1. 模型选择
2. 核心组件搭建
1. 场景定位
2. 快速原型开发
3. 进阶功能实现
```python
示例:智能体工作流伪代码
def agent_workflow(input):
1. 调用LLM理解意图
intent = llm_analyze(input)
2. 检索知识库增强响应
knowledge = rag_retrieve(intent)
3. 调用外部工具执行
if need_tool(intent):
execute_api(tool_mapping[intent])
4. 生成最终响应
return llm_generate(intent, knowledge)
```
1. 入门:从对话智能体(如DeepSeek)理解基础交互逻辑。
2. 进阶:学习RAG技术增强知识库能力,掌握工具调用协议。
> 提示:百度AgentBuilder等平台已大幅降低开发门槛,建议从具体场景小切口切入验证。
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