一、用户在搜什么？——真实搜索关键词背后的诉求

根据公开渠道的搜索趋势与社区讨论，普通开发者和企业用户最常提出的问题包括：

“如何搭建AI Agent”：希望了解整体流程与技术栈

“智能体开发教程 零基础”：寻求无需编程或低代码入门方案

“搭建AI智能体步骤”：需要清晰、分阶段的操作指南

“Coze扣子智能体教程”：关注字节跳动推出的低代码智能体平台

“LangGraph Agent开发”：面向开发者，探索基于LangChain生态的进阶实现

这些搜索词反映出一个共识：AI智能体已从概念走向落地，但门槛仍需明确拆解。

二、什么是AI智能体？先厘清定义

根据OpenAI研究员Lilian Weng在2023年提出的广泛引用模型，以及后续被行业普遍采纳的定义：

AI智能体（AI Agent） = 大语言模型（LLM） + 规划能力 + 记忆机制 + 工具调用能力

这意味着，一个真正的智能体不仅能回答问题，还能主动拆解任务、调用外部工具、记忆上下文，并持续优化执行结果。例如：

用户说：“帮我订一张下周去杭州的机票，预算2000以内。”

智能体会：① 理解意图 → ② 查询航班API → ③ 比价 → ④ 推荐选项 → ⑤ 生成预订链接

这与传统聊天机器人（仅基于Prompt返回文本）有本质区别。

三、两条主流路径：低代码平台 vs 开源框架

目前，搭建AI智能体主要有两类方式，分别适配不同人群：

路径1：低代码/无代码平台（适合零基础用户）

✅ 代表平台：

Coze（扣子）（字节跳动）

腾讯元启

Dify

阿里云百炼

✅ 核心能力（经实测验证）：

可视化工作流编排（拖拽节点）

内置知识库（支持上传PDF、Excel等）

预集成大模型（如DeepSeek、通义千问、GPT）

支持发布到微信公众号、小程序等

✅ 操作步骤（以Coze为例，依据其官方文档与实测）：

注册Coze账号，创建新Bot

在“知识库”中上传产品手册、FAQ等文档

在“工作流”中添加“意图识别 → 知识检索 → LLM生成”节点

配置提示词（Prompt），限定回答风格与范围

发布并绑定到飞书、微信等渠道

路径2：开源框架开发（适合程序员）

✅ 代表技术栈：

LangChain + LangGraph（Python）

LlamaIndex

AutoGen（微软）

CrewAI

✅ 核心组件（基于GitHub官方仓库与文档）：

Agent Executor：控制执行循环

Tools：封装API调用（如搜索、数据库查询）

Memory：使用向量数据库（如Chroma、Pinecone）存储对话历史

Planner：通过ReAct、Plan-and-Execute等策略拆解任务

✅ 开发步骤（以LangGraph为例，参考其2025年12月官方示例）：

四、关键模块详解（无论哪种路径都需考虑

1. 目标定义

明确智能体要解决的具体问题。例如：“客服问答” vs “自动写周报”，架构差异巨大。

2. 知识来源

结构化数据（如订单表）→ 用数据库连接器

非结构化文档（如PDF手册）→ 用RAG（检索增强生成）

实时信息（如股价）→ 调用第三方API

3. 安全与合规

输入过滤：防止提示注入（Prompt Injection）

输出审核：避免生成违法或虚假信息

数据隔离：企业场景需私有化部署

五、避坑指南：常见误区

六、总结：选择适合你的路径

如果你是运营、产品经理、中小企业主 → 优先尝试 Coze、腾讯元启、Dify，1小时内可上线基础智能体。

如果你是开发者，追求定制化与性能 → 学习 LangGraph + FastAPI + 向量数据库 组合，构建高可用企业级Agent。