AI智能体开发实战指南

一、智能体核心概念

1. 定义：智能体(Agent)是基于大语言模型(LLM)的自主系统，能代表用户完成整个工作流程（如客服退款、代码提交），而不仅是简单问答

2. 关键特征：

二、开发流程详解

1. 场景选择

2. 技术栈选型

| 组件 | 推荐方案 | 适用场景 |

||--|-|

| 基础模型 | GPT-4/Claude 3（复杂决策） | 需高推理能力场景 |

| 轻量模型 | Hugging Face开源模型（垂直领域） | 文本分类/图像生成 |

| 开发框架 | LangChain（链式任务）、AgentBuilder | 快速构建工作流 |

3. 架构设计

```python

多智能体协作示例（金融风控场景）

from langchain.agents import AgentExecutor

fraud_agent = AgentExecutor(

tools=[transaction_analyzer, credit_scorer],

decision_model=GPT-4, 关键决策层

safety_guard=risk_validator 五层防护机制之一

```

4. 成本优化技巧

三、实战资源推荐

1. OpenAI官方指南：34页手册涵盖安全防护、多智能体协作等进阶技巧

2. 无代码平台：COZE扣子提供三种开发模式（LLM/工作流/多Agent）

3. 评估基准：

四、最新趋势（2025）

如果需要具体场景的代码实现或部署细节，可以进一步探讨！