AI 智能體應(yīng)用在企業(yè)場(chǎng)景中落地越來(lái)越多了，本文通過(guò)從挑選企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)始，構(gòu)建最小可行性產(chǎn)品（MVP），再到測(cè)試 AI 智能體應(yīng)用的質(zhì)量和安全性，最后到生產(chǎn)中的部署運(yùn)維等全方位帶你基于 LangChain 6步構(gòu)建一個(gè) AI 智能體應(yīng)用。

下文我們?cè)敿?xì)剖析之。

AI 智能體應(yīng)用6步構(gòu)建法

今年很多公司都在談?wù)摌?gòu)建 AI 智能體，企業(yè)很容易想象 AI 智能體如何改變公司已有業(yè)務(wù)，但許多團(tuán)隊(duì)不確定從哪里開(kāi)始、如何取得進(jìn)展以及如何設(shè)定期望。

本指南將帶你從想法到實(shí)施落地的全過(guò)程：以構(gòu)建電子郵件 AI 智能體的真實(shí)案例來(lái)說(shuō)明。

1、步驟一：定義 AI 智能體的功能和性能

1.1、落地設(shè)計(jì)

首先在企業(yè)中選擇一些現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并確定需要 AI  智能體才能更好完成的任務(wù)。

選擇一些你可以教一個(gè)聰明的實(shí)習(xí)生做的事情。如果最好的實(shí)習(xí)生即使有足夠的時(shí)間和資源也無(wú)法完成任務(wù)，那么這個(gè)任務(wù)可能不現(xiàn)實(shí)或過(guò)于雄心勃勃。在激活專家模式之前，先證明你可以掌握基礎(chǔ)知識(shí)。

首先，想出5-10個(gè)具體的企業(yè)任務(wù)場(chǎng)景。這有兩個(gè)目的：

首先，它驗(yàn)證了你的想法是否定義得當(dāng)：既不太瑣碎也不太模糊。 其次，為你以后衡量性能提供了基準(zhǔn)。

1.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

在這一步，我們會(huì)定義 AI 智能體需要處理的任務(wù)，可能包括：

• 優(yōu)先處理來(lái)自關(guān)鍵利益相關(guān)者的緊急郵件；
• 根據(jù)日歷可用性安排會(huì)議；
• 忽略垃圾郵件或不需要回復(fù)的郵件；
• 根據(jù)公司文檔回答產(chǎn)品問(wèn)題；

需要避免的事情：

• 如果你不能提出具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，你的范圍可能太寬泛了；
• 當(dāng)邏輯簡(jiǎn)單、固定且已經(jīng)在其他公司以及實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景，使用 AI 智能體會(huì)比傳統(tǒng)軟件更好。但是，AI 智能體有時(shí)慢、昂貴且難以處理。如果傳統(tǒng)軟件可以很好地完成任務(wù)，就沒(méi)必要再使用 AI 智能體；
• 期望不存在的魔法（比如：連接到尚不存在或無(wú)法構(gòu)建的 API 或數(shù)據(jù)集）。

2、步驟二：為 AI 智能體設(shè)計(jì)工作流程（Workflow）

2.1、落地設(shè)計(jì)

為 AI 智能體編寫一個(gè)詳細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP），包括人類如何執(zhí)行任務(wù)或流程的逐步說(shuō)明。

這一步有助于確認(rèn)你選擇了一個(gè)有明確、合理范圍的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。它還揭示了你的 AI 智能體可能需要處理的關(guān)鍵步驟、決策和工具：為 AI 智能體應(yīng)用編排構(gòu)建打下基礎(chǔ)。

2.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

對(duì)于我們的電子郵件 AI 智能體，一個(gè)逐步的工作流程可能如下所示：

• 分析電子郵件內(nèi)容和發(fā)件人背景以分類響應(yīng)優(yōu)先級(jí)；
• 檢查日歷可用性，安排視頻會(huì)議；
• 根據(jù)電子郵件、發(fā)件人和日程安排背景起草回復(fù)；
• 在快速人工審查和批準(zhǔn)后發(fā)送電子郵件。

把工作流程寫出來(lái)有助于確保任務(wù)范圍適當(dāng)，并揭示我們的 AI 智能體將需要處理的工具和邏輯。

3、步驟三：使用提示詞構(gòu)建 MVP

3.1、落地設(shè)計(jì)

選擇一個(gè)起點(diǎn)很重要。如果你的 AI 智能體很復(fù)雜，試圖一次性完成所有事情過(guò)于雄心勃勃。首先，根據(jù) SOP 進(jìn)行 AI 智能體的架構(gòu)設(shè)計(jì)：它將如何流動(dòng)，需要做出哪些決策，以及哪里需要 LLM 推理。

然后，通過(guò)專注于最關(guān)鍵的 LLM 推理任務(wù)（比如：分類、決策），并創(chuàng)建一個(gè)處理它們的提示詞來(lái)構(gòu)建 MVP。大多數(shù) AI 智能體失敗是因?yàn)?LLM 無(wú)法為任務(wù)進(jìn)行足夠的推理。在手工輸入數(shù)據(jù)讓一個(gè)提示詞工作后，將幫助你在繼續(xù)構(gòu)建完整 AI 智能體之前建立信心。像 LangSmith 這樣的提示詞工程工具可以幫助簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程，從管理提示詞版本，到跨場(chǎng)景或數(shù)據(jù)集測(cè)試，以及伴隨迭代跟蹤性能。

保持簡(jiǎn)單：

• 從手動(dòng)輸入提示詞需要的任何數(shù)據(jù)或上下文開(kāi)始（現(xiàn)在先不要自動(dòng)化）；
• 根據(jù)你在步驟一中概述的例子測(cè)試，以驗(yàn)證常見(jiàn)用例的性能；
• 專注于讓 LLM 推理正確。

3.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

 在這個(gè)階段，我們首先識(shí)別并確定一個(gè)高杠桿推理任務(wù)。

對(duì)于我們的電子郵件 AI 智能體，這可能意味著只專注于根據(jù)緊急程度和意圖對(duì)電子郵件進(jìn)行分類（比如：會(huì)議請(qǐng)求、支持問(wèn)題），因?yàn)檫@是 AI 智能體其余部分所依賴的基礎(chǔ)步驟。

首先編寫一個(gè)核心提示詞，只做這個(gè)，并且手工輸入如下：

• 電子郵件內(nèi)容：“我們下周可以開(kāi)會(huì)討論 LangChain 的產(chǎn)品路線圖嗎？”
• 發(fā)件人：“杰夫·貝佐斯”，頭銜：“亞馬遜 CEO”
• 輸出：意圖 = “會(huì)議請(qǐng)求”，緊急程度 = “高” 。

一旦大模型在你的測(cè)試用例推理中始終正確，你將有信心核心邏輯是可靠的，并且有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)可以建立。

4、步驟四：AI 智能體構(gòu)建和編排

4.1、落地設(shè)計(jì)

現(xiàn)在我們有一個(gè)可用的提示詞，是時(shí)候?qū)⑻崾驹~連接到真實(shí)數(shù)據(jù)和用戶輸入了。

首先確定提示詞需要什么上下文或數(shù)據(jù)：比如：電子郵件內(nèi)容、日歷可用性和產(chǎn)品文檔，并計(jì)劃如何以編程方式訪問(wèn)它（比如：通過(guò) API、數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)）。

然后，編寫編排邏輯以將正確的數(shù)據(jù)連接到你的提示詞中。在簡(jiǎn)單的情況下，這可能只是直接傳遞輸入。對(duì)于更復(fù)雜的工作流程，你可能需要 AI 智能體業(yè)務(wù)邏輯層來(lái)決定查詢哪些數(shù)據(jù)源、何時(shí)調(diào)用它們以及如何在提示詞喂給 LLM 之前組合它們的輸出。

4.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體 

對(duì)于我們的電子郵件 AI 智能體，這一步可能涉及與 Gmail API（讀取傳入電子郵件）、Google Calendar API（檢查可用性）和 CRM 或聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(kù)（豐富發(fā)件人背景）集成。

然后我們將構(gòu)建如下編排邏輯：

• 新電子郵件觸發(fā) AI 智能體；
• AI 智能體通過(guò) MCP 網(wǎng)關(guān)層從 CRM 或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索獲取發(fā)件人信息；
• 它將完整上下文傳遞到提示詞中以確定緊急程度以及是否需要回復(fù)；
• 如果適合會(huì)議，它檢查日歷可用性并提出時(shí)間；
• AI 智能體起草回復(fù)；
• 在人工審查后，它發(fā)送電子郵件。

5、步驟五：AI 智能體測(cè)試和迭代

5.1、落地設(shè)計(jì)

首先使用你在步驟一中定義的例子手動(dòng)測(cè)試你的 MVP。目標(biāo)是驗(yàn)證你的 AI 智能體是否為你的核心用例產(chǎn)生了合理、準(zhǔn)確的輸出。如果你的系統(tǒng)涉及多個(gè) LLM 調(diào)用或步驟，使用像 LangSmith 這樣的工具設(shè)置跟蹤以可視化流程并在每個(gè)階段調(diào)試決策是如何做出的，這很有幫助。

一旦手動(dòng)測(cè)試穩(wěn)定，擴(kuò)展到自動(dòng)化測(cè)試以確保一致性并捕獲邊緣情況。團(tuán)隊(duì)通常會(huì)將例子增加到幾十個(gè)，以更好地了解 AI 智能體的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。這也有助于你在添加更多復(fù)雜性之前量化性能：

• 通過(guò)你的 AI 智能體以編程方式運(yùn)行所有例子（原始的 + 新的）；
• 定義自動(dòng)化成功指標(biāo)：這強(qiáng)制你明確 AI 智能體的預(yù)期行為；
• 有選擇地使用人工審查以捕捉指標(biāo)可能錯(cuò)過(guò)的問(wèn)題；

5.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

 對(duì)于電子郵件 AI 智能體，我們希望在幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域定義和測(cè)試成功：

• 語(yǔ)氣和安全性：回復(fù)應(yīng)專業(yè)、尊重且不含虛構(gòu)或不當(dāng)內(nèi)容；
• 意圖和優(yōu)先級(jí)檢測(cè)：應(yīng)根據(jù)發(fā)件人和內(nèi)容正確分類和優(yōu)先處理電子郵件；
• 工具使用效率：AI 智能體應(yīng)僅觸發(fā)必要的工具（比如：如果不需要安排，則避免檢查日歷）；
• 草稿質(zhì)量：建議的回復(fù)應(yīng)根據(jù)輸入上下文清晰、相關(guān)且準(zhǔn)確。

6、步驟六：AI 智能體部署、擴(kuò)展和完善

6.1、落地設(shè)計(jì)

一旦你的 MVP 可靠地運(yùn)行，開(kāi)始擴(kuò)展其范圍：添加新功能、更廣泛的場(chǎng)景，甚至多 AI 智能體工作流程。對(duì)于每個(gè)新功能或集成，重復(fù)步驟五中的測(cè)試過(guò)程，以確保沒(méi)有破壞現(xiàn)有功能。

準(zhǔn)備好后，將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中供用戶使用。LangGraph 平臺(tái)允許你通過(guò)一鍵部署快速發(fā)布、擴(kuò)展和管理你的 AI 智能體。

可視化觀測(cè)用戶如何實(shí)際使用你的 AI 智能體。像 LangSmith 這樣的工具讓你可以實(shí)時(shí)跟蹤 AI 智能體的操作，更容易發(fā)現(xiàn)成本激增、準(zhǔn)確性問(wèn)題或延遲。實(shí)際使用情況通常與你的初始假設(shè)不同，這些洞察可以揭示差距、發(fā)現(xiàn)意外需求，并指導(dǎo)你在下一次迭代中的優(yōu)先級(jí)。

關(guān)鍵是將發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境中視為迭代的開(kāi)始，而不是開(kāi)發(fā)的結(jié)束。

6.2、案例實(shí)施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

部署我們的電子郵件 AI 智能體后，我們可能會(huì)通過(guò)監(jiān)控流量和常見(jiàn)用例發(fā)現(xiàn)未解決的場(chǎng)景。

這些新興模式表明有機(jī)會(huì)擴(kuò)大范圍。我們可以迭代地添加新功能并更新我們的提示詞和編排邏輯：在進(jìn)一步擴(kuò)展之前始終通過(guò)測(cè)試和用戶反饋驗(yàn)證每個(gè)新添加的功能。

7、總結(jié)

這個(gè)過(guò)程旨在幫助你構(gòu)建基于明確用例、經(jīng)過(guò)真實(shí)例子測(cè)試并由真實(shí)世界反饋塑造的 AI 智能體。這不僅僅是讓 AI 智能體運(yùn)行，而是構(gòu)建有用、可靠并與人們實(shí)際工作方式一致的 AI 智能體。

無(wú)論你是自動(dòng)化電子郵件分類還是編排復(fù)雜工作流程，這六個(gè)步驟都提供了從想法到落地的實(shí)際路徑。但工作在部署后并沒(méi)有停止：最好的 AI 智能體是通過(guò)迭代構(gòu)建形成的。

所以，從小處開(kāi)始，始終保持以用戶需求為中心的態(tài)度，并不斷改進(jìn)和完善。

本文轉(zhuǎn)載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐