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別再把 AI 當(dāng)聊天工具了！2025 年，真正能替你“動腦又動手”的 AI 智能體已悄悄上崗：從幫你一鍵扒視頻文案，到自動做海報、剪書單號，甚至 15% 的職場決策都將由它們代勞。這篇零基礎(chǔ)入門指南，只用 5 分鐘帶你穿越 70 年進化史，看懂智能體到底“智”在哪；再送 6 步搭建流程＋100 個即用模板，讓你零代碼也能擁有自己的數(shù)字員工。

點擊藍(lán)字，關(guān)注我們近年來AI發(fā)展迅速，從簡單對話系統(tǒng)發(fā)展到復(fù)雜的AI agent或AI應(yīng)用開發(fā)。權(quán)威媒體報道表明，AI agent是2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之首，眾多國內(nèi)外企業(yè)紛紛發(fā)力該領(lǐng)域，如OpenAI發(fā)布Operator智能體，智譜AI推出自主智能體等。AI agent被定義為有能力主動思考和行動的智能體，可完成多種任務(wù)，預(yù)計到2028年15%的日常工作決策將通過Agentic AI完成。這篇文章將為你介紹AI agent，即智能體

一、什么是智能體

智能體指能夠自主感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行行動 ?以實現(xiàn)特定目標(biāo)的智能實體，其核心在于：

• 自主性 ?：無需人工干預(yù)，自動拆解任務(wù)（如“買咖啡”分解為定位→選店→支付）
• 反應(yīng)性 ?：實時響應(yīng)環(huán)境變化（如自動駕駛遇行人自動剎車）
• 社會性 ?：多智能體協(xié)作（倉儲機器人集群調(diào)度貨物）
• 進化性 ?：通過數(shù)據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化策略（京東客服智能體處理18%售后問題）

AI智能體類似于一個虛擬的“助手”或“代理”。它能夠聽懂你的話、理解你的需求，并幫你完成任務(wù)。

和傳統(tǒng)的軟件程序相比區(qū)別如下：

二、?智能體發(fā)展歷程

1、萌芽期（1950s-1980s）

以預(yù)設(shè)規(guī)則驅(qū)動的機械自動化時代，代表如ELIZA聊天機器人（1966）通過關(guān)鍵詞匹配模擬對話，斯坦福推車（1979）實現(xiàn)基礎(chǔ)避障。

智能體如同“提線木偶”，僅能執(zhí)行人工編寫的固定指令鏈，無法適應(yīng)環(huán)境變化，無學(xué)習(xí)能力是根本局限。

2、感知時代（1990s-2010s）

傳感器+機器學(xué)習(xí)賦予智能體初步環(huán)境交互能力：IBM深藍(lán)（1997）依靠決策樹戰(zhàn)勝棋王，DARPA自動駕駛賽（2004）催生激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)，掃地機器人應(yīng)用SLAM算法構(gòu)建地圖。

但能力嚴(yán)重依賴人工設(shè)計特征，工業(yè)機器人遷移新場景即失效，仍是“感知強、認(rèn)知弱”的初級智能。

3、認(rèn)知革命（2020-2023）

大語言模型（LLM）突破語義理解瓶頸，徹底改變?nèi)藱C交互邏輯：GPT-3（2020）展現(xiàn)零樣本推理能力，ChatGPT（2022）實現(xiàn)模糊指令理解與多輪對話，AutoGPT（2023）首次完成“開發(fā)網(wǎng)站”等目標(biāo)的自動拆解。

智能體從“工具”躍升為“思考者”，理解人類意圖成為核心能力。

4、 自主進化（2024至今）

LLM+Agent框架+具身智能融合引爆質(zhì)變：多模態(tài)模型（GPT-4V）讓智能體“看懂世界”，ReAct框架實現(xiàn)“思考-行動”閉環(huán)，F(xiàn)igure 01機器人（2024）借視覺+觸覺學(xué)習(xí)煮咖啡。

產(chǎn)業(yè)級應(yīng)用爆發(fā)——特斯拉FSD V12純視覺決策、AlphaFold 3預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，自主決策與跨場景執(zhí)行能力逼近人類。

三、目前流行的智能體構(gòu)建平臺

目前主要分三類：面向個人開發(fā)者的零代碼平臺（如Coze）、企業(yè)級解決方案（如百度千帆）、以及開發(fā)者導(dǎo)向的開源框架（如Dify），它們之前的區(qū)別與聯(lián)系如下：

四、智能體搭建的流程

1、 梳理需求

在做智能體之前，我們應(yīng)該明確我們做這個智能體是為了解決什么問題，這里的重點是梳理出那些重復(fù)性的、機械化的、不需要太多思考的工作，越詳細(xì)越好，梳理出詳細(xì)的業(yè)務(wù)流程，標(biāo)注從起點到終點需要經(jīng)過的每個環(huán)節(jié)

2、 軟件選型

根據(jù)場景，就是你的使用需求，選擇合適的開發(fā)平臺、大模型和工具

開發(fā)平臺：一般來說，對于輕量級的任務(wù)，建議使用扣子、騰訊元器等零代碼平臺

大模型：先用最強模型（如GPT-4）建立性能基準(zhǔn)，再逐步替換為小模型（如DeepSeek-R1），測試效果衰減是否可接受

3、 明確智能體的人設(shè)與邏輯，設(shè)計提示工程

設(shè)計智能體的人設(shè)與邏輯是構(gòu)建高效、可控AI系統(tǒng)的核心，而 ?提示工程 ?則是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)，好的提示詞能夠大大提升大模型輸出的準(zhǔn)確性，幫助智能體準(zhǔn)確地理解任務(wù)，提高大模型的輸出質(zhì)量，減少 token 的消耗，降低成本?？梢詭椭?AI Agent 理解上下文，確保對話的連貫性。

現(xiàn)在主要有CRISPE、BROKE、ICIO等比較好用的框架，大體就是跟智能體說清楚背景，讓它代入角色，按照你想要的類型、格式、風(fēng)格、長短等來輸出內(nèi)容，免得它不知所措或者天馬行空。

4、 明確各個工作流與節(jié)點的輸入輸出，配置信息等

1）輸入

是智能體執(zhí)行任務(wù)的起點，需明確數(shù)據(jù)來源與格式

• 用戶輸入：文本、文件等
• 上下文輸入：歷史會話記錄
• 系統(tǒng)觸發(fā)輸入：通過調(diào)用api，如飛書文件夾token

在進行工作流設(shè)計時，輸入要精簡，避免冗余參數(shù)，優(yōu)先提取關(guān)鍵字段

2）輸出

是智能體執(zhí)行的最終結(jié)果，需滿足可解析性與集成需求

• 直接響應(yīng)：文本回復(fù)（客服回答）、圖文卡片（商品推薦）
• 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ：API指令（如生成退貨碼）、文件（生成的Markdown文章）
• 動作觸發(fā) ：調(diào)用外部服務(wù)（發(fā)送短信、創(chuàng)建飛書文檔）

在進行工作流設(shè)計時，輸出盡量結(jié)構(gòu)化，統(tǒng)一JSON格式，方便后續(xù)系統(tǒng)集成

5、 構(gòu)建智能體并調(diào)試

前面我們已經(jīng)選擇了開發(fā)平臺、大模型和工具，并制作出了各個工作流、輸入、輸出、配置，這一步是將上述流程再開發(fā)平臺上進行構(gòu)建，配置好后，通過不斷調(diào)整提示詞和大模型，調(diào)試出符合我們需求的智能體

6、 發(fā)布智能體

完成調(diào)試后，我們可以將智能體發(fā)布到各種渠道中，在終端應(yīng)用中使用智能體。

目前支持將智能體發(fā)布到飛書、微信、抖音、豆包等多個渠道中，你可以根據(jù)個人需求和業(yè)務(wù)場景選擇合適的渠道。例如售后服務(wù)類智能體可發(fā)布至微信客服。

五、智能體應(yīng)用

以下是智能體常見的應(yīng)用領(lǐng)域

看完智能體的應(yīng)用領(lǐng)域，或許你對智能體的應(yīng)用還是沒有直觀的感受，畢竟，這些說的好像離我們生活不是很近，日常生活中，我們也用不上

那么，在日常生活中，我們什么時候會用到智能體呢？答案是：如果你發(fā)現(xiàn)你一直重復(fù)干著一件事情，那么，或許智能體就可以幫你實現(xiàn)，下面舉例說明讓你更有實感

1、 如果你想提取視頻文案，這時候可以使用“視頻提取文案”智能體

2、 如果你想設(shè)計海報，可以使用“一鍵海報設(shè)計”智能體

3、 如果你想做一個書單自媒體賬號，你可以使用“一鍵生成爆款書單視頻模版”智能體