今天,我将带你打通AI智能体(AI Agent)的学习链路——从底层理论逻辑拆解,到实际搭建的每一步操作,再到最终成果的落地验证,用最通俗的方式帮你掌握一个简单又好用的AI智能体搭建方法。
在正式开始前,我们不妨先厘清两个关键问题:AI智能体为何值得学?以及它究竟是怎样的存在?想明白这两点,后续的实践才会更有方向感。
1、为什么现在必须学AI智能体?
如果你有关注政策动向,一定注意到前段时间国务院发布的“人工智能+”行动实施方案。这份文件里有几个关键时间节点和数据,直接点明了AI智能体的未来趋势:
- 到2027年,我国智能终端与AI智能体的普及率要达到70%;
- 到2030年,这一普及率将进一步提升至90%;
- 最终在2035年,实现全面进入智能时代的目标。
这组数据背后,是一个清晰的信号:未来3-5年内,每10个人里就有7个人会高频使用AI智能体,它将彻底从“职场加分项”“技术尝鲜品”,转变为像电脑、手机一样的“生活与工作必需品”。
我们可以回头看过去的技术浪潮:20年前,会熟练操作电脑是职场人的核心优势,能帮你在简历堆里脱颖而出;10年前,懂智能手机的深度用法(比如移动办公、线上运营)是紧跟潮流的标志,让你比别人更快接入移动互联网;而现在,掌握AI智能体的使用与搭建逻辑,正在成为新的“基础生存技能”——它不是“要不要学”的选择,而是“早晚都要会”的必然。
更重要的是,一个“人机协同”的智能社会已经进入加速期:AI智能体可以帮你自动整理邮件、生成报告初稿、甚至根据你的习惯规划日程,大幅降低重复劳动成本。在这样的趋势下,谁能提前吃透AI智能体的核心逻辑,谁就能更早摆脱低效工作,把精力聚焦在更有创造性的事上,成为智能时代的“先行者”,稳稳抓住未来的发展先机。
2、AI Agent是什么?
智能体 = 大模型 + 记忆 + 工具

| 大模型:指的是ChatGPT、deepseek、豆包等一些AI 记忆:短期记忆和长期记忆,短期仅仅是本次对话记录,而长期通常指的是记住了用户的风格、偏好、数据文本等文档数据 工具:通过工具能够加强自身的能力,如常见的联网搜索、多步思考、代码节点等 |
“通俗地讲,我们可以把智能体想象成一个数字人。它的大模型(LLM)就是大脑,负责思考;它的记忆能力,就像人既有长期记忆也有短期记忆;而它强大的工具库,则像是人可以随时使用手机、电脑来扩展自己的能力。
3、主流AI Agent平台概览
开箱即用, 云端直接可运行,但定制化程度比较低
1、 扣子空间:最适合新手的创作广场
https://www.coze.cn/
扣子空间是一个通用型 AI Agent 平台,具备任务自动化、多智能体协作能力。
利用它,我们可以轻松实现文字创作、AI改稿、一键生成PPT等功能,全面涵盖了办公、学习和生活等多个场景。

下面我们试试一句话生成一个网站

网站效果图:

2、360纳米AI:国内领先的多智能体系统
网址:https://bot.n.cn/
纳米 AI 智能体是 360 集团打造的智能体系统,在 8 月 2 日升级为 “多智能体蜂群”,迈入 L4 级别,能让多个智能体灵活拉群、多层嵌套、组队协作完成复杂任务,已上线涵盖视频制作、内容创作等多场景的 10 + 类多智能体蜂群 。

一句文案生成的视频效果如下,还是很能打的。
3、阿里云百炼:企业级的强大应用
网址:https://bailian.console.aliyun.com
阿里云百炼智能体,是一款基于其百炼平台和大模型的对话式AI应用。
它可以通过零代码方式创建,并能集成RAG(记忆功能)、插件等多种外部能力。
其核心特点是能基于上下文进行自主决策,通过调用不同工具来完成复杂任务。
具体的使用方法和上面基本一致。

介绍了这么多平台,那么作为新手,我们应该从哪一个开始呢?
我首推Coze,因为它上手简单,生态完整,是我们新手入门AI Agent、快速获得成就感的最佳选择。
4、Coze实战:手把手教你搭建“星座运势助手”
网址:https://www.coze.cn/studio


本次我就以制作一个每天星座日报的智能体为例子
实践的思路如下:首先,通过日期插件获取当天日期;接着,利用星座插件获取对应运势,并将信息同步给AI分析,即可得出今日星座运势报告。
1、开始节点
工作流的第一个节点是“开始”节点。为了便于后续引用,我将其默认的输入变量input改为了star(星座)。

2、获取时间
点击下方的添加节点->插件

进入插件后搜索日期->现在时间->点击添加

此节点用于获取当前时间,无需输入。

3、星座运势节点
接着继续添加插件,搜星座运势->点击添加

节点设置如下:

4、配置大模型节点:

此节点包含以下参数:模型、技能、输入、系统提示词、用户提示词和输出。

“大模型”节点是整个工作流的“大脑”,负责根据我们给出的指令(提示词)和信息,生成最终想要的内容。
此节点包含以下几个核心参数:
模型:选择驱动这个节点的大脑,例如豆包、DeepSeek、Kimi等。
技能:即我们前面提到的“工具”,用于扩展模型的能力,比如联网搜索或获取地图信息。
输入:用于接收来自上一个节点的数据或变量。
系统提示词:最关键的部分,我们在这里为AI设定角色、规定任务和输出逻辑。
用户提示词:通常用于Bot对话场景,在工作流中,我们更倾向于把所有指令都写在系统提示词里。
输出:节点运行后,生成的内容将从这里输出给下一个节点。
在这些参数中,“系统提示词”的编写是决定成败的关键。一个好的提示词,应该包含以下几个要素:
角色(Role):你希望AI扮演谁?
目标(Goal):需要AI完成什么核心任务?
上下文(Context):AI需要用到哪些来自前序节点的信息(变量)?
约束(Constraint):AI在回复时需要遵守哪些规则?
我们来看本次“星座运势”的实战例子:
# 角色你是一个星座运势师。# 目标你需要根据用户提供的信息,生成今日的运势报告。# 上下文具体请根据日期{{date}}、综合评分{{money}}、运势概括{{summary}}来生成。# 约束请根据用户提供的信息进行回答,不要回答无关的问题。
小提示:如果您觉得自己写的提示词不够好,可以点击右上角的“自动优化”按钮(一个星星图标),Coze会自动帮您润色和丰富提示词,效果通常很不错。

这块就是AI润色过的,也不错。

用户提示词这块我没有写,因为变量已经镶嵌在系统提示词里。
5、连接所有节点并完成输出
首先配置完最后的输出节点

将这些节点依次串联起来,这样一个简单的工作流就完成了!

输入自己的星座,我本人是处女座,就拿这个来测测,点击试运行

让我们看看输出的效果,一个简单的运势报告就生成了!

6、一键发布

新建智能体

点击创建,输入名称后确定
进来之后工作流点击添加

最后呈现的效果:

总结:这只是一个开始
恭喜!通过以上几步,你已经拥有了一个专属的星座运势助手。
但通篇文章下来,我真正希望你带走的,不仅仅是这个能用的小工具,更不是其中几个插件的简单用法,而是搭建AI Agent的一种“工作流”思维。
不知你是否还记得开头提到的"2030年90%普及率"?说不定当那一天到来时,AI Agent将像Word、Excel一样成为职场标配。
好了,今天的分享就到这里,非常感谢你的浏览。
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。
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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。


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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!

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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。

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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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