怎么做ai智能体—打造AI智能体的终极指南

一、基础架构设计

1. 模型选择

2. 核心组件搭建

二、开发流程

1. 场景定位

2. 快速原型开发

3. 进阶功能实现

三、关键技术栈

```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)

```

四、商业化与优化

五、学习路径

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。