AI Agent篇——小白的入门指南

近段时间，AI智能体（AI Agent）发展迅猛，有不少人疑惑，在大模型已然强大的当下，为何还需要 AI Agent 呢？

本文就用简单的语言带大家快速认识AI Agent ，了解大模型与智能体的区别，并从0到1搭建一个你自己的Agent。

一、大模型和智能体有啥区别？

简单来说，大模型好比 “超级大脑”，知识渊博、能力出众，能回答问题、生成文章，但是它不能帮我们完成更复杂的任务。

比如我想去青海玩，大模型可以帮我生成行程规划和旅游攻略，但是没法帮我订机票、订酒店。

而 AI Agent 就像是一位 “办事能力强的大管家”，它不仅能借助大模型理解我的问题，还能主动规划任务、做出决策并执行、同时会使用工具，还能记住我的兴趣偏好和过去说过的话，简直太贴心。

总的来说，Agent与大模型之间的区别可以归纳为：

• 大模型只是一个大脑，而Agent是一个完整体
• 大模型只会告诉你怎么做，而Agent会帮你做
• 模型本身不会使用工具，而Agent会使用工具
• 大模型通常不会记忆，而Agent具备记忆能力

二、Agent系统的核心组成

Agent系统的核心组成可以总结成：

Agent = 大模型(LLM) + 规划 + 工具 + *记忆 + 行动*

1. 大模型（LLM）： 提供核心的语言理解、推理与生成能力，是整个Agent的“大脑”。

2. 规划（Planning）： 对复杂任务借助大模型进行分解、规划和调度，并及时观察子任务执行的结果与反馈，对任务及时调整。

3. 工具（Tools）： 与外部工具（如API、数据库、硬件设备）进行交互，扩展智能体的能力，执行任务，相当于Agent的“手脚”。

4. 记忆（Memory）： 存储短期记忆（如一次任务过程中的多次交互）或长期记忆（如用户的任务历史、个人信息、兴趣便好等），优化后续的思考和行动。

5. 行动（Action）：Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。

三、从0到1搭建智能体

本文以coze为例，手把手教大家搭建自己的智能体。

Coze是新一代 AI 应用开发平台，定位是零代码或低代码的AI开发平台，不需要编程基础，就能快速搭建出基于大模型的各类 AI应用，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

国内版网址：www.coze.cn国外版网址：www.coze.com（需科学上网）

首先我们进入官网，使用手机号或抖音注册/登录。

登录完成后，进入工作空间，选择项目开发，点击“创建”，选择创建智能体。

有两种创建模式，一种是标准创建，另一种是AI创建

我们先看看「标准创建」，标准创建界面只需要输入智能体名称、智能体功能介绍，并设置图标即可。

给智能体起一个独一无二的名字，比如天气助手，然后点击图标，上传一张图片作为智能体的logo，或者直接让 AI 自动生成图标。

接下来便进入了智能体的编排界面。

人设与回复逻辑：设置提示词，支持 Jinja 和 Markdown 语法，同时下方也提供了一些提示词模板，帮助我们更高效地编写提示词。在这里，我们给智能体说明它要扮演什么角色，或者要完成什么任务。

插件：添加后智能体能够调用外部 API ，比如搜索信息，浏览网页。

工作流：通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，实现复杂、稳定的业务流程编排。

触发器：建立一些定时任务，比如现在社群中的每日 AI 资讯。

知识：可以理解为知识库。因为我们使用的大模型虽然清楚常识性问题，但不够细致具体，比如公司的规章制度，模型无法主动获取，这时就要用到知识库。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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