AI智能体如何开发工作流及注意事项

开发AI智能体的工作流需要围绕“目标导向的自主行为”核心，从需求定义到持续迭代形成闭环。以下是标准化的开发流程及关键注意事项：

一、AI智能体开发工作流（6阶段闭环）

1. 需求与场景定义：明确“智能体要做什么”

核心目标：锁定智能体的核心任务、应用场景和能力边界，避免功能泛化。

• 任务拆解：将目标转化为可量化的任务（如“电商客服智能体”需完成“咨询回复→订单查询→售后处理”全流程），明确输入（用户提问、订单数据）和输出（回复内容、操作指令）。
• 场景约束：定义环境特性（静态/动态？虚拟/物理？）、交互对象（人类/其他智能体/系统？）、资源限制（算力、API调用次数）。例如：
  • 虚拟场景（如办公智能体）：环境是软件系统（邮件、日历），交互以API调用为主；
  • 物理场景（如家庭机器人）：环境是动态空间，需处理传感器噪声、物体移动等不确定性。
• 成功指标：设定评估标准（如任务完成率、用户满意度、决策耗时）。

2. 架构设计：确定“智能体如何组织能力”

根据场景复杂度选择架构，核心是协调“感知-决策-执行”模块的协作方式：

• 轻量场景（如简单问答智能体）：采用“反应式架构”，直接用规则或单一模型连接输入输出（如“用户问A→回复B”）。
• 中等复杂度（如办公助手）：采用“LLM驱动的工具链架构”，以大语言模型（LLM）为核心，串联“目标拆解→工具调用→结果整合”流程（参考ReAct框架）：

  graph LR
  A[用户指令] --> B[LLM解析目标]
  B