上个月发布的微信小程序“AI发型魔方”，上线后收到了不少朋友的体验反馈，效果还不错！今天就带大家一探究竟，看看它究竟是如何诞生的！（感兴趣的小伙伴可以扫码体验，解锁专属发型推荐哦～）

      这款小程序最大的亮点，在于它实现了完全零代码开发，而且能一键发布。如此高效的开发速度完全得益于当下炙手可热的AI智能体技术。借助AI智能体，业务逻辑搭建与用户页面设计都变得轻松简单。

      许多科技巨头和创业公司都投入重金押注这一领域，比如前阵子火爆的“Manus”，其本质就是一个强大的智能体。虽然目前的智能体技术还不够完美，但它无疑是未来的大势所趋，是一场真正的技术革命。作为开发者，我们必须拥抱这股浪潮，必须要顺势而为。 

       首先，让我们明确智能体的官方定义：

在人工智能（AI）和计算机科学领域，智能体指的是一个存在于某种环境中的计算系统（可以是软件、也可以是软件与硬件的结合体），它能够感知环境的状态，并根据感知到的信息以及自身的目标/任务，自主地做出决策并执行动作，以最大限度地达成其目标或完成任务。

      为了让大家更直观地感受智能体的开发过程，我想分享一下自己使用 Manus 的一次开发体验。虽然最终交付的成果未能完全达到我的预期，但这已经展现出智能体的雏形。

       我首先向manus详细描述了我的需求，我想开发一个什么软件，我希望达到什么效果，都需要有哪些模块。manus在进行需求分析后，对任务进行了拆分，并给出了实施方案。

      随后，Manus 要求我补充一些细节问题。得到信息后，它就开始工作，耗时约一小时，最终提供了一个软件包给我。

       简单说，智能体的核心在于“自主决策执行”，成为用户与大模型之间的高效代理。 举个例子，以往我们用大模型开发一个简单抽奖系统，需要多次人工交互、逐步指导、不断调整。但有了智能体，这些繁杂的协调和执行过程就能大幅减少。

      未来的理想状态是：用户只需作为“产品经理”提出需求，智能体便能自主完成需求分析、设计、开发、测试、部署等全流程，最终交付可用产品。 这将极大减少人力投入、大幅缩短开发周期。可以预见，未来公司的研发团队或许会更精简高效，也许只需要几个人的研发团队即可。看到这里，大家会发出灵魂拷问：大家未来都要失业吗？其实大可不必担忧！技术革命向来是淘汰旧岗位、催生新机遇。只要我们持续学习、与时俱进，就能拥抱这片蓝海。

      了解了智能体的作用后，相信不少读者心中会有疑问：智能体究竟是如何实现的？它的自主决策能力又是怎样达成的呢？

      当前开发智能体的主要方式是借助开源的工具和框架，比较著名的有Dify、ModelScope-Agent等工具，如果想用框架自己开发，可以选择LangChain、MetaGPT等。

       像Dify这种工具，它提供了可视化的在线编排器，用户可以通过编排工作流来开发智能体。说到工作流，大家对BPM应该并不陌生。智能体工作流虽然和传统工作流看似相似，但前者主要依赖大语言模型（LLM）进行推理、决策与执行。

       以我发布的“AI发型魔方”小程序为例子，红色框圈定的是涉及到LLM的地方。

      该工作流简单的思想：用户上传图片后，大模型依据预设的系统提示词解析图片，并按照既定的数据结构输出结果；接着对输出数据进行批处理，生成四张推荐发型；若需继续处理任务，会再次调用大模型替换发型，最终返回包含四张替换发型数据的 List。

      在前端页面开发上，同样无需编写代码，只需要通过拖拉拽完成乐高式搭建即可。产品经理对这个最熟悉了，当前主流的原型图画图工具如Figma、Axure RP都是这么干的。区别在于，这个画完了可以转成智能体前端代码。

      也就是说，开发 “AI发型魔方”，我只做了两件事：编排工作流和拖拽搭建用户页面。

      不过，通过可视化工具编排工作流只是智能体开发的其中一种方式。我们也可以直接使用Python框架，如LangChain、MetaGPT等进行编码开发。我认为，框架开发的智能体更能体现其本质。这类智能体基于代理模式和 ReAct 范式（推理→行动→观察→下一步计划），执行路径充满不确定性，是一种动态的、由模型决策驱动的工作方式，与Dify这类可视化、预设的 “工作流引擎” 有着本质区别。以LangChain为例，它的核心思想是：Agent分析用户输入后，由LLM自主决定下一步操作，比如调用外部工具（Function Call或MCP调用），最后将执行结果反馈给用户。

    下面是一个简单的示例（该示例仅仅用来展示如何开发智能体）

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults, ArxivQueryRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper
# 初始化LLM模型 
llm = ChatOpenAI(model="deepseek-R1", temperature=0, api_key="224442")
# 定义工具集
tools = [
    DuckDuckGoSearchResults(name="web_search", description="搜索网络获取最新信息"),
    ArxivQueryRun(name="arxiv_search", description="搜索学术论文和科研文章"),
    WikipediaAPIWrapper(name="wikipedia", description="查询维基百科知识"),
]
# 定义Agent提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """您是一个强大的AI助手，可以访问各种工具来解决问题。
请遵循以下规则：
1. 清晰解释您的思路
2. 使用工具获取必要信息
3. 根据工具结果给出最终答案"""),
    MessagesPlaceholder("chat_history", optional=True),
    ("human", "{input}"),
    MessagesPlaceholder("agent_scratchpad")
])
# 创建智能体
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
# 创建执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 运行智能体
response = agent_executor.invoke({
    "input": "请比较GPT-4和Llama3的最新技术差异，并总结一篇2025年关于ViT的顶会论文的核心贡献",
    "chat_history": []  # 可添加历史对话
})
# 打印响应
print("最终回答：")
print(response["output"])

     今天的分享就到这里，洋洋洒洒写了1600多字。关于智能体的开发还有许多有趣的内容，下期我将为大家介绍新开发的AI小程序，记得持续关注哦！

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