构建自己业务系统的 AI Agent 可以参考以下内容：
原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体，那什么是AI智能体呢？简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台，像字节的扣子，阿里的魔搭社区等等，体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道，现在基本可以用自然语言来编程了，相当于降低了编程的门槛，另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题，如果这些不解决的话，AI很难被真正广泛应用，而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式，AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景，针对自己的需求，捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网：[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子（Coze），作为字节跳动旗下的新一代一站式AI Bot开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于AI模型的各类问答Bot。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后，还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上，让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体，首先我们要起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用AI创建一个头像即可。
1.如何判断自己的任务/Prompt是否需要拆解为工作流？构建稳定可用的AI Agent是一个需要不断调试和迭代的过程。Agent工程的终极目标是打造出流程尽量简洁、Prompt尽量精炼、生成结果最稳定的智能体。我们通常从当前性能最强的LLM（如ChatGPT-4和Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条Prompt或Prompt Chain（可以简单理解为与LLM连续对话，引导LLM逐步完成复杂的任务）来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的LLM，逐步拆解子任务，降低LLM执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般而言，对于类似文中这种场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，我们基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于LLM只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。2.只用了一段Prompt的Agent，还算AI Agent吗？算。详见[关于LLM、Prompt、Agent的概念理解](https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/KhXkwqngAitUufkHNUUcPP57nDb?from=from_copylink)
1.如何判断自己的任务/Prompt是否需要拆解为工作流？构建稳定可用的AI Agent是一个需要不断调试和迭代的过程。Agent工程的终极目标是打造出流程尽量简洁、Prompt尽量精炼、生成结果最稳定的智能体。我们通常从当前性能最强的LLM（如ChatGPT-4和Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条Prompt或Prompt Chain（可以简单理解为与LLM连续对话，引导LLM逐步完成复杂的任务）来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的LLM，逐步拆解子任务，降低LLM执行单任务的难度，直到达成工程目标。一般而言，对于类似文中这种场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，我们基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于LLM只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。2.只用了一段Prompt的Agent，还算AI Agent吗？算。详见[关于LLM、Prompt、Agent的概念理解](https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/KhXkwqngAitUufkHNUUcPP57nDb?from=from_copylink)