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张小明 2026/1/7 17:18:57
重庆网站建设快忻,厦门建站价格,做植物网站,wordpress昵称不允许重复简介 文章介绍了构建高质量Agent的六步完整方法论#xff1a;1)用具体示例定义任务#xff1b;2)设计操作流程(SOP)#xff1b;3)用提示词构建MVP#xff1b;4)连接与编排#xff1b;5)测试与迭代#xff1b;6)部署扩展与优化。通过邮件代理案例#xff0c;强调从小处着…简介文章介绍了构建高质量Agent的六步完整方法论1)用具体示例定义任务2)设计操作流程(SOP)3)用提示词构建MVP4)连接与编排5)测试与迭代6)部署扩展与优化。通过邮件代理案例强调从小处着手真实验证持续优化打造真正有用且可靠的智能代理工具帮助开发者从创意到实际价值构建符合实际工作流程的Agent应用。❝前几天Manus跑路的信息令人心寒Manus作为当时宣称第一家实现通用Agent的公司仅仅过去了半年时间。当然这半年内国内也涌现了很多优秀的Agent产品比如天工、Coze空间、前小度负责人创立的GenSpark各个大厂也是推出了各个领域的Agent产品。作为一名技术人我仍然对Agent生态和落地充满信心最重要的一个问题如何构建高质量的Agent今天分享下Langchain官方的方法论从构想至落地构建智能代理的完整指南如今Agent落地已成为科技领域的热门话题几乎所有企业都在讨论它如何变革业务。然而真正将其落地的企业却寥寥无几。许多团队虽对智能代理的潜力充满想象却在起步阶段就陷入迷茫不知从何入手、如何推进也难以合理设定预期。本文将以一个实操框架带您走完从创意到实际价值的全流程——并以邮件代理的真实案例为例进行说明。全流程详细解析第一步用具体示例定义代理的任务构建智能代理的首要任务是明确它要完成的工作——且这项工作必须具备“现实可行性”和“代理必要性”。一个简单的判断标准是这项任务是否能教会一位聪明的实习生。如果即便是最优秀的实习生在拥有充足时间和资源的情况下也无法完成那么这项任务要么不切实际要么过于宏大。在尝试“专家模式”前先确保能搞定基础功能。具体操作时先构思5-10个任务的具体示例。这一步有两个核心作用一是验证任务范围是否合理既不过于琐碎也不过于模糊二是为后续的性能评估提供基准。需规避的“红色警报”若无法想出具体示例说明任务范围可能过宽当传统软件足以胜任时例如逻辑简单、固定且已有成熟解决方案无需强行使用代理——代理存在速度慢、成本高、偶尔不稳定等问题传统工具能解决的问题就不必大费周章切勿期待“魔法”避免依赖不存在或暂无法构建的API、数据集。案例参考邮件代理在这一步我们需要明确邮件代理的核心任务例如优先处理关键利益相关者的紧急邮件、根据日历安排会议、过滤垃圾邮件、基于公司文档回答产品相关问题等。第二步设计操作流程撰写详细的标准操作流程SOP即人类执行该任务的分步指南。sop这一步的价值在于一方面确认任务范围清晰合理另一方面它能梳理出代理需要处理的关键步骤、决策节点和工具——为后续开发奠定基础。案例参考邮件代理邮件代理的SOP可能包括分析邮件内容和发件人背景以划分响应优先级检查日历可用性并安排视频会议根据邮件、发件人和日程上下文起草回复经人工快速审核后发送邮件。第三步用提示词构建最小可行产品MVP对于复杂代理切勿试图一步到位。先根据SOP设计代理架构明确流程走向、需要做出的决策以及哪些环节必须依赖大语言模型LLM的推理能力。mvp随后聚焦最关键的LLM推理任务如分类、决策通过提示词构建MVP。多数代理失败的根源在于LLM无法为任务提供足够可靠的推理能力。因此先用人工输入的数据验证提示词效果再逐步推进自动化能帮助团队建立信心。LangSmith等提示词工程工具可简化这一过程从管理提示词版本、跨场景测试到追踪性能迭代都能高效完成。简化原则所有提示词需要的数据或上下文先手动输入暂不考虑自动化用第一步定义的示例测试验证在常见场景下的表现核心目标是确保LLM的推理逻辑准确。案例参考邮件代理此时可优先解决一个高价值的推理任务——比如邮件的紧急程度和意图分类如会议请求、支持咨询这是后续所有功能的基础。先编写核心提示词用人工输入测试邮件内容“下周能否聊聊LangChain的产品路线图”发件人“Jeff Bezos”职位“亚马逊CEO”期望输出意图“会议请求”紧急程度“高”当模型在测试案例中持续表现稳定就意味着核心逻辑可靠具备了扩展的基础。第四步连接与编排有了能正常工作的提示词后就需要将其与真实数据和用户输入连接起来。流程编排首先明确提示词需要的上下文或数据如邮件内容、日历可用性、产品文档并规划如何通过编程获取如API、数据库、文件系统。接着编写编排逻辑将正确的数据传入提示词。简单场景下可能只需直接传递输入复杂流程中则需要代理逻辑决定查询哪些数据源、何时调用、如何整合输出后再提示LLM。案例参考邮件代理这一步需要集成Gmail API读取收件箱、Google Calendar API查询日程、CRM或联系人数据库完善发件人信息并构建如下编排逻辑新邮件触发代理代理从CRM或通过网络搜索获取发件人信息将完整上下文传入提示词判断紧急程度和是否需要回复若需要安排会议查询日历并推荐时间代理起草回复经人工审核后发送。第五步测试与迭代先用第一步定义的示例手动测试MVP验证核心场景下输出的合理性与准确性。如果系统包含多个LLM调用或步骤可借助LangSmith等工具进行追踪可视化流程并调试各环节的决策逻辑。手动测试达标后转向自动化测试以保证一致性、捕捉边缘案例。团队通常会将测试示例扩充到几十个更全面地了解代理的优缺点——这也能在增加复杂度前量化性能让所有示例原始新增通过代理自动运行定义自动化成功指标明确代理的预期行为选择性引入人工审核弥补指标可能遗漏的问题。案例参考邮件代理测试需覆盖多个关键维度语气与安全性回复需专业、礼貌无虚构或不当内容意图与优先级识别准确分类邮件并按发件人、内容设定优先级工具使用效率仅在必要时调用工具如无需安排会议则不查日历草稿质量回复需清晰、相关且符合输入上下文。第六步部署、扩展与优化当MVP表现稳定后可开始扩展功能增加新能力、覆盖更多场景甚至构建多代理工作流。每添加一个新功能或集成都需重复第五步的测试避免破坏现有功能。准备就绪后即可部署到生产环境供用户使用。LangGraph平台支持一键部署便于快速上线、扩展和管理代理。上线后需持续监控实际使用情况LangSmith等工具能实时追踪代理行为轻松发现成本激增、准确性问题或延迟等异常。现实中的使用场景往往与初始假设不同这些洞察能揭示漏洞、发现未预料到的需求为下一轮迭代指明方向。记住发布只是迭代的开始而非开发的终点。案例参考邮件代理部署后通过监控流量和常见场景可能会发现未覆盖的使用需求。这些新模式正是扩展的信号——团队可逐步添加新集成更新提示词和编排逻辑且每次更新都需通过测试和用户反馈验证再进一步扩展。结语构建智能代理的核心是从清晰的使用场景出发用真实示例验证再通过现实反馈持续优化。这不仅是让代理“能运行”更是要打造真正有用、可靠且符合实际工作流程的工具。无论您是想自动化邮件分类还是编排复杂工作流上述六步都能提供一条从创意到价值的务实路径。而成功的关键在于从小处着手、聚焦用户需求并始终保持迭代的节奏。如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 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。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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