开发 AI 智能体（AI Agent），除了核心的逻辑构建，还必须深度考虑模型合规性、本土 API 生态集成以及中文语境下的意图理解。目前的开发趋势正从单纯的“提示词工程”转向“多智能体协同（Multi-Agent）”和“低代码工作流”。

以下是 AI 智能体开发的标准化流程：

1. 目标定义与底座模型选择

在开始代码前，首先要确定 Agent 的“大脑”。

• 模型选型： * 国内主流： 优先选择通义千问（Qwen）、文心一言（Ernie）、智谱清言（GLM）或 Kimi（Moonshot）。这些模型对中文语境理解更深，且符合国内监管要求。考虑因素： 评估模型的 Context Window（上下文窗口长度）、Reasoning（推理能力） 以及 Function Calling（函数调用能力）。

• 角色设定： 明确智能体的性格、目标、知识范围以及禁止行为。

2. 知识库构建 (RAG 增强)

为了让智能体拥有“私域知识”，需要建立检索增强生成（RAG）系统。

• 数据清洗： 将 PDF、Word、或数据库中的非结构化数据清洗为干净的文本。

• 向量化（Embedding）： 使用国产优秀的 Embedding 模型（如 BGE 系列）将文字转为向量。

• 向量数据库： 选用 Milvus、Pinecone 或国内云厂商提供的向量数据库服务，实现毫秒级的知识检索。

3. 工作流与工具设计

智能体不仅要能“说”，还要能“做”。

• 插件调用（Plugins/Tools）： 开发特定的 API 接口，让 Agent 可以查天气、订机票、查 ERP 系统数据或操作网页。

• 编排框架： * 低代码平台： 推荐使用 字节跳动的 Coze（扣子） 或 Dify。这些平台集成度极高，非常适合快速原型开发。代码驱动： 使用 LangChain、AutoGPT 或国产框架（如 ModelScope 上的智能体组件）。

• 逻辑流： 设计复杂的判定逻辑。例如：如果用户问的是售后问题，走 A 路径；如果是咨询，走 B 路径。

4. 提示词工程

这是调教智能体行为的关键。

• 结构化提示词： 采用 Role (角色) -> Task (任务) -> Constraint (约束) -> Few-shot (示例) 的结构。

• 思维链（CoT）： 引导智能体“一步步思考”，通过增加推理步骤来提高复杂问题的准确率。

5. 内容合规与安全过滤

在国内上线，合规是生命线。

• 敏感词过滤： 在用户输入端和模型输出端，必须接入敏感词库或第三方安全审计 API（如百度/网易的安全服务）。

• 算法备案： 按照网信办要求，如果涉及深度合成服务，需要完成“生成式人工智能服务备案”和“算法备案”。

6. 测试、部署与评估

• 评估体系（Eval）： 准备一套测试集，通过人工评分或“LLM-as-a-judge”（用另一个更强的模型给 Agent 打分）来评估回答质量。

• 私有化与云端： 根据安全性需求，选择部署在阿里云、腾讯云或企业内部私有化环境。

• 持续监控： 监控 Token 消耗成本、响应延迟以及用户的反馈（点赞/点踩）。

7. 国内开发的常用工具推荐

• 一站式平台：Dify（开源、国内极其流行）、Coze.cn（字节跳动出品，生态最全）。

• 模型 API 聚合：深度求索（DeepSeek）（近期国内性价比和性能口碑极佳）。

• 向量搜索：Zilliz (Milvus)。

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