从0到1打造第一个AI智能体，AI产品经理工作指南

今天这篇文章来自一个AI产品经理的分享，介绍了他在做AI智能体产品中碰到的门槛，以及8点常见问题。

下面为源文，相信很多AI产品经理可以参考

我发现，许多人满怀激情地想要构建自己的 AI 智能体 (AI Agent)，结果却常常半途而废。

原因无他，要么是各种概念听起来太抽象，要么就是网上的文章吹得太玄乎。如果你是真心想动手做出第一个 AI 智能体，下面这条路，你真的可以一步步照着走。这可不是又一篇空洞的理论文章，而是我本人多次亲身实践、屡试不爽的真经。

1. 挑一个极小且极明确的问题

先别想着搞什么“通用智能体”了，那太遥远了。你得先给你的智能体定一个非常具体的工作。比如： - 从医院网站上预约一次医生门诊。 - 监控招聘网站，把符合你要求的职位发给你。 - 总结你收件箱里未读邮件的要点。问题越小、越清晰，设计和调试起来就越容易。

2. 选一个基础的大语言模型

刚起步时，千万别浪费时间自己训练模型。直接用现成的、足够好的就行了。比如 GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自己部署，也可以选择 LLaMA、Mistral 这类开源模型。只要确保你选的模型具备推理和结构化输出的能力就行，因为这是 AI 智能体运行的根本。

3. 决定智能体与外部世界的交互方式

这是最核心的一步，但很多人都跳过了。AI 智能体可不只是个聊天机器人，它需要“工具”才能干活。

你必须想清楚它能使用哪些 API 或执行哪些动作。一些常见的工具包括： - 网页抓取或浏览 (可以用 Playwright、Puppeteer 这类库，或者网站本身提供的 API) - 邮件 API (Gmail API, Outlook API) - 日历 API (Google Calendar API, Outlook Calendar API) - 文件操作 (读写本地文件、解析 PDF 等)

4. 搭建骨架工作流

先别急着上手那些复杂的框架。从最基础的流程开始连接：接收用户的“输入”（也就是任务或目标）。

- 将任务和指令（系统提示词，system prompt）一起传给大语言模型。

让模型“判断”下一步该做什么。

如果需要使用工具（比如调用 API、抓取网页），就去“执行”它。

把执行的结果再“反馈”给模型，让它决定再下一步的行动。

不断重复，直到任务完成，或者用户得到最终的输出。

这个模型 → 工具 → 结果 → 模型的循环，就是每个 AI 智能体的心跳。

5. 谨慎地添加记忆功能

大多数新手都以为智能体一上来就需要一套庞大的记忆系统。其实不然。先从最简单的“短期记忆”开始，也就是记住最近几次的对话上下文。如果你的智能体需要跨越多次运行来记住事情，用个数据库或简单的 JSON 文件就够了。只有当你真的需要时，再去考虑向量数据库 (vector databases) 或其他花哨的检索技术。

6. 给它一个能用的界面

一开始用命令行界面 (CLI) 就行。等它能跑通了，再给它套上一个简单的外壳：

一个网页仪表盘 (用 Flask, FastAPI, 或 Next.js 来做)

一个 Slack 或 Discord 机器人

甚至就是一个在你电脑上运行的脚本关键是让它跳出你的终端，这样你才能观察到它在真实工作流中的表现。

7. 小步快跑，不断迭代

别指望它第一次就能完美运行。让它去处理真实的任务，看看它在哪儿会“翻车”，修复它，然后再试。我做过的每一个能稳定运行的智能体，都经历了数十轮这样的循环。

8. 控制好范围

你很容易会忍不住想给它增加越来越多的工具和功能。请克制住这种冲动。一个能帮你漂亮地完成预约挂号或管理邮件的单一功能智能体，远比一个什么都想做、却什么都做不好的“万能智能体”有价值得多。

学习最快的方法，就是从头到尾、完整地构建一个特定功能的智能体。一旦你成功做完一个，再做下一个时，你就会感觉轻松十倍，因为你已经把整个流程都摸透了。

作者：ax像梦又似花

来源：像梦又似花