一、入门阶段：明确目标与选择平台
1. 明确应用场景
聚焦垂直领域单一痛点，如电商客服、自媒体标题生成或企业报表自动化
避免"大而全"，优先选择高频、刚需、付费意愿强的领域
2. 零代码平台选择
百度文心智能体：可视化操作，适合快速搭建基础智能体
扣子(字节跳动)：通过规划、记忆、工具、行动四大模块构建智能体
Coze智能体：丰富的插件库支持外部API调用，低门槛开发
二、进阶开发：技术实现路径
1. 技术栈选择
无代码方案：Zapier/Airtable实现自动化流程，Bubble开发网页应用
代码开发：Python+LangChain构建AI链式任务
开源框架：minion-agent整合多框架能力，解决碎片化问题
2. 核心架构设计
模块化设计：信息采集→数据处理→决策→执行的四层架构
多智能体协作：主Agent分解任务，子Agent专项处理
通信协议：标准化接口确保模块间松耦合
三、数据与训练优化
1. 数据获取途径
公开数据集：Kaggle、UCI Machine Learning Repository
用户反馈：设计交互界面收集评分数据
2. 模型优化方法
微调(Fine-tuning)：100-1000条行业数据优化通用模型
提示词工程：限定输出格式，提高响应精准度
记忆机制：通过长期记忆实现个性化服务
四、部署与商业化
1. 部署方案
云服务：AWS Lambda按量付费模式控制成本
本地部署：考虑数据安全性和响应速度需求
2. 盈利模式
SaaS订阅：按功能模块分级收费
API调用计费：基于请求次数或数据处理量
企业定制：针对特定场景提供解决方案
1. 数学基础
线性代数(矩阵运算)、概率统计(贝叶斯定理)、微积分(优化算法)
2. 开发文档
minion-agent GitHub项目(完全开源)
文心智能体平台官方教程(三步创建法)
扣子平台CSDN博客(四要素解析)
> 提示：实际开发中建议采用MVP(最小可行产品)策略，先用免费API额度验证可行性，再逐步扩展功能。不同场景下技术选型差异较大，电商推荐系统与智能客服的架构设计可能完全不同。
