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。
一、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。
二、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。
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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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。