如何搭建自己的智能体：从概念到落地的分步指南

当下， 每个人都被卷入Ai数字化时代浪潮中，若不想被浪潮打翻，就要做新时代的弄潮儿。你是否也想过，拥有一个能够理解自己意图、能够自动操作软件，且7x24小时自动运行的数字助手智能体？

随着大模型技术的发展和迭代，如今已经走向了各大企业生产和运用中，个人也可以构建属于自己的专属智能体，它已经不是处于实验室阶段，每个人都能轻松搭建。

本文将从智能体搭建前准备、智能体的核心架构、智能体的开发训练、测试迭代、部署上线等五个方面，为你构建搭建智能体的完成路径。不论是技术开发者还是运营工作人员，都能在这里找到合适自己的开发方式。

一、搭建准备：明确目标

在开始敲定第一个组件之前，清晰的规划是成功的一半。首先需要明确的就是：你的智能体要解决什么问题？你准备用什么平台来构建？

（一）用智能体解决什么？

智能体并不是万能的，精准对其定义技能是关键所在。比如“客服智能体”的目标就是高效、准确回答客户的问题；“个人办公助手”则是能替代人类操作Excel、编辑邮件等重复工作。

（二）智能体搭建平台

1、零代码/低代码平台

适合初学者以及运营人员，无需太多技术技能，比如实在Agent，通过可视化画布构建，可以对各类组件进行手动编排，甚至使用自然语言描述需求，系统就能自动拆解任务步骤，自动执行，大大降低技术门槛。

2、高代码开发平台

如LangChain、LangGraph或AutoGen等等开源框架，灵活性高，需要较强的编程和AI知识，从零一步步编写智能体和推理逻辑。

3、行业领域平台

比如千帆慧金专门为金融领域打造、i福娃专门为教育领域设定，结合行业知识库和丰富合规模板，能够快速针对场景构建专业智能体。

二、核心设计：构建智能体核心模块

真正能够帮助人类执行的智能体，需要拥有感知、决策、记忆和执行四大模组。

（一）感知

作为智能体输入接口，负责理解人类指令，可能是多模态图片、视频或文字，甚至一句语音。核心在于精准识别用户意图。

（二）决策

作为智能体核心大脑，基于大模型推理能力，能够将复杂步骤拆解成一个个可执行的任务，打造“思维链”。如实在智能的Tars大模型，擅长将一句口语转变成多个软件步骤来操作。

（三）执行

智能体跟外界的交互方式，通过调用各类工具来完成任务，这些工具可以是API、数据查询、软件操作能力（RPA）等。

（四）记忆

通过短期或长期记忆，让智能体能够根据上下文存储，在不断的使用中，智能体会变得越来越聪明，实现个性化成长。

三、开发训练：为智能体注入技能和知识

如果是选择的低代码开发平台，可以在可视化画布上编排，以实在Agent为例，“智能体画布”可以将对话节点、条件判断、工具调用等像搭积木一样灵活组合，构建完整工作流。平台预设好的模板和技能库还能加速开发进度。

（一）知识库

打造专业知识库是提升智能体专业性的关键，不管是产品手册、规章制度还是个人资料，都能通过检索增强生成注入智能体，让智能体基于你提供的资料，提升回答真实性。

（二）工具集成

工具赋予智能体行动能力，你需要根据使用场景为智能体配置需要调用的工具。比如招聘智能体要连接公司HR系统、数据分析智能体需要能运行脚本。

四、测试迭代：确保智能体可用

开发完毕之后，需要对智能体进行测试，不然一个可能会出错或者效率低下的智能体，是不能直接使用的。

测试过程中需要关注任务成功率、幻觉率、推理效率等，测试过程中，模拟真实用户的模糊测试是重中之重，输入各种非常规甚至陷阱式的指令，考验智能体应变能力和安全性。

五、部署运维：从测试到生产

通过测试之后的智能体，就可以开始部署了，可以选择公有云部署、私有化部署等不同方式。

可采用 “金丝雀发布” ，先让小部分用户体验新版本，观察效果稳定后再全面推广，是一种稳健的做法。

此外，还需要建立监控体系，持续追踪智能体的请求量、响应时间、错误率和用户满意度等指标。像实在Agent这样的平台，会提供数字员工运营管理平台，方便管理者进行统一调度。

更重要的是建立持续迭代机制。收集用户反馈，分析失败案例，定期用新数据训练或优化智能体，让它“越用越聪明”。

结语

构建智能体，首先需要明确场景，历经设计、开发、测试、部署等完整环节。对于大多数非技术背景的企业和个人而言，实在Agent此类有丰富工具集成、可视化编排以及RPA能力的平台，能够降低技术门槛，让想法快速实现成为生产力。

参考资料