告诉AI,让它帮我完善我的想法:

Kiro根据我的输入完善了初始需求,补充了很多核心功能:

Step 3:生成PRD文档

有了相对完善的需求,结合希望用到的技术栈,就可以让AI生成一份PRD文档,提示词如下:


                
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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入,逐扩展到多节点网络,同时可进一探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
<think>好的,用户想了解如何从零开始构建一个AI智能体的方法和骤,包括开发流程和代码示例。首先,我需要回顾一下相关知识,确保回答的准确性。 首先,用户的问题涉及AI智能体的构建,这通常包括几个关键骤:需求分析、环境搭建、模型选择、代码实现、训练优化和部署应用。我需要结合提供的引用内容,尤其是引用[2]到[5]提到的工具和方法,来组织回答。 用户提到的引用中有几个关键点:使用Hugging Face和OpenAI Codex模型(引用[1]),deepseek-coder模型(引用[2]),以及文心智能体平台和灵境Agent的零代码开发(引用[3][4][5])。这说明用户可能对代码生成和低代码/无代码平台都有兴趣,但问题明确是“从零实现”,所以需要区分使用现有平台和从头开发的情况。 需要明确回答是否包括使用现有平台还是完全从零开始编码。根据引用[2],提到了使用PromptTemplate和代码生成的例子,可能属于半自动化的开发,而引用[3][4][5]更多是零代码平台。用户的问题可能希望了解两种方法,但需要仔细分析问题中的“从零实现”是否指编码实现,还是包括利用现有工具。 根据用户提供的示例回答结构,他们可能希望看到具体的骤和代码示例,如Python代码。因此,可能需要结合引用[2]中的代码示例,展示如何使用AI模型进行代码生成,同时引用平台搭建的部分作为补充。 接下来,需要组织开发流程的骤,可能分为:需求分析、选择开发方式(代码实现或使用平台)、环境配置、模型训练/集成、功能开发、测试优化、部署。同时,代码示例部分可能需要展示一个简单的AI智能体,比如使用Hugging Face的模型进行文本生成或代码补全。 需要注意的是,用户提供的引用中有多个平台,如文心智能体、灵境Agent,这些可能适合零代码开发,而deepseek-coder和Hugging Face/OpenAI Codex适合代码实现。因此,回答需要区分这两种途径,并分别说明骤。 可能存在混淆点:用户问的是“从零实现”,但引用中有零代码平台,是否需要涵盖这两种方式?可能需要明确说明两种途径:自主编码实现和使用现有平台,并分别给出骤和示例。 例如,骤可以分为自主开发和使用平台两种,然后分别说明。代码示例部分则展示自主开发的例子,如使用Hugging Face的transformers库调用模型,或者使用Prompt模板生成代码,如引用[2]中的例子。 同时,要确保回答结构清晰,骤分明,每个骤有对应的说明和可能的代码片段。例如,环境配置部分需要说明安装必要的库,模型选择部分说明如何加载预训练模型,功能开发部分展示如何处理输入和生成输出。 最后,相关问题部分需要生成与构建AI智能体相关的问题,如开发工具选择、模型训练、部署优化等,参考示例中的问题结构。 需要验证LaTeX格式是否正确,确保行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但问题中可能涉及较少数学内容,但如果有变量或方程需要处理。此外,引用标识需正确添加,如引用[^1]到[^5]在适当的位置。 总结回答结构: 1. 开发流程:分骤说明两种途径(自主编码和使用平台) 2. 代码示例:展示使用Hugging Face或自定义Prompt的代码 3. 相关问题:生成与AI智能体构建相关的问题 现在需要检查是否有遗漏的骤,并确保引用的正确引用。例如,在提到使用现有平台时引用[3][4][5],在代码生成部分引用[1][2]。</think>### 从零实现AI智能体的开发流程与示例 #### 一、开发流程 1. **需求分析与任务定义** 明确智能体的核心功能(如代码生成、自然语言对话、数据分析等),确定输入输出格式和性能要求。例如,构建一个代码补全工具需定义支持的编程语言和上下文理解能力[^2][^4]。 2. **选择开发方式** - **自主编码实现**:使用AI框架(如Hugging Face、PyTorch)和预训练模型(如GPT、CodeLlama)从头开发。 - **低代码/无代码平台**:借助文心智能体平台、灵境Agent等工具,通过配置提示词和逻辑流快速搭建[^3][^5]。 3. **环境搭建与依赖安装** 安装Python环境及必要库(如`transformers`、`langchain`),配置API密钥(如需调用OpenAI或DeepSeek模型)[^1][^2]。 ```bash pip install transformers torch langchain ``` 4. **模型选择与集成** - 调用开源模型(如`deepseek-coder-6.7b`): ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct") ``` - 使用提示工程定义任务: ```python from langchain.prompts import PromptTemplate developer_prompt = PromptTemplate( input_variables=["task_description"], template="你是一名资深AI开发工程师,根据任务生成代码:{task_description}" ) ``` 5. **功能开发与逻辑实现** 编写输入处理、模型推理和结果解析模块: ```python def generate_code(task_description): prompt = developer_prompt.format(task_description=task_description) inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=500) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 示例:生成快速排序代码 print(generate_code("实现Python快速排序算法")) ``` 6. **测试与优化** - 单元测试验证输出准确性 - 优化提示词提升代码质量(如要求“变量名有意义,添加注释”)[^2] - 性能调优(如使用量化技术减少模型内存占用) 7. **部署与应用** - 封装为API服务(FastAPI框架) - 集成到IDE插件或Web应用 --- #### 二、代码示例:基于Hugging Face的代码生成智能体 ```python from transformers import pipeline # 初始化代码生成管道 code_generator = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct") def ai_agent(task: str) -> str: prompt = f"""你是一名AI开发者,请生成满足以下需求的Python代码: 要求: 1. 代码简洁高效 2. 添加详细注释 3. 使用PEP8规范 任务:{task} """ response = code_generator(prompt, max_length=300) return response[0]['generated_text'] # 使用示例 print(ai_agent("实现斐波那契数列计算函数")) ``` --- #### 三、两种实现路径对比 | **方式** | **自主编码实现** | **无代码平台** | |-------------------|---------------------------------------------|----------------------------------------| | 技术门槛 | 需编程和ML基础 | 无需代码,通过对话配置[^4] | | 灵活性 | 可深度定制模型和逻辑 | 依赖平台功能,扩展性有限[^5] | | 典型工具 | Hugging Face、PyTorch、LangChain | 文心智能体、灵境Agent、Coze | --- 相关问题
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