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怎么做ai智能体—打造AI智能体的终极指南

分类:行业新闻

ai智能体

2025-06-09 11:35:41

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一、基础架构设计

1. 模型选择

  • 优先考虑性能(MMLU/HumanEval基准)、上下文窗口(建议100K token以上)及成本平衡,闭源模型如GPT-4适合高性能需求,开源模型如Llama 3适合预算有限场景。
  • 大模型作为"大脑",需搭配工具调用、记忆系统等组件形成完整工作流。
  • 2. 核心组件搭建

  • 规划技能:拆解复杂任务为子任务(如活动策划可分解为场地预约、采购等)。
  • 记忆系统:结合本地知识库与云端存储,实现长期可追溯记忆。
  • 工具集成:对接电商、社交等API实现自动化执行。
  • 二、开发流程

    1. 场景定位

  • 聚焦垂直领域高频需求(如自媒体标题生成、电商智能客服),避免"大而全"设计。
  • 2. 快速原型开发

  • 使用平台工具(如百度AgentBuilder)快速配置名称、指令、示例对话等基础属性。
  • 通过Coze等平台3分钟可完成抖音文案改写类智能体搭建
  • 3. 进阶功能实现

  • 多模态交互:整合语音、手势识别实现自然交互。
  • 自主演进:通过反思机制优化决策逻辑(如自动分析执行结果并调整策略)。
  • 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

  • 盈利模式:通过订阅制(如智能客服按会话收费)或API调用次数变现。
  • 隐私保护:采用端边云协同架构,敏感数据本地处理。
  • 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。

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