自从DeepSeek爆火之后，就有很多人就像雨后春笋一样冒出来，问这些AI如何商业化使用？

到底是选择市面上已经有的 Coze？Dify？还是 LangGraph ？我们应该如何保护自己的数据隐私，又能达到自己的目的？整体的流程应该如何运作，我们的重点应该放在哪里？

本文适合👉：
✅ 自媒体从业者 ✅ 小微企业主
✅ 产品经理 ✅ 技术开发者

下面将从整体上介绍打造 AI Agent 的七个步骤，分别是需求梳理、软件选型、提示工程、数据库、构建 UI 界面、测试评估和部署发布

一、AI Agent开发的7个阶段全景图

二、实操手册：分阶段拆解

阶段1：需求撕开突破口

3步黄金法则 ：

1. 痛点金字塔 ：聚焦重复率>70%的机械性工作。、

   1. 你需要重点梳理的是那些重复性的、机械化的、不需要太多思考的工作，越详细越好。

   2. 你也可以借助 AI 工具，人机分工，与它交流，形成初稿后，再进行补充。

2. 人机分工表 ： 

   自媒体编辑工作内容	AI可协助	需人工处理
   热点选题挖掘	✔️
   选题审核		✔️
   初稿生成	✔️
   排版审核		✔️

 具体如何使用人机分工可以参考表来使用AI工具来人机协作，具体如何协作，如何提问，如何使用不同的工具后面会详细介绍。

   3. AI沙盘推演 ：与ChatGPT或者DeepSeek对话模拟工作流程，观察是否大体满足最初的需求方向。

阶段2：工具选型实战指南

开发平台测评表 ：

平台	部署方式	核心优势	适合场景
Coze	云端	现成工具集成多	快速原型开发
Dify	开源	灵活二次开发	企业级复杂系统
LangGraph	本地	自主任务规划	高阶智能场景

大模型选型参考 ：

• 预算>5万/月：GPT-4 + Claude混用
• 敏感数据处理：Llama3 70B本地部署
• 基础文本任务：DeepSeek每月省30%成本

阶段3：提示词工程进阶技巧

提示工程是 AI Agent 的核心，好的提示词能够大大提升大模型输出的准确性。

• 一个好的提示词能帮助 AI Agent 准确地理解任务，提高大模型的输出质量。
• 一个好的提示词可以减少 token 的消耗，降低成本。
• 一个好的提示词可以帮助 AI Agent 理解上下文，确保对话的连贯性。

因此，我们需要掌握如何编写有效的提示词。主要提示词框架：

• APE框架的核心要素
• BROKE框架的动态优化
• CRISPE框架的个性化设计
• ICIO框架的输入输出导向
• RASCEF框架的复杂任务规划
•  CoT（思维链）

这些可以去通过工具去了解，这里不做赘述。

我们还需要了解与大模型交互的规则，例如：

• 一篇长文分多次输出比一次性输出的质量更高。
• 使用不同的符号将不同信息分隔开，可以增强大模型的理解。
• 给出示例能帮助大模型快速理解你的要求。
• 对于复杂任务，将其拆解为若干步骤，引导大模型分步执行，效果更佳。
• 明确输出内容的限定，如字数、格式、风格、语言难度等。

CRISPE框架的每个模块承担特定功能：

1. 角色设定（Capacity and Role）：明确AI在对话中扮演的角色（如社交媒体营销专家），确保回答的专业性；
2. 背景信息（Insight）：提供任务相关的上下文（如推广智能家居设备，目标受众为技术爱好者和年轻家庭），增强AI对需求的理解；
3. 任务声明（Statement）：直接提出具体问题或需求（如制定包含内容创意、广告投放的营销策略），避免模糊表达；
4. 个性风格（Personality）：定义回答的语言风格（如幽默、正式、专业且富有创意），提升用户体验；
5. 实验性回复（Experiment）：要求提供多个备选方案（如提供至少3种方案供评估），便于用户比较选择。

框架	核心要素	特点
CRISPE	角色、背景、任务、个性、实验	基础通用型
BROKE	背景、角色、目标、关键成果、优化	强调目标与结果量化
ICIO	指令、背景、输入、输出	简洁型，侧重任务流程

CRISPE框架案例 ：

旅行规划

- **角色设定**：欧洲旅行顾问。

- **背景信息**：两周行程，需求包括历史景点和美食购物。

- **任务指令**：规划线路并推荐必游景点。

- **个性要求**：详细且吸引人的描述。

- **实验性回复**：给我三种侧重点不同的方案。

阶段4：数据存储决胜点

AI Agent 运行过程中产生的对话记录、采集数据等内容存放到哪里？这个时候就需要数据库了。

推荐方案 ：

• 10万条以下数据：飞书多维表格（可视化操作）
• 百万级数据：MySQL、NoSQL、Supabase（免费额度+自动API生成）等常用的数据库
• 企业数据湖：Elasticsearch+ClickHouse混合架构

阶段5：UI开发避坑指南

构建属于你自己的 UI 界面。在 Coze 上，你可以 DIY 自己的界面，而在 Dify 上则有现成的界面，只是不能修改。这两个平台也都可以发布成服务 API，也就是说，你可以不使用它们提供的界面，而是独立开发一个界面，与其对接。如果你要开发自己的界面，可以借助 Cursor 这样的 AI 编程平台，来定制开发一个。

低代码方案对比 ：

• Bubble：3天搭建完整后台
• Retool：20分钟对接企业微信
• Dify原生界面：可扩展性欠佳

阶段6：质量保障体系

LangSmith监控看板案例 ：

测试是确保你的 AI Agent 不会出现错误，例如程序报错、大模型无法处理用户请求等问题。

评估则是确保 AI Agent 输出的回复是正确的。在评估的过程中，我们需要不断优化 AI Agent，确保它能够输出正确的回答，并减少 token 的消耗。

我们可以使用 LangSmith 来监控项目的运行。

LangSmith 帮助你更好地使用大模型：

• 调试和测试：它可以帮助你找出程序中的问题，并提供解决方案，确保 AI Agent 能够正确地回答问题或完成任务。
• 评估：通过创建各种测试案例，来测试 AI Agent 的表现，比如它回答问题的准确性和可靠性。
• 监控：它可以实时观察 AI Agent 的工作状态，比如处理请求的速度、花费的成本等。
• 日志记录：它可以记录 AI Agent 在工作过程中所有的详细信息，包括接收到的问题、给出的回答以及使用的参数等，方便你进行分析和改进。

阶段7：部署实战清单

• 小程序开通：微信公众平台开发者认证（2工作日）
• 私有化部署：AWS EC2 c6i.4xlarge实例（实测性价比最高）
• 安全防护：Cloudflare防火墙规则配置模板

不同的 AI Agent 开发平台有不同的部署方式。Coze 可以直接发布到豆包、小程序等平台上，而 Dify 则可以直接发布为 Web 应用，或者嵌入到你的系统当中。

如果你是独立开发的 AI Agent，那么你可以购买服务器进行独立部署。