七个步骤带你轻松搭建商用 AI Agent

当我们着手打造商用AI代理时，通常会遇到以下一些问题：

• 在众多平台和工具中，我应该选择哪一个？是 Coze、Dify 还是 LangGraph？或者是自己开发一套系统？
• 在开发过程中有哪些关键的注意事项？
• 我的数据应该如何存储才最合适？
• 为什么有些网页内容无法通过特定工具抓取？

本文将为你提供一份详细的指南，分解构建 AI 代理的七个关键步骤：需求梳理、选择合适的软件、提示工程的实施、数据库的选择和管理、构建用户界面、进行测试评估，以及最后的部署发布。我们将一步步带你深入了解，让你能够更加顺利地开发出适合自己需求的人工智能助手。

1、清晰定义需求

在构建AI助手的首要步骤是清晰定义需求。

首先，我们需明确AI助手的目的：它是为了解决什么问题？例如：

• 如果你是一位自媒体从业者，可能希望AI助手帮助处理一些重复性工作，比如寻找对标内容、追踪热点、进行内容分析、草拟初稿等。这可以让你将更多精力投入到创意和内容创作上。
• 如果你是一位贸易公司的老板，可能需要AI助手来整合来自不同平台的订单信息，进行产品询价和价格比较。

你应专注于那些重复性高、机械性强、不需深思熟虑的任务。越详细越好。你还可以与AI工具进行交流，利用它形成初步草稿后再进一步完善。

你是一位工作流梳理专家，请帮我梳理<自媒体编辑>这个角色在日常工作中需要重复干的工作，并标记处哪些可以由AI来协助，哪些主要我来去做，先以表格的形式(工作内容/AI协助/人工来做)输出，当我认为表格的内容完整后，我回复“继续”，你再以mermaid流程图的形式输出，每个流程节点需要注明是否可由AI协助完成，流程图为横向。

选择合适的工具

根据上述工作流，我们需要列出必要的工具：

• 数据采集需要网页抓取工具
• 发布文章需要对接如微信公众平台等社交媒体

工具的选型关键在于能够让AI助手在不同系统之间自动化地执行任务，减少人工操作。

2. 选择AI Agent开发平台和大模型

在AI Agent的构建过程中，选择合适的开发平台和大型语言模型(LLM)是关键的第二步。

选择AI Agent开发平台

在众多的无代码AI Agent开发平台中，比如Dify、Coze、FastGPT，我们该如何选择适合我们的平台呢？

• Coze：只能在云端使用，无法本地部署，适合不需要高度自定义且重视云端服务的用户
• Dify：完全开源，无使用限制，适合技术能力强且需要高度自定义的团队，但在知识问答方面能力较弱
• FastGPT：虽有使用限制，但在知识回答能力上较强，适合需要强大问答支持的场景

更高级的开发平台如LangGraph和CrewAI，允许AI自我规划并执行任务，但需要一定的编程技能。是否选择这些平台，取决于我们的具体需求，也可以考虑结合使用多个平台。我们需要深入了解每个平台的优势与劣势，确保所选平台能够满足特定场景的需求。

选择大模型

在选择大模型方面，市场上既有国际知名的模型如OpenAI的模型、Claude、Gemini，也有国内的Kimi、通义千问以及近期受关注的DeepSeek。此外，还有开源模型如LLaMA、Grok，以及小型模型如Mistral。

每种模型都有其特定的优势和适用场景：

• 国际模型通常在多语言处理和广泛的知识领域表现优秀
• 国内模型在本土化信息处理上更具优势，对中文内容的理解和回应更加精准
• 开源模型提供了高度的可定制性，适合有能力进行深度开发的团队
• 小型模型则在资源消耗和运行效率方面有优势，适合资源有限或对响应速度有高要求的应用。

选择合适的模型需考虑我们的具体需求，如处理语言的种类、预算限制、以及是否需要高度定制化等因素。