如何构建一个AI Agent？从概念到实践的八个关键步骤

最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布 · 551 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #prompt #python #langchain #agent #LLM #RAG

AI Agent（智能体）正在成为提升效率、自动化复杂任务的核心驱动力。它不再仅仅是一个简单的模型，而是一个能够感知环境、做出决策并采取行动的完整系统。那么，如何从零开始构建一个高效、可靠的AI Agent呢？

根据专业的构建框架，整个过程可以被划分为八个关键步骤：

1. 明确需求范围

任何成功的项目都始于清晰的定义。在构建AI Agent之初，您需要明确以下要素：

  • 用例（Use Case）： 您的Agent将解决什么具体问题？（例如：自动撰写报告、管理日程、代码审查等）
  • 用户需求（User Needs）： 目标用户是谁？他们期望从Agent那里获得什么功能和体验？
  • 成功标准（Success Criteria）： 如何衡量Agent的性能？（例如：任务完成率、响应时间、准确性）
  • 约束条件（Constraints）： 预算、时间、技术限制或安全要求等。

2. 设计系统提示词

“系统提示词”是赋予Agent“个性”和“智慧”的指令集，它指导Agent的行为。

  • 目标（Goals）： 设定Agent需要达成的最终目标。
  • 角色/人设（Role/Persona）： 赋予Agent特定的身份（例如：专业分析师、耐心导师）。
  • 指令（Instructions）： 明确的、详细的任务执行步骤和规则。
  • 安全护栏（Guardrails）： 定义Agent不应该做的事情，确保其输出安全、合规。

3. 选择基础模型

Agent的核心是大型语言模型（LLM）。选择合适的模型至关重要。

  • 基础模型（Base model）： 如GPT-5、Claude 3等。
  • 参数/温度（Parameters (temp, top-p)）： 调整模型的创造性和随机性。
  • 上下文窗口（Context Window）： 模型能同时处理的信息量，影响Agent的记忆能力。
  • 成本/延迟（Cost/latency）： 考虑API调用的费用和响应速度。

4. 工具与集成

LLM本身是“大脑”，但Agent需要“肢体”才能执行实际任务。

  • 简单工具（Simple tool）： 内部函数调用，例如数学计算。
  • API/数据（API (web, apps, data)）： 允许Agent获取实时信息或与外部服务交互。
  • 模型管理器（MOP Server）： 用于管理和路由模型请求。
  • SQL/数据库（SQL/DB）： 允许Agent查询和操作结构化数据。
  • Agent工具（Agent tool）： Agent可以调用另一个Agent。
  • 自定义函数（Custom functions）： 专为特定任务编写的代码。

5. 记忆系统

记忆是Agent学习和保持上下文的关键。

  • 短期记忆 (Episodic (conversation) memory)： 保持当前对话的上下文。
  • 工作记忆 (Working memory)： 存储Agent在执行任务过程中产生的临时信息。
  • 向量数据库 (Vector Database)： 存储和检索非结构化数据（如文档、知识库），实现长期记忆。
  • SQL/DB： 存储结构化数据，用于知识或状态管理。
  • 文件存储 (File Storage)： 存储大型文件或中间结果。

6. 编排

编排是Agent的“流程控制中心”，决定了何时、如何使用其组件。

  • 路由（Routes）： 根据用户输入决定Agent应遵循的路径或流程。
  • 触发器（Triggers）： 决定Agent何时开始、暂停或切换任务。
  • 参数（Parameters）： 传递给工具或模型的具体输入。
  • 消息（Message）： 内部和外部的通信格式和流。
  • Agent间通信（Agent2Agent）： 协调多个Agent共同完成任务。
  • 错误处理（Error handling）： 确保系统在遇到问题时能够优雅地恢复。

7. 用户界面

用户与Agent的交互界面。

  • 聊天界面（Chat Interface）： 最常见的交互方式，如聊天机器人。
  • 网页应用（Web app）： 嵌入到网页或仪表板中。
  • API端点（API endpoint）： 供其他应用程序调用的接口。
  • Slack/Discord Bot： 集成到常用的协作工具中。

8. 测试与评估

持续的测试是保证Agent质量和性能的必要条件。

  • 单元测试（Unit tests）： 针对Agent的各个小模块进行测试。
  • 延迟测试（Latency testing）： 确保Agent的响应速度满足要求。
  • 质量改进（Quality）： 通过人工或自动化方式评估输出的准确性和相关性。
  • 迭代与改进（Iterate & Improve）： 基于测试结果进行持续的版本更新和性能优化。

主流产品

目前市场上的AI Agent构建平台可以分为四大类：

产品类别产品/平台LLM部署方式关键特点最佳适用场景
消费级AI AgentsChatGPT(OpenAI)GPT-5Cloud自定义GPTs、语音、视觉、记忆等通用目的、创意工作、辅助任务
Claude (Anthropic)Claude 4.5Cloud项目、分析、200K上下文研究、写作、编码
PerplexityMultipleCloud搜索优先、事实核查研究助理、事实核查、专业知识问答
Agentive 编码工具CursorClaude, GPTLocal + Cloud全功能IDE、多文件编辑、代码意识专业开发、复杂项目、代码库
Windsourf (Codeium)CascadeLocal + Cloud流程、代理编码、代码库意识团队开发、大型代码库
No-Code 构建器RelayappGPT-5Cloud人机循环（Human-in-loop）、Gmail/Slack协作团队工作流、审批需求
n8nMultipleBoth400+集成、自助托管、开源技术团队、数据隐私需求、复杂集成
开发框架LangGraphAnyLocal/Cloud基于图的流程、状态管理、Cycles复杂工作流、生产应用
CrewAIAnyLocal/Cloud基于角色、40+集成、任务委派多Agent系统、自治系统
LlamaIndexAnyLocal/CloudRAG-first、数据连接器、查询引擎知识-信息代理、文档问答

通过遵循上述步骤并结合合适的工具和平台，你可以有效地构建、测试并部署一个满足特定需求的AI Agent。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

  • 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
  • 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
  • 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

在这里插入图片描述

  • 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
  • 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
  • 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
  • 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：


三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

img

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

img

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

img
四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！

AI_小站
关注
从构建一个小的Agent开始：开启智能应用之旅
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-12 2341
在人工智能蓬勃发展的时代，Agent作为智能应用的核心组件，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。从智能客服到智能家居，从自动驾驶到工业自动化，Agent以其独特的自主性和智能性，为各个领域带来了前所未有的变革。本文将带领读者从构建一个小的Agent开始，深入浅出地讲解Agent的概念、原理、构建过程以及应用场景。通过详细的代码示例、直观的架构图和流程图，以及丰富的注意事项和总结，帮助读者全面掌握Agent构建的关键要点，为探索更复杂的智能应用打下坚实基础。
从零构建 AI Agent：LLM 大模型应用开发实践
AI天才研究院
12-03 1577
AI Agent（人工智能代理）是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。它是人工智能研究和应用的核心概念之一，代表了我们在创造能够自主运作的智能实体方面的努力。感知器（Sensors）：用于感知环境状态的组件。执行器（Actuators）：用于在环境中执行动作的组件。决策单元（Decision-making unit）：根据感知到的信息做出决策的核心组件。数学上，我们可以将 AI Agent 表示为一个函数ffffP→AfP→A其中PPP。
如何构建一个AI Agent？从概念到实践的八个关键步骤！
AI_today的博客
10-30 961
AI Agent构建指南：从需求到部署的完整路径 本文系统介绍了构建AI Agent的八个关键步骤：1）明确需求范围；2）设计系统提示词；3）选择基础模型；4）工具与集成；5）记忆系统设计；6）流程编排；7）用户界面开发；8）测试与评估。文章还详细分析了当前主流AI Agent产品的分类及特点，包括消费级产品、编码工具、无代码构建器和开发框架四大类。通过这套方法论，开发者可以逐步构建能够感知环境、做出决策并执行任务的智能系统，满足不同业务场景的需求。
如何构建一个AI Agent？从概念到实践的八个关键步骤，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
2301_81940605的博客
10-28 682
AI Agent（智能体）正在成为提升效率、自动化复杂任务的核心驱动力。它不再仅仅是一个简单的模型，而是一个能够感知环境、做出决策并采取行动的完整系统。
AI Agent构建全指南：从概念到实践，八个关键步骤助你从零打造高效AI Agent！
Trb201013的博客
10-29 801
文章详细介绍了构建AI Agent的八个关键步骤：明确需求、设计系统提示词、选择基础模型、工具集成、记忆系统、编排、用户界面和测试评估。同时介绍了市场上的主流AI Agent构建平台，包括消费级工具、编码工具、No-Code构建器和开发框架。通过遵循这些步骤并选择合适的工具，开发者可以有效地构建满足特定需求的AI Agent系统。
AI Agent 全栈解析：从基础概念、核心差异到 12 个实战项目
python12345_的博客
09-17 1465
AI Agent 全栈解析：从基础概念、核心差异到 12 个实战项目
打造你的专属AI Agent：从理论到实践的完全指南
2401_84494441的博客
05-19 948
构建个人AI Agent不再是科技巨头的专利，现在每个人都可以创建自己的智能助手。通过本文介绍的方法，即使没有编程背景，你也可以打造一个具备基础智能的Agent，并随着你的需求不断发展它的能力。AI Agent技术正处于快速发展阶段，今天的实践将帮助你了解其工作原理，为未来更复杂、更强大的个人AI应用做好准备。开始动手吧，你的专属数字助手正等待被创造！
AI Agent的发展之路:从概念到实践
shalequanshijie的博客
08-22 1630
本文是一篇关于人工智能代理（AI Agent）的综述，旨在介绍AI Agent的基本概念、工作原理及其在现实世界中的应用。
AI Agent智能体开发实践：从概念到实现
Rocky
04-07 2064
AI Agent，也称为"智能体"或"智能业务助理"，是一种在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复工作任务的智能实体。简而言之，它是构建于大语言模型之上的计算机程序，能够执行更复杂的操作。AI Agent的核心在于通过为大语言模型(LLMs)提供工具(tools)和知识库的访问权限，从而扩展其能力以执行操作(action)的系统。这种系统能够模拟人类的推理过程，自动完成各种任务，从简单的信息检索到复杂的决策制定。
5个关键步骤，打造高效Agent：2024年Anthropic最佳实践
2401_85327249的博客
01-03 1072
在LLM（大型语言模型）驱动的系统中，工作流和智能体是两个重要的概念，但它们有显著的不同。工作流是指在预定义代码路径中，LLM和工具按照固定顺序进行协调。这意味着任务的每个步骤都已经事先设定，LLM按照这些步骤执行任务。工作流适用于那些步骤已知且任务明确的场景。智能体则是指LLM在执行过程中，根据当前的情况和进展动态决定如何使用工具，并根据实际需求作出调整。这种方式适用于那些任务路径不可预知、复杂且动态变化的场景。简单来说，智能体具备自主决策能力，可以根据实际情况选择工具和任务步骤。
【人工智能开发】基于LangChain的LLM应用构建：从提示词模板到Agent工作流的全栈技术实践
11-28
文档首先介绍LangChain的基本概念及其在LLM应用开发、生产化和部署中的全周期支持，随后通过构建首个工程示例引导读者快速上手。接着深入讲解输出解析器、提示词模板和LCEL（LangChain表达式语言）等关键组件，展示...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 614
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
最新发布
12-11 412
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1739
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
chanyejiawang的博客
12-08 1119
AI汽车时代来袭
大模型的监督微调基础详解
AggressiveYu的博客
12-10 923
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
获客软件VertGrow AI销冠助力全新私域获客策略
VertGrow的博客
12-08 562
在竞争激烈的市场中，获客软件VertGrow AI销冠成为企业实现主动获客的重要工具。VertGrow AI销冠凭借先进的AI技术，助力企业制定全新私域获客策略，通过精细化管理，提高客户转化率，实现高效获客。无论是小型创业公司还是大型企业，都能通过这一解决方案获得显著提升，开启高效的客户获取之旅。
AI大模型中的MCP协议核心设计原理
猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
12-07 969
MCP协议是Anthropic提出的标准化AI模型与外部工具交互的通信协议。文章从核心设计、路由机制、安全控制三方面解析MCP：采用JSON-RPC 2.0增强实现，支持多种通信模式；通过动态注册表和智能路由策略实现分布式调度；设计安全沙箱保障执行安全。企业案例显示其延迟<120ms、可用性达99.995%。MCP显著提升工具接入效率，降低40%+资源消耗，推动AI工具生态发展。
创始人IP与AI融合：重构信任与引领变革
ckjrxdn的博客
12-08 232
通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值