搭建AI Agent（智能体）

最新推荐文章于 2025-04-07 17:51:34 发布
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使用Coze平台搭建AI Agent（智能体）

文章目录

一、智能体简介：

​ 基于大模型的智能体是指利用大语言模型（如GPT、BERT等）作为核心组件，构建的能够执行特定任务、与环境交互并做出决策的人工智能系统。

​ AI Agent 的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动，它会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，自己给自己创建 prompt，来实现目标。
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二、搭建智能体教程

平台：Coze（Coze(扣子)是字节跳动推出的新一代 AI 智能体开发服务平台）

扣子 - AI 应用开发平台

搭建流程

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1、创建智能体

点击左侧+号“创建智能体”。

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按要求填写智能体信息，图标可以根据所填内容生成，也可以本地上传图片，填写完成后，点击“确认”按钮。
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2、提示词编写

​ 智能体的编辑页面分为**三个区域：**左侧是编排，填写人设与回复逻辑；中间是工具，为智能体赋予技能，也可以选择大语言模型及工具；右侧是调试，验证是否达预期效果。

​ 运行模式支持单Agent（LLM模式）、单Agent（工作流模式）和多Agents。**单Agent（LLM模式）和单Agent（工作流模式）**是适合处理简单逻辑，多Agents适合处理复杂逻辑，这里我们选择默认。

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填写完提示词之后，点击AI优化得到更加准确的提示词模板

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3、完善智能体技能

选择基准模型，支持DeepSeek，我们这里使用默认的豆包模型。

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可以按照需求添加插件

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添加智能体对话开场白，{{user_name}}表示获取当前用户的用户名

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4、搭建知识库

点击创建知识库

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填写相关信息，创建并导入

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自己准备文本数据，一般用txt比较方便

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上传之后需要解析知识库文本，可以选择快速解析与自动分段与清洗。

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解析与分段完成，可以预览。

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5、预览与调试

在右侧进行预览与调试，测试是否符合预期。

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6、发布

确认效果达到预期就可以点击右上角发布，发布记录按Tab键自动生成，默认发布到扣子商店。

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最后可以在工作空间中找到智能体并修改。

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三、效果测试

测试该智能助手实际使用效果。

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最后可以到项目商店搜索到，可以分享给你的好朋友试试。

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四、总结

本文详细介绍了如何使用Coze平台搭建AI Agent（智能体）。首先对智能体进行了简要介绍，指出其是基于大语言模型构建的、能够执行特定任务并自主决策的人工智能系统。接着，按照搭建流程逐步展开教程,最后，通过效果测试展示了智能助手的实际使用效果，并指出可以在项目商店中搜索到该智能体并分享给好友体验。整个教程清晰地展示了使用Coze平台搭建AI Agent的完整流程，为读者提供了实用的指导。

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<think>嗯，用户想了解如何搭建AI代理系统，包括架构设计和技术方案。首先，我需要回忆一下相关知识。根据引用[1]和[2]，AI Agent的核心是大型语言模型（LLM），并且可以使用多种框架如CrewAI、Langchain等。 用户的问题涉及系统搭建，所以得从架构设计开始。架构通常包括输入处理、决策生成、执行模块、记忆机制等部分。可能需要分层设计，比如感知层、认知层、执行层和反馈层。每个层次需要不同的技术，比如感知层用NLP处理输入，认知层用LLM做推理，执行层调用API或工具。 技术方案方面，用户可能需要具体的框架选择，比如Langchain适合流程编排，Autogen适合多代理协作。还要考虑记忆机制，比如向量数据库存储长期记忆。工具集成部分需要外部API和自定义模块，比如网络搜索或数据库查询。 然后，用户可能需要示例代码。例如，用Langchain定义一个简单的代理，处理数学问题，调用Wolfram Alpha。这样展示如何结合LLM和工具。 最后，生成相关问题，帮助用户深入探索，比如性能优化、多代理协作、评估方法等。同时，要确保回答符合格式要求，使用正确的中文和LaTeX，引用标记放在合适的位置。 需要检查是否有遗漏的部分，比如是否提到核心组件、框架选择、关键技术挑战等。还要确保技术术语准确，比如LLM作为核心引擎，记忆机制的类型。可能还需要强调自主性和交互性的设计理念，如引用[2]提到的。 总结来说，回答的结构应该分步骤，先架构设计，再技术方案，然后示例，最后相关问题。确保各部分逻辑清晰，引用正确，并且用户能根据指导开始搭建自己的AI代理系统。</think>### 如何搭建AI Agent系统：架构设计与技术方案 #### 一、AI Agent系统架构设计 AI Agent系统的核心架构基于**感知-决策-执行-反馈**循环[^2]，通常包含以下分层设计： $$系统架构 = \begin{cases} 感知层 & \text{(环境输入处理)} \\ 认知层 & \text{(LLM核心推理)} \\ 执行层 & \text{(工具/API调用)} \\ 记忆层 & \text{(短期/长期存储)} \\ 反馈层 & \text{(结果验证优化)} \end{cases}$$ 1. **感知层** - 输入处理：使用NLP技术解析$text_{input}$（文本）、$speech_{input}$（语音）等 - 多模态扩展：集成图像识别（如CLIP）、语音识别（如Whisper）等模型 2. **认知层**（核心模块） - 采用$LLM_{base}$（如GPT-4、LLAMA3）作为推理引擎 - 设计思维链（Chain-of-Thought）处理复杂任务分解 - 示例决策流程： $$action = \mathop{\arg\max}\limits_{a \in A} P(a|s, M_{memory})$$ 其中$s$为当前状态，$M$为记忆模块 3. **执行层** - 工具调用框架：通过函数式API调用外部工具 - 支持插件化扩展：如Python解释器、网络搜索API等 #### 二、技术实现方案 1. **框架选择**（根据需求场景） | 框架类型 | 代表方案 | 适用场景 | |---------|----------|----------| | 单代理系统 | Langchain | 简单任务流 | | 多代理协作 | Microsoft Autogen | 复杂问题解决 | | 长周期任务 | CrewAI | 工作流编排 | 2. **核心组件实现** - **记忆机制** - 短期记忆：使用Redis缓存最近$k$轮对话 - 长期记忆：采用向量数据库（如ChromaDB）存储知识片段，查询公式： $$similarity = \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|}$$ - **工具集成** ```python # 示例：Langchain工具调用 from langchain.agents import Tool from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper wikipedia_tool = Tool( name="Wikipedia", func=WikipediaAPIWrapper().run, description="查询百科知识" ) ``` 3. **关键技术实现** - **提示工程**：设计System Prompt模板 ```text 你是一个{角色}，需要完成{任务}。已知条件：{context}。请按步骤思考并调用工具。 ``` - **验证机制**：通过$Verify(s,a,r) \rightarrow [0,1]$函数验证执行结果可靠性 #### 三、示例实现（基于Langchain） ```python from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = [wikipedia_tool, calculator_tool] # 预定义工具集 agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) response = agent.run("计算量子力学奠基人的出生年份？") print(response) ``` #### 四、关键技术挑战与解决方案 1. **幻觉问题** - 解决方案：设计$Verify_{fact}(response) \rightarrow Confidence$验证模块[^1] 2. **长上下文处理** - 使用滑动窗口算法： $$W_{new} = \alpha W_{old} + (1-\alpha)C_{current}$$ 3. **安全边界控制** - 实现权限隔离： $$API_{access} = \begin{cases} 1 & \text{if } clearance(agent) \geq level(API) \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}$$
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