当下,AI智能体(Agent)正从技术圈的热门概念逐步走进大众视野,成为重塑工作与生活方式的关键工具。今天,我将带你跳出抽象的理论框架,从核心认知到实际操作,一步步教你搭建一个能解决真实需求的AI智能体,即使是毫无技术基础的新手,也能跟着完成从“了解”到“上手”的跨越。
在正式开始前,我们先理清两个关键问题:学AI智能体有什么用?以及它到底是由什么构成的?
为什么一定要学AI Agent?
国务院此前发布的“人工智能+”行动规划中明确提出了三个关键时间节点:2027年实现70%的智能终端与智能体普及率,2030年这一比例将提升至90%,2035年全面迈入智能时代。
这意味着什么?未来10个人中,至少有7个人会高频使用AI智能体,它将从“提升效率的加分项”变成“适应社会的必需品”。就像20年前会用电脑能获得职场优势,10年前会用智能手机能跟上生活潮流,现在掌握AI智能体的搭建与使用,将成为下一个时代的“基础生存技能”。
更重要的是,“人机协同”的智能社会已进入加速期。无论是职场中的自动化办公、行业里的智能服务,还是日常生活中的个性化助手,AI智能体都将成为核心载体。谁能提前掌握这项技能,谁就能更快适应未来的工作模式,抓住技术变革带来的新机遇。
AI Agent到底是什么?
简单来说,AI智能体的核心构成可以概括为:智能体 = 大模型(大脑) + 记忆系统(存储) + 工具库(能力扩展)

三者的具体作用的如下:
- 大模型(LLM):相当于智能体的“大脑”,负责理解需求、分析问题、生成决策。我们熟悉的ChatGPT、DeepSeek、豆包等,都属于可支撑智能体运行的大模型,它们的能力直接决定了智能体的“思考水平”。
- 记忆系统:分为短期记忆和长期记忆。短期记忆主要存储当前对话的上下文(比如你和智能体的实时聊天内容),确保交流的连贯性;长期记忆则用于保存用户的个性化信息,比如你的偏好、常用数据、历史交互记录等,让智能体更“懂你”。
- 工具库:是智能体的“手脚”,通过对接各类工具扩展能力边界。常见的工具包括联网搜索(获取实时信息)、多步逻辑推理(拆解复杂任务)、代码执行(生成或运行简单代码)、第三方插件(如文档处理、图片生成等),让智能体从“只会聊天”变成“能办实事”。
打个通俗的比方:AI智能体就像一个“数字助手”——大模型是它的头脑,负责想办法;记忆系统是它的记事本,记得你的习惯和过往交流;工具库则是它的工具箱,需要查资料就用搜索工具,需要做图就调用生图插件,最终帮你完成具体任务。
主流AI Agent平台对比:新手该选哪一个?
目前市面上的AI智能体平台主要分为“开箱即用型”和“深度定制型”,前者无需代码基础,云端直接操作,适合新手入门;后者需要一定技术能力,适合企业或进阶用户。下面为你介绍3个主流平台,帮你快速找到适合自己的入门工具。
1. 扣子空间(Coze):新手友好的“智能体创作广场”
- 网址:https://www.coze.cn/
- 核心优势:字节跳动旗下的通用型AI Agent平台,操作门槛极低,生态完善,内置海量模板和插件,新手能在10分钟内搭建出简单的智能体。
- 适用场景:日常办公(如文案生成、PPT制作、文档总结)、学习辅助(如知识点梳理、题目解析)、生活助手(如天气提醒、行程规划)等。
比如,你只需输入“帮我生成一个介绍AI智能体的个人网站,风格简约清新”,Coze就能调用网站生成工具,自动输出可直接访问的网站链接。


此外,Coze近期还上线了“即梦4.0”功能,提供大量现成的提示词模板,支持一键AI生图、智能修图,比如给老照片上色、生成卡通风格头像等,趣味性和实用性都很强,感兴趣的可以查看官方教程进一步探索。
2. 360纳米AI:国内领先的“多智能体协作平台”
- 网址:https://bot.n.cn/
- 核心优势:360集团打造的智能体系统,2024年8月升级为“多智能体蜂群”模式,达到L4级别智能——简单说,它能让多个智能体“组队干活”,比如一个智能体负责写视频脚本,另一个负责找素材,第三个负责剪辑,最终协作完成复杂任务。
- 适用场景:内容创作(如短视频制作、图文排版)、企业服务(如客户咨询多轮应答、流程化办公)等。
目前360纳米AI已上线10+类多智能体蜂群,比如“短视频生成蜂群”,你只需输入“介绍秋季养生的1分钟视频,风格亲切自然”,系统会自动分配“脚本生成智能体”“素材匹配智能体”“剪辑合成智能体”,最终输出完整视频,效率远超传统人工制作。

3. 阿里云百炼:企业级的“智能体定制平台”
- 网址:https://bailian.console.aliyun.com
- 核心优势:基于阿里云大模型和云服务,主打企业级应用,支持零代码创建智能体,同时能深度集成RAG(检索增强生成,强化记忆能力)、企业内部系统(如ERP、CRM)等,适合有个性化需求的企业用户。
- 适用场景:企业客服(智能应答客户问题,调用内部知识库)、数据分析(对接企业数据,生成可视化报告)、供应链管理(实时同步库存,预警风险)等。
阿里云百炼的核心亮点是“自主决策能力”——比如企业客服智能体,能根据客户的问题自动判断是否需要调用产品知识库、是否需要转接人工客服,无需人工干预即可完成复杂的服务流程。

新手平台选择建议
如果你是零基础入门,优先选择Coze(扣子空间)。原因有三点:一是操作界面简洁,流程指引清晰,即使不懂技术也能快速上手;二是模板和插件丰富,能快速实现“从0到1”的搭建,容易获得成就感;三是社区活跃,有大量新手教程和案例分享,遇到问题能快速找到解决方案。
Coze实战:15分钟搭建“专属星座运势助手”
接下来,我们以“每天生成个性化星座运势报告”为需求,手把手教你用Coze搭建智能体。最终效果是:输入你的星座,智能体能自动获取当天日期,生成包含“综合运势、事业运、财运、感情运”的详细报告。
第一步:进入Coze工作室,创建工作流
- 打开Coze官网(https://www.coze.cn/),登录后点击顶部“工作室”,进入工作流编辑页面;
- 点击“新建工作流”,选择“空白工作流”,为工作流命名为“星座运势助手”。


第二步:设置“开始节点”——定义输入变量
“开始节点”是工作流的起点,用于接收用户输入的信息。我们需要将默认的输入变量“input”改为“star”(代表用户的星座),方便后续节点调用。
- 点击“开始”节点,在右侧“输入变量”栏中,将“变量名”从“input”改为“star”,“变量说明”填写“用户的星座(如白羊座、金牛座)”;
- 点击“保存”,完成开始节点设置。

第三步:添加“获取当前时间”节点——获取日期信息
星座运势需要结合“当天日期”生成,因此我们需要调用“日期工具”获取实时时间。
- 点击“开始”节点下方的“+添加节点”,选择“插件”分类;
- 在插件搜索框中输入“日期”,找到“现在时间”插件,点击“添加”;
- 该节点无需额外配置(默认获取当前系统时间),直接保存即可。



第四步:添加“星座运势”节点——获取基础运势数据
接下来,我们需要调用“星座运势插件”,根据用户输入的星座和当前时间,获取基础的运势数据(如综合评分、运势概括等)。
- 点击“现在时间”节点下方的“+添加节点”,再次选择“插件”;
- 搜索“星座运势”,找到对应的插件并添加;
- 在右侧配置栏中,“星座”字段选择“引用变量”,找到“开始”节点下的“star”(即用户输入的星座);“日期”字段选择“引用变量”,找到“现在时间”节点下的“date”(即当前日期);
- 保存配置,此时该节点会自动获取对应星座当天的基础运势数据。


第五步:添加“大模型节点”——生成个性化报告
大模型节点是智能体的“核心大脑”,负责将“星座运势数据”和“当前时间”整合,生成自然、详细的运势报告。
- 点击“星座运势”节点下方的“+添加节点”,选择“大模型”分类;
- 选择大模型(新手推荐“豆包”或“DeepSeek”,稳定性较好);
- 关键配置“系统提示词”——这是决定报告质量的核心,需要明确AI的角色、任务、使用的信息和输出要求。参考提示词如下:
# 角色
你是一名专业的星座运势分析师,擅长用亲切、易懂的语言解读星座运势,内容贴合日常生活,避免过于抽象的表述。
# 目标
根据用户提供的星座和当天日期,结合基础运势数据,生成一份结构清晰、细节丰富的当日星座运势报告。
# 上下文
请使用以下信息生成报告:
1. 用户星座:{{star}}(来自“开始”节点的输入变量)
2. 当天日期:{{date}}(来自“现在时间”节点的变量)
3. 基础运势数据:综合评分{{score}}、运势概括{{summary}}、事业运{{career}}、财运{{money}}、感情运{{love}}(均来自“星座运势”节点的输出变量)
# 输出要求
1. 报告结构分为“综合运势”“事业运”“财运”“感情运”4个部分,每部分用小标题区分;
2. 综合运势部分需包含综合评分(满分10分)和整体趋势解读;
3. 每个部分的解读需结合日常生活场景(如事业运可提及工作效率、合作机会,感情运可提及人际互动、家庭关系);
4. 语言风格亲切自然,避免专业术语,字数控制在300-500字。
- “用户提示词”无需填写(因所有信息已通过系统提示词传递),保存配置。


小技巧:如果不确定提示词是否合理,可以点击右上角的“自动优化”(星星图标),Coze会根据你的需求自动润色提示词,补充细节,新手可以充分利用这个功能提升效果。


第六步:添加“输出节点”——展示最终结果
- 点击“大模型”节点下方的“+添加节点”,选择“输出”分类;
- 在“输出内容”中,选择“引用变量”,找到“大模型”节点下的“output”(即AI生成的运势报告);
- 保存配置,此时整个工作流已串联完成:用户输入星座→获取当前时间→获取基础运势数据→大模型生成报告→输出结果。


第七步:测试与发布智能体
- 点击工作流右上角的“试运行”,在弹出的输入框中输入你的星座(如“处女座”),点击“运行”;
- 等待几秒后,即可看到生成的个性化运势报告,检查内容是否符合预期(若不满意,可返回修改大模型的提示词);


- 测试通过后,点击顶部“发布”→“新建智能体”,输入智能体名称(如“我的专属星座助手”),选择发布范围(公开或仅自己可见);
- 发布完成后,你可以在Coze首页找到自己的智能体,随时调用,也可以分享给朋友使用。



总结:掌握“工作流思维”,比学会一个工具更重要
通过上面的步骤,你已经成功搭建了一个能生成个性化星座运势的AI智能体。但我更希望你能从这个案例中掌握一种“工作流思维”——即把复杂需求拆解成“输入→处理→输出”的流程,用“节点”串联起不同的能力(如获取数据、调用工具、生成内容),最终实现自动化解决问题。
就像开头提到的“2030年90%普及率”,未来AI智能体将像Word、Excel一样,成为职场和生活中的基础工具。今天你搭建的是星座运势助手,明天或许可以尝试搭建“工作周报生成助手”“考研知识点梳理助手”“家庭开支统计助手”——只要掌握了核心逻辑,就能根据自己的需求,搭建出更多实用的智能体。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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为什么要学习大模型?
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。


大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!

2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码
学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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