开发一个成熟的 AI 智能体（Agent）不再仅仅是编写一段提示词（Prompt），而是一项涉及感知、推理、记忆和执行的系统工程。国内主流的开发方法可以概括为以下五个核心维度。

一、 核心逻辑架构：智能体的“大脑”设计

智能体与传统聊天机器人的本质区别在于其自主决策能力。目前的开发方法通常遵循“LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的公式。

• 推理模式 (Reasoning)：这是开发的首要步骤。常用的方法包括 CoT (思维链)，引导模型一步步思考；以及更先进的 ReAct (推理+行动) 模式，即模型先思考（Thought），再采取行动（Action），根据行动结果进行观察（Observation），如此循环直到任务完成。

• 规划能力 (Planning)：对于复杂任务，开发方法会采用“任务拆解”。智能体先将大目标拆分为多个子任务，并按顺序或并行执行。

二、 记忆管理：解决“转头就忘”的问题

为了让智能体具备连续性，开发者需要设计一套高效的记忆系统：

• 短期记忆 (Short-term Memory)：通常利用大模型的上下文窗口（Context Window）。开发时通过汇总对话历史、剪枝或利用摘要技术，确保最关键的信息留在模型视野内。

• 长期记忆 (Long-term Memory)：主要通过 RAG (检索增强生成) 技术实现。开发者将企业私有文档、结构化数据向量化存储在向量数据库中。当用户提问时，智能体先去“翻书（库）”，找到相关知识后再作答。

三、 工具与动作执行：赋予智能体“手脚”

智能体必须能够调用外部 API 或操作软件。

• 函数调用 (Function Calling)：这是最标准的开发方法。开发者预先定义好函数接口（如查询天气、订票、写数据库），并在提示词中告知模型这些工具的用途。模型会根据需求输出结构化的 JSON 代码来触发这些函数。

• MCP (模型上下文协议)：这是 2025 年非常流行的标准，允许开发者一次性编写工具插件，并在 Dify、Coze 等多个平台间通用，极大地降低了对接成本。

四、 编排与协同：从单兵到团队

根据业务复杂度，开发方法分为两种流派：

• 工作流编排 (Workflow Orchestration)：适用于逻辑相对固定的场景（如发票审核）。开发者在 Dify 或 Coze 中通过拖拽流程图，明确规定第一步做什么、第二步做什么，利用 AI 的理解能力处理节点间的变数。

• 多智能体协作 (Multi-Agent System)：适用于复杂工程（如软件开发）。通过 MetaGPT 等框架，让多个 Agent 分别扮演产品经理、程序员、测试员。每个 Agent 都有自己的 SOP (标准作业程序)，通过对话或共享看板进行协作。

五、 落地开发的标准流程

如果您在国内环境启动开发，通常建议遵循以下路径：

1. 场景定义：明确智能体的具体目标和边界（不要试图做一个“全能神”）。

2. 平台选择：

3. 低代码需求：优先使用 Coze (扣子) 或 AppBuilder，利用其现成的插件生态快速上线。

4. 工程化需求：使用 Dify。它支持本地部署，能精细管理 Prompt 版本和 RAG 流程。

5. Prompt 工程与调优：编写系统提示词（System Prompt），规定角色的性格、回复格式和禁忌。

6. 评测与迭代：智能体开发中“测试”占比极高。需要通过大量 Case 跑测，观察智能体在遇到异常输入时是否会产生幻觉，并据此调整提示词或工作流。

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