导图社区 如何从0到1打造商用AI Agent
This is a mind map about 如何从0到1打造商用AI Agent，Main content: 测试评估，部署发布，UI界面，数据库，提示工程，软件选型，需求梳理。
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如何从0到1打造商用AI Agent
需求梳理
Step1：解决什么问题
如自媒体从业者，找对标、找热点、写初稿
贸易公司老板，汇集不同平台的订单，进行价格比较
Step2：重点梳理机械化的、重复性的、不需要太多思考的工作
Step3：判断需要用到哪些工具
采集数据需要网页抓取工具
发布文章需要对接微信公众平台
软件选型
选择合适的Agent开发平台
可选平台
Coze：只能云端，不能本地部署
Dify：开源的，没有限制，知识回答方面能力较弱
FastGPT：使用有限制，知识回答能力较强
LangGraph，CrewAI：可以让AI自我规划并执行任务，但是需要编写代码
怎么选
建议：深入了解不同平台特点
选择合适的大模型
可选模型
国外：OpenAI，Claude，Gemini
国内：Kimi，Qwen，DeepSeek
开源：LLama
小模型：Minstral
没有隐私数据：Claude，OpenAI都是头部大模型
如果只是做翻译、总结文章：用国内的也行，DeepSeek性价比比较好
也可以混合使用
建议：深入了解不同模型能力、成本
小模型和大模型有什么区别
哪个模型推理能力最强
8B，32B等同一个模型参数大小
本地部署，什么样的配置能运行什么样的模型？
云端部署，计费单价是多少？企业隐私数据是否允许？
是否可以混合使用不同模型
选用不同工具执行不同系统操作
场景举例
生成图片
网上搜索
与一个系统对接
大致分两类
有API接口
Coze，Dify已经集成了很多工具可以直接配置和使用
没API接口
通过RPA来处理
通过控制浏览器来执行一系列操作的自动化工具
提示工程
目的
帮AI Agent更准确理解任务，输出效果更好
好的提示词可以降低Token的消耗、降低成本
帮助Agent更好理解上下文，确保对话的连贯性
框架
CRISPE框架
BROKE框架
ICIO框架
CoT（思维链）
交互规则
长文：多次输出比一次性输出质量更高
使用不同的符号将不同的信息重点，可以增强大模型的理解
给出事例可以更好地帮助大模型快速理解需求
负责任务差分成步骤，引导大模型分布执行效果更加
明确输出限定：如字数、格式、风格
数据库
存什么
AI Agent运行过程中产生的聊天记录
采集的数据内容
存哪
非技术人员：存到飞书的多维表格，可视化程度高，易于操作；不足是数据量变大时读取速度变慢，无法处理复杂业务逻辑
技术人员：MySQL，NoSQL
UI界面
Coze上可以DIY自己的界面
Dify上有现成界面、但不能修改
两个平台都可以发布成服务API，就是说不使用他们的界面，而开发自己的界面，与其对接
开发自己的界面，可以借助Cursor这样的AI开发平台，来定制开发一个
在Coze、Dify上可以定义多个AI Agent，用自己定义的统一界面来调用，始终在一个界面上操作
测试评估
程序报错
大模型无法处理用户请求等
输出回复是正确的
确保正确回答，并减少token消耗
用LangSmith更好评估大模型，
可以找出程序中的问题并提供解决方案
可以创建各种测试案例来测试AI Agent表现
可以观察AI Agent的工作状态，比如请求速度、花费成本等
记录所有信息，如收到的问题、给出的回答、使用的参数，方便分析改进
部署发布
不同平台有不同发布方式
Coze可以直接发布到豆包、小程序
Dify可以直接发布为Web应用
独立开发的
购买服务器单独部署
