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本文介紹了小白如何入門Agent應用，從基礎認知到搭建方法，再到未來展望，通過案例解析幫助新手快速理解并上手Agent技術，探索其在各領域的應用潛力。

昨天在學校做了一場Agent應用入門的分享，現(xiàn)把PPT整理分享出來，供大家交流。

這份《小白Agent入門與應用2》圍繞如何簡單上手Agent展開，主要分為三個部分：基礎認知、搭建方法和未來展望。

開篇通過一個小測試，幫助大家直觀理解什么是Agent。相比傳統(tǒng)只被動執(zhí)行指令的工具，Agent能夠自主理解目標、拆解任務、調(diào)用資源并完成執(zhí)行，真正像一個“智能助理”。不同于大模型（LLM）只負責文本推理生成，或Copilot即時輔助的功能，Agent能進行更復雜的多步驟、跨系統(tǒng)決策與執(zhí)行。

在搭建方法部分，總結了一個實用的“四步法”：一看、二挖、三拆、四試。

一看：先從外部界定，明確Agent適合處理高重復、可程序化、輸入輸出清晰的場景。

二挖：向內(nèi)挖掘具體場景，優(yōu)先選擇標準化程度高、能帶來企業(yè)價值的方向，比如自動化任務分配、售前材料生成等。

三拆：通過還原業(yè)務鏈，將復雜任務拆成清晰的行動鏈（具體要做什么）和思維鏈（按什么邏輯思考），并配合Prompt設計與知識庫搭建，提升Agent的理解和執(zhí)行力。

四試：基于實際應用選擇合適的平臺（如DIFY、COZE），配套合適的大模型（ChatGPT、Claude、Deepseek等），根據(jù)場景復雜度選擇簡單組件還是復雜工作流的實現(xiàn)方式，不斷測試優(yōu)化。案例部分以“MBA小組作業(yè)策劃師Agent”為例，展示了具體應用。Agent可以根據(jù)作業(yè)目標和成員技能點，自動拆解任務、合理分配、制定時間表并定時提醒，大大提升小組協(xié)作效率。同時也明確了邊界，比如倫理問題（不能代做作業(yè)）和處理模糊主觀需求的局限。

最后，展望了Agent未來的發(fā)展方向：自主規(guī)劃Agent的普及、多Agent協(xié)同機制（如MCP、A2A協(xié)議），以及針對垂直領域（如HR、財務等）的專業(yè)Agent快速落地。附錄中也整理了常用資源，包括搭建平臺、Prompt大全及參考資料，方便進一步學習。

通過做這些Agent業(yè)務，我很想和大家分享這樣一句話：搭建Agent不僅是教機器思考，也是重新理解人類自身思考和解決問題的過程。