如何搭建一个Agent？agent搭建的三个步骤详解

agent也称为智能体，许多企业将它视为简单的技术组装的问题，但实际上Agent是一个系统性业务工程，如果盲目堆砌大模型框架以及API，得到的仅仅是一个落地不好使用的缝合怪。本质上要抛开空洞的理论，直击业务核心，从业务能力定义、能力装配以及协同部署方面，通过三个步骤，为企业提供一个清晰的Agent智能体搭建路径。

一、定义角色：招聘一个数字员工

搭建Agent智能体的第一个步骤，并非代码撰写，而是编辑岗位说明，就像必须招聘一个真实岗位员工一样，给它一个具体的定义。

（一）定位角色

不能笼统地说建立客服智能体，而是确定它作为售前导购还是售后问题处理，或是安抚客户情绪的场景，根据角色定义不同，对其核心能力以及知识范围设置也不相同。

（二）划分边界

根据智能体工作的场景不同，对于高频场景、规则明确的业务场景等，设置一些具体的业务，避免一开始就处理所有的问题，关键还是根据场景，明确当前智能体需要处理的业务流，为后续配置打基础。

二、装配工具：赋予专业技能和手脚

（一）通过外部知识库、规则库等将业务政策转变为可以执行的规则，而一些非结构化的数据比如产品手册、客服话术等则是可以通过文档审阅进行拆解，处理成向量库，最终构建一个随时能检索的知识库。

（二）在测试环境中配置完毕后，Agent就具备了专业知识以及工具调用能力，初步有了处理问题的能力。

三、部署优化：让它成为一线员工

（一）迭代测试

通过相对安全的沙箱环境，利用历史对话数据来模拟沟通，对智能体进行测试，重点关注处理过程中的准确性、稳定性以及用户体验等。

（二）人机协同

Agent并非完全替代人类工作，必须在某些场景中有人工交接，比如说当超过5轮沟通还没有解决问题的话，直接转接人工客服，并移交上下文。

（三）线上学习

通过小规模部署开始，观察部署效果，并建立数据看板，实时跟踪解决率、满意度等指标，并设置阈值，达到一定程度自动报警。

结语

Agent搭建的步骤基本就是先定义角色功能、然后部署相应的能力以及工具调用，最后建立人机协同机制，将业务需求和数字化执行方式结合，得到科学的方法论。

首先需要转变自己的思维，从寻找工具型到员工型，清晰了解智能体的定义，然后考虑好能力集成性以及和自身业务友好型，优先选择如实在Agent集成RPA、数据工具、API接口等全面的平台，一体化设计，后续还有全程跟踪，大幅度降低使用成本，提升部署成功率。