2025年每个人都该学会开发AI Agent！

Agent并非聊天机器人的升级版。它不仅会告诉你“如何做”，还会“帮你做”。2025年，AI Agent（智能体）已成为企业降本增效的“数字劳动力”，它们不仅能理解指令，更能像人类一样规划任务、调用工具、记忆交互，完成从“分析竞品报告”到“自动发送邮件”这样的全流程操作。

Agent=大模型+记忆+主动规划+工具使用

DeepSeek引爆技术平权，普通人也能玩转AI

中国大模型DeepSeek-R1的横空出世，以1/70的训练成本、3%的定价颠覆行业，让AI开发从“高门槛”走向“平民化”。这意味着：无需天价算力，用Coze这类低代码平台+开源模型，小白也能快速搭建智能体。

扣子（Coze）是字节跳动推出的Agent开发平台，扣子最初将Agent称为Bot，2024年10月改版后，将其称为智能体。海外版面向海外用户和市场，可调用GPT-4o、GPT-4-Turbo、Gemini等国外大模型，而国内版只能调用国内的大模型，如豆包、Kimi、Baichuan 4、通义千问、GLM-4等。

2025年2月6日，扣子已支持 DeepSeek 最新模型，在扣子，你可以体验到 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 等模型。

扣子是一个非常易用、扩展能力强大、生态活跃的Agent开发平台，非常适合零编程基础的人员使用。**《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》**一书以扣子国内版为Agent开发平台，全面介绍扣子各项功能的使用技巧、基于扣子开发Agent的案例。

从0开始设计一个Agent

开发Agent的“3-10”实施框架

基于Agent开发实践，我们总结出“3-10”实施框架，如图所示，即通常会按照3个阶段，10个环节开发一个具备生产级应用、商业化能力的Agent。

（1）规划Agent的阶段。 该阶段包括定义Agent的应用场景、梳理业务流程和分析痛点、梳理Agent的功能定位和开发需求3个环节。

（2）设计Agent的阶段。 包括绘制Agent的运行流程图、设置大模型及参数、设计提示词、配置Agent技能、设计用户沟通页面5个环节。

（3）上线Agent的阶段。 包括测试与调优、发布两个环节。

开发Agent的策略

按照以上开发流程，我们可以一步一步地完成Agent的开发。然而，仅仅掌握这些步骤是不够的，要想开发出一个优秀的Agent，还需要秉持良好的Agent开发理念，遵守实施原则。这些理念和原则将指导我们既能够充分发挥Agent的能力，又能够理解现阶段Agent的局限性。

懂场景和业务，比懂AI技术更重要

开发者需要明白，在开发Agent的过程中，懂场景和业务的重要性远远超过懂AI技术。AI技术只有与业务紧密结合，才能真正发挥其作用。

目前，AI应用还处于早期阶段。大多数人认为，自己只是Agent的使用者，而不是参与者，更不会是开发者。但仅靠程序员很难推动Agent的全面繁荣和深入发展。下图所示为AI技术落地应用的3个层次。第一个层次是工作+AI，我们利用大模型进行工作提效、生活问答。第二个层次是业务+AI，AI应用理解业务，基于业务场景给予更专业的回复，成为Agent数字员工。第三个层次是业务×AI，实现了更加系统、全面的AI与业务的结合，让我们的工作从数字化进入智能化。

在这3个层次中，理解业务、业务能力成为驱动AI技术深化应用的关键因素。 因此，Agent开发者一定要具有业务专家的思维，并提高理解业务能力和设计能力，从应用场景和业务分析视角规划和设计Agent，从而提高Agent解决问题的效果。

使用工具拓展能力，是Agent具有价值的关键

Agent=大模型×**（规划+记忆+使用工具+行动）**。要想评估一个Agent的功能是否强大，可以看它在这4个方面的配置情况。

举个例子，一个角色聊天类Agent如果没有配置知识库，没有使用插件，也没有工作流、数据库、记忆等，仅仅设计了提示词，那么它的能力和ChatBot不会有很大差别。早期的Agent开发平台提供的简易Agent，差不多就只是个性化的ChatBot，或者只达到了Copilot的水平，从严格意义上来讲不能称其为真正意义上的Agent。

坚持小而美，聚焦特定的应用场景和功能

Agent是针对特定的应用场景的轻应用，可以和RPA结合。Agent可以通过API接入日常软件，也可以和其他Agent协作。因此，Agent开发者应该坚持小而美的理念，从最小颗粒度的应用场景和功能入手，定义Agent的应用场景，设计Agent。应用场景越具体，用户越聚焦，Agent的实现路径就越明确，其落地性就越强、价值就越大。反之，如果我们用开发软件的思维，划定了复杂而广泛的应用场景和功能，那么很可能导致在技术上无法实现Agent，或者其稳定性不佳。

把Agent当成助手，而不是一个完全托管的解决方案

无论是AI技术，还是Agent的发展，都处于探索阶段。我们离AGI还有一段距离。目前，Agent还处于从“好玩”到“有用”的过渡状态。Agent在智能化、自动化、多功能化、性能稳定性等方面都需要提升。因此，作为Agent开发者，我们必须清楚地认识到这一点，对Agent过于理想化的想法，可能会给Agent的开发，或者Agent的应用推广带来困难和风险。

另外，Agent作为AI工具，它的设计初衷是辅助人类，提高效率，而不是取代人类的决策。因此，在使用Agent时，我们应该将其视为一个助手，而不是一个完全托管的解决方案。用户需要对Agent输出的内容进行判断、筛选、加工，而不是盲目地接受和直接使用。

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半个月前，粗心的我细心地发现，有一本关于 Agent 的书籍竟然在上市预售，作者还是熟悉的咖哥（黄佳老师，当年拜读过他的《零基础学机器学习》）果断下单。

而在昨天，我终于收到了！立刻花了半个小时品读起来~觉得还是非常不错的，所以忍不住给大家分享推荐一下！

咖哥的写作习惯与咱们公号类似，将晦涩的理论用通俗幽默的方式表达，妙趣横生，非常适合小白。

全书一共有九章，涉及基础理论、Agent 框架、Multi-Agent、代码实战等丰富内容，大纲如下。

整本书更偏向实战，就像书名所说的，相当一部分都是代码教学而非枯燥的理论研究，我认为即使是代码小白，也能跟着步骤一步一步用代码实现一个 Agent！（实在写不会就问问 AI 哈哈哈）

起初我最担心的一点是，AI 啊 Agent 啊，技术更新的非常快，出版的周期还是有些长的，会不会内容都有些过时了？

看完之后打消了我这个疑虑，书中既介绍了 ReAct、LangChain 等经典框架，也涉及了爆火的 AutoGPT、Camel 等，还有 AutoGen、MetaGPT 这样的多智能体框架，还是非常惊喜的！

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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