文章介绍了普通人如何从零开始搭建自己的AI智能体。首先解释了AI Agent与普通AI的区别在于其"自主行动"和"任务执行"能力。然后通过"每日热点助手"案例，详细演示了在扣子平台上创建智能体的完整流程，包括界面设置、工作流配置和调试技巧。最后分享了让AI Agent更好用的2大技法和2大心法，帮助读者高效创建能自动处理任务的数字员工。
一、智能体（Agent）到底是啥？一句话让你明白
忘掉所有高大上的定义，我们可以这样简单地理解：
以前我们用AI，它更像一个聊天对象或查询工具，你问它答，仅此而已。
而AI Agent，则是一个能“干活”的行动者。你给它一个任务，比如“帮我整理一份市场报告”，它能像一个真正的助理，自己去上网搜索、调用工具、分析整合，最后直接交付给你一份完整的结果。
它的核心能力在于**“自主行动”和“任务执行”**，而不仅仅是跟你对话。
二、手把手，我们来搭一个超易上手的“每日热点助手”
理论说再多，不如亲手做一遍。
接下来，我们将彻底抛开复杂的业务场景，聚焦于最常用的智能体平台扣子(Coze)本身的操作界面，搭建一个上手简单又好用的“每日热点助手”。
我们的目标：创建一个每日热点助手。它能自动追踪全网各大平台的热点资讯和关键动态，并为我们筛选、整合成一份要点清晰、内容精炼的每日热点摘要，让我们快速掌握今日最重要的信息。
第一步：创建智能体，熟悉主界面
打开扣子官网 (https://www.coze.cn/)，抖音扫码或手机号码登录后，即可进入主界面。
点击左上角的“⊕”号，进入智能体的创建页面：
点击创建后，会弹出一个窗口，要求你填写智能体的基本信息：
- Bot 名称：给你的智能体起一个独特且易于识别的名字。
- 功能描述：简要描述这个智能体的用途和核心功能。
- Bot 图标：你可以上传自己设计的图标，或者使用平台提供的AI生成图标功能，输入描述词即可自动生成。
填写完毕并确认后，你就成功创建了一个智能体的基本框架，接下来将进入更核心的配置界面。
第二步：了解智能体的核心设置界面
进入智能体设置界面后，你会看到一个功能强大的工作区。这个界面被划分为了左、中、右三栏主要区域：
左栏：“人设与回复逻辑”区
这里是描述智能体的角色身份和任务。
中栏：“编排”区
这里可以为智能体添加各种能力，增强智能体的功能。
右栏：“预览与调试”区
这里可以实时与你正在配置的智能体进行对话测试，查看其回复效果，并进行调试。包含对话输入框和回复展示区。
第三步：编写智能体的提示词
提示词是一个智能体的灵魂，你需要在这里明确告诉AI它扮演什么角色。
例如：“你是一个每日热点整理助手，擅长为用户提供每日最新资讯。”
另外，你还可以单击「自动优化提示词」，让AI大模型优化为结构化内容。
当然仅仅是使用这样的提示词，是远远不够的，我们还需要为智能体设置一个工作流：
第四步：为智能体设置工作流
在“编排”栏的“工作流”里，点击“+”号：
创建一个新的“工作流”：
注意，这里的“工作流名称”，只允许用字母、数字和下划线，而且要以字母开头。
创建好工作流后，你便进入了这样的界面：
初始界面，只有“开始”节点和“结束”节点，这两个必备节点。
点击下方“添加节点”的按钮，你可以看到数量丰富的节点和插件：
在这里，我们只需要找到两个节点：“头条搜索”插件和“大模型”节点
其中，“头条搜索”插件用来获取新闻内容，“大模型”节点用来提炼要点。
我们首先将每个节点的出入点，像下图一样连接起来：
接着，点击“开始”节点，将输入变量，设置为“keyword”，用来存放关键词：
给“头条搜索”插件的输入变量input_query，选择刚刚在“开始”节点设置好的“keywordl”
给“大模型”节点的输入变量input，选择“doc_results”
大模型选择“DeepSeek-R1/250528”，最终出来的内容效果会更好。
并在“系统提示词”里，输入如下提示词：
请从以下新闻列表中挑选10条最重要、最相关的新闻，并对每条新闻进行不超过100字的简要总结。请以清晰的列表形式输出。在“用户提示词”里，输入“{{input}}”
再在“大模型”节点的输出里，设置一个输出变量：
最后，在“结束”节点设置如下4个变量：
这样，一条完整的“每日热点助手”工作流就创建完了！
当然，创建完成后还没结束，我们还需要先做个测试，看看运行出来的效果是不是我们一开始想要的效果。
点击画布下方的“试运行”按钮：
将一个事先准备好文章链接，输入进去，点击“试运行”：
等待片刻，工作流便运行成功了。
如果工作流没有报错，那就可以点击右上角的“发布”：
OK！
第五步：调试你的智能体
回到“每日热点助手”智能体编辑界面，在prompt里加上一句话：
当你接收到获取最新新闻的命令时，运行工作流Daily_News搞定！
当你在“预览与调试”栏里，做测试时，可以看到它会自动调用刚刚设置好的工作流
恭喜你！你已经成功搭建了一个可以帮你整理最新资讯热点的AI Agent。这个案例虽小，但它完整地覆盖了创建智能体的所有核心界面和概念。
三、让你的智能体更好用：2个技法与2个心法
当你完成了第一个智能体，你可能想让它变得更强大、更聪明。这里，是我总结的2大技法和2大心法。
2大技法：战术层面的“术”
- 学会提问，精准表达：AI的输出质量，很大程度上取决于你的输入质量。学习如何清晰、无歧义地描述你的需求至关重要。
- 迭代与反馈，拥抱不完美：不要指望一次就能做出完美的智能体。把它当成一个“初稿”，通过不断测试、给它反馈、调整指令，来引导它逐步达到你的期望。你可以使用扣子自带的提示词工具，来专业地管理和迭代你的Prompt。
2大心法：战略层面的“道”
明确目标与预期：在动手前，先用笔在文档上写清楚：你到底想解决什么问题？期望得到什么结果？“好记性不如烂笔头”。
人机协同，优势互补：要深刻理解AI的优势（处理信息快）和局限（可能出错、缺乏常识）。把它当成助手，而不是取代者。最终的质量把关，永远在你手
OK，现在就去试试，5 分钟拥有第一个 AI 小助手吧！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
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学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
：生产环境零容忍下的分钟级排障流程)
