2025年每个人都该学会开发AI Agent！

Agent并非聊天机器人的升级版。它不仅会告诉你“如何做”，还会“帮你做”。2025年，AI Agent（智能体）已成为企业降本增效的“数字劳动力”，它们不仅能理解指令，更能像人类一样规划任务、调用工具、记忆交互，完成从“分析竞品报告”到“自动发送邮件”这样的全流程操作。

Agent=大模型+记忆+主动规划+工具使用

DeepSeek引爆技术平权，普通人也能玩转AI

中国大模型DeepSeek-R1的横空出世，以1/70的训练成本、3%的定价颠覆行业，让AI开发从“高门槛”走向“平民化”。这意味着：无需天价算力，用Coze这类低代码平台+开源模型，小白也能快速搭建智能体。

扣子（Coze）是字节跳动推出的Agent开发平台，扣子最初将Agent称为Bot，2024年10月改版后，将其称为智能体。海外版面向海外用户和市场，可调用GPT-4o、GPT-4-Turbo、Gemini等国外大模型，而国内版只能调用国内的大模型，如豆包、Kimi、Baichuan 4、通义千问、GLM-4等。

2025年2月6日，扣子已支持 DeepSeek 最新模型，在扣子，你可以体验到 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 等模型。

扣子是一个非常易用、扩展能力强大、生态活跃的Agent开发平台，非常适合零编程基础的人员使用。

从0开始设计一个Agent

开发Agent的“3-10”实施框架

基于Agent开发实践，我们总结出“3-10”实施框架，如图所示，即通常会按照3个阶段，10个环节开发一个具备生产级应用、商业化能力的Agent。

（1）规划Agent的阶段。该阶段包括定义Agent的应用场景、梳理业务流程和分析痛点、梳理Agent的功能定位和开发需求3个环节。

（2）设计Agent的阶段。包括绘制Agent的运行流程图、设置大模型及参数、设计提示词、配置Agent技能、设计用户沟通页面5个环节。

（3）上线Agent的阶段。包括测试与调优、发布两个环节。

开发Agent的策略

按照以上开发流程，我们可以一步一步地完成Agent的开发。然而，仅仅掌握这些步骤是不够的，要想开发出一个优秀的Agent，还需要秉持良好的Agent开发理念，遵守实施原则。这些理念和原则将指导我们既能够充分发挥Agent的能力，又能够理解现阶段Agent的局限性。

懂场景和业务，比懂AI技术更重要

开发者需要明白，在开发Agent的过程中，懂场景和业务的重要性远远超过懂AI技术。AI技术只有与业务紧密结合，才能真正发挥其作用。

目前，AI应用还处于早期阶段。大多数人认为，自己只是Agent的使用者，而不是参与者，更不会是开发者。但仅靠程序员很难推动Agent的全面繁荣和深入发展。下图所示为AI技术落地应用的3个层次。第一个层次是工作+AI，我们利用大模型进行工作提效、生活问答。第二个层次是业务+AI，AI应用理解业务，基于业务场景给予更专业的回复，成为Agent数字员工。第三个层次是业务×AI，实现了更加系统、全面的AI与业务的结合，让我们的工作从数字化进入智能化。

在这3个层次中，理解业务、业务能力成为驱动AI技术深化应用的关键因素。因此，Agent开发者一定要具有业务专家的思维，并提高理解业务能力和设计能力，从应用场景和业务分析视角规划和设计Agent，从而提高Agent解决问题的效果。

使用工具拓展能力，是Agent具有价值的关键

Agent=大模型×（规划+记忆+使用工具+行动）。要想评估一个Agent的功能是否强大，可以看它在这4个方面的配置情况。

举个例子，一个角色聊天类Agent如果没有配置知识库，没有使用插件，也没有工作流、数据库、记忆等，仅仅设计了提示词，那么它的能力和ChatBot不会有很大差别。早期的Agent开发平台提供的简易Agent，差不多就只是个性化的ChatBot，或者只达到了Copilot的水平，从严格意义上来讲不能称其为真正意义上的Agent。

坚持小而美，聚焦特定的应用场景和功能

Agent是针对特定的应用场景的轻应用，可以和RPA结合。Agent可以通过API接入日常软件，也可以和其他Agent协作。因此，Agent开发者应该坚持小而美的理念，从最小颗粒度的应用场景和功能入手，定义Agent的应用场景，设计Agent。应用场景越具体，用户越聚焦，Agent的实现路径就越明确，其落地性就越强、价值就越大。反之，如果我们用开发软件的思维，划定了复杂而广泛的应用场景和功能，那么很可能导致在技术上无法实现Agent，或者其稳定性不佳。

把Agent当成助手，而不是一个完全托管的解决方案

无论是AI技术，还是Agent的发展，都处于探索阶段。我们离AGI还有一段距离。目前，Agent还处于从“好玩”到“有用”的过渡状态。Agent在智能化、自动化、多功能化、性能稳定性等方面都需要提升。因此，作为Agent开发者，我们必须清楚地认识到这一点，对Agent过于理想化的想法，可能会给Agent的开发，或者Agent的应用推广带来困难和风险。

另外，Agent作为AI工具，它的设计初衷是辅助人类，提高效率，而不是取代人类的决策。因此，在使用Agent时，我们应该将其视为一个助手，而不是一个完全托管的解决方案。用户需要对Agent输出的内容进行判断、筛选、加工，而不是盲目地接受和直接使用。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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