文章介绍了普通人如何从零开始搭建自己的AI智能体。首先解释了AI Agent与普通AI的区别在于其"自主行动"和"任务执行"能力。然后通过"每日热点助手"案例,详细演示了在扣子平台上创建智能体的完整流程,包括界面设置、工作流配置和调试技巧。最后分享了让AI Agent更好用的2大技法和2大心法,帮助读者高效创建能自动处理任务的数字员工。
一、智能体(Agent)到底是啥?一句话让你明白
忘掉所有高大上的定义,我们可以这样简单地理解:
以前我们用AI,它更像一个聊天对象或查询工具,你问它答,仅此而已。
而AI Agent,则是一个能“干活”的行动者。你给它一个任务,比如“帮我整理一份市场报告”,它能像一个真正的助理,自己去上网搜索、调用工具、分析整合,最后直接交付给你一份完整的结果。
它的核心能力在于**“自主行动”和“任务执行”**,而不仅仅是跟你对话。

二、手把手,我们来搭一个超易上手的“每日热点助手”
理论说再多,不如亲手做一遍。
接下来,我们将彻底抛开复杂的业务场景,聚焦于最常用的智能体平台扣子(Coze)本身的操作界面,搭建一个上手简单又好用的“每日热点助手”。
我们的目标: 创建一个每日热点助手。它能自动追踪全网各大平台的热点资讯和关键动态,并为我们筛选、整合成一份要点清晰、内容精炼的每日热点摘要,让我们快速掌握今日最重要的信息。
第一步:创建智能体,熟悉主界面
打开扣子官网 (https://www.coze.cn/),抖音扫码或手机号码登录后,即可进入主界面。

点击左上角的“⊕”号,进入智能体的创建页面:


点击创建后,会弹出一个窗口,要求你填写智能体的基本信息:
- Bot 名称:给你的智能体起一个独特且易于识别的名字。
- 功能描述:简要描述这个智能体的用途和核心功能。
- Bot 图标:你可以上传自己设计的图标,或者使用平台提供的AI生成图标功能,输入描述词即可自动生成。

填写完毕并确认后,你就成功创建了一个智能体的基本框架,接下来将进入更核心的配置界面。
第二步:了解智能体的核心设置界面
进入智能体设置界面后,你会看到一个功能强大的工作区。这个界面被划分为了左、中、右三栏主要区域:

左栏:“人设与回复逻辑”区
这里是描述智能体的角色身份和任务。
中栏:“编排”区
这里可以为智能体添加各种能力,增强智能体的功能。
右栏:“预览与调试”区
这里可以实时与你正在配置的智能体进行对话测试,查看其回复效果,并进行调试。包含对话输入框和回复展示区。
第三步:编写智能体的提示词
提示词是一个智能体的灵魂,你需要在这里明确告诉AI它扮演什么角色。
例如:“你是一个每日热点整理助手,擅长为用户提供每日最新资讯。”
另外,你还可以单击「自动优化提示词」,让AI大模型优化为结构化内容。


当然仅仅是使用这样的提示词,是远远不够的,我们还需要为智能体设置一个工作流:
第四步:为智能体设置工作流
在“编排”栏的“工作流”里,点击“+”号:

创建一个新的“工作流”:


注意,这里的“工作流名称”,只允许用字母、数字和下划线,而且要以字母开头。
创建好工作流后,你便进入了这样的界面:

初始界面,只有“开始”节点和“结束”节点,这两个必备节点。
点击下方“添加节点”的按钮,你可以看到数量丰富的节点和插件:

在这里,我们只需要找到两个节点:“头条搜索”插件和“大模型”节点


其中,“头条搜索”插件用来获取新闻内容,“大模型”节点用来提炼要点。

我们首先将每个节点的出入点,像下图一样连接起来:

接着,点击“开始”节点,将输入变量,设置为“keyword”,用来存放关键词:

给“头条搜索”插件的输入变量input_query,选择刚刚在“开始”节点设置好的“keywordl”


给“大模型”节点的输入变量input,选择“doc_results”


大模型选择“DeepSeek-R1/250528”,最终出来的内容效果会更好。
并在“系统提示词”里,输入如下提示词:
请从以下新闻列表中挑选10条最重要、最相关的新闻,并对每条新闻进行不超过100字的简要总结。请以清晰的列表形式输出。
在“用户提示词”里,输入“{{input}}”

再在“大模型”节点的输出里,设置一个输出变量:
最后,在“结束”节点设置如下4个变量:

这样,一条完整的“每日热点助手”工作流就创建完了!
当然,创建完成后还没结束,我们还需要先做个测试,看看运行出来的效果是不是我们一开始想要的效果。
点击画布下方的“试运行”按钮:

将一个事先准备好文章链接,输入进去,点击“试运行”:

等待片刻,工作流便运行成功了。


如果工作流没有报错,那就可以点击右上角的“发布”:

OK!
第五步:调试你的智能体
回到“每日热点助手”智能体编辑界面,在prompt里加上一句话:
当你接收到获取最新新闻的命令时,运行工作流Daily_News

搞定!
当你在“预览与调试”栏里,做测试时,可以看到它会自动调用刚刚设置好的工作流


恭喜你!你已经成功搭建了一个可以帮你整理最新资讯热点的AI Agent。这个案例虽小,但它完整地覆盖了创建智能体的所有核心界面和概念。
三、让你的智能体更好用:2个技法与2个心法
当你完成了第一个智能体,你可能想让它变得更强大、更聪明。这里,是我总结的2大技法和2大心法。
2大技法:战术层面的“术”
- 学会提问,精准表达:AI的输出质量,很大程度上取决于你的输入质量。学习如何清晰、无歧义地描述你的需求至关重要。
- 迭代与反馈,拥抱不完美:不要指望一次就能做出完美的智能体。把它当成一个“初稿”,通过不断测试、给它反馈、调整指令,来引导它逐步达到你的期望。你可以使用扣子自带的提示词工具,来专业地管理和迭代你的Prompt。
2大心法:战略层面的“道”
-
明确目标与预期:在动手前,先用笔在文档上写清楚:你到底想解决什么问题?期望得到什么结果?“好记性不如烂笔头”。
-
人机协同,优势互补:要深刻理解AI的优势(处理信息快)和局限(可能出错、缺乏常识)。把它当成助手,而不是取代者。最终的质量把关,永远在你手
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- 提示工程的意义和核心思想
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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
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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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