AI 智能体应用在企业场景中落地越来越多了，本文通过从挑选企业业务场景开始，构建最小可行性产品（MVP），再到测试 AI 智能体应用的质量和安全性，最后到生产中的部署运维等全方位带你基于 LangChain 6步构建一个 AI 智能体应用。

下文我们详细剖析之。

*1.AI 智能体应用6步构建法*

今年很多公司都在谈论构建 AI 智能体，企业很容易想象 AI 智能体如何改变公司已有业务，但许多团队不确定从哪里开始、如何取得进展以及如何设定期望。

本指南将带你从想法到实施落地的全过程：以构建电子邮件 AI 智能体的真实案例来说明。

1、步骤一：定义 AI 智能体的功能和性能

1.1、落地设计

首先在企业中选择一些现实的业务场景，并确定需要 AI 智能体才能更好完成的任务。

选择一些你可以教一个聪明的实习生做的事情。如果最好的实习生即使有足够的时间和资源也无法完成任务，那么这个任务可能不现实或过于雄心勃勃。在激活专家模式之前，先证明你可以掌握基础知识。

首先，想出5-10个具体的企业任务场景。这有两个目的：

首先，它验证了你的想法是否定义得当：既不太琐碎也不太模糊。 其次，为你以后衡量性能提供了基准。

1.2、案例实施：构建电子邮件 AI 智能体

在这一步，我们会定义 AI 智能体需要处理的任务，可能包括：

• 优先处理来自关键利益相关者的紧急邮件；
• 根据日历可用性安排会议；
• 忽略垃圾邮件或不需要回复的邮件；
• 根据公司文档回答产品问题；

需要避免的事情：

• 如果你不能提出具体的业务场景，你的范围可能太宽泛了；
• 当逻辑简单、固定且已经在其他公司以及实现的场景，使用 AI 智能体会比传统软件更好。但是，AI 智能体有时慢、昂贵且难以处理。如果传统软件可以很好地完成任务，就没必要再使用 AI 智能体；
• 期望不存在的魔法（比如：连接到尚不存在或无法构建的 API 或数据集）。

2、步骤二：为 AI 智能体设计工作流程（Workflow）

2.1、落地设计

为 AI 智能体编写一个详细的标准操作程序（SOP），包括人类如何执行任务或流程的逐步说明。

这一步有助于确认你选择了一个有明确、合理范围的业务场景。它还揭示了你的 AI 智能体可能需要处理的关键步骤、决策和工具：为 AI 智能体应用编排构建打下基础。

2.2、案例实施：构建电子邮件 AI 智能体

对于我们的电子邮件 AI 智能体，一个逐步的工作流程可能如下所示：

• 分析电子邮件内容和发件人背景以分类响应优先级；
• 检查日历可用性，安排视频会议；
• 根据电子邮件、发件人和日程安排背景起草回复；
• 在快速人工审查和批准后发送电子邮件。

把工作流程写出来有助于确保任务范围适当，并揭示我们的 AI 智能体将需要处理的工具和逻辑。

3、步骤三：使用提示词构建 MVP

3.1、落地设计

选择一个起点很重要。如果你的 AI 智能体很复杂，试图一次性完成所有事情过于雄心勃勃。首先，根据 SOP 进行 AI 智能体的架构设计：它将如何流动，需要做出哪些决策，以及哪里需要 LLM 推理。

然后，通过专注于最关键的 LLM 推理任务（比如：分类、决策），并创建一个处理它们的提示词来构建 MVP。大多数 AI 智能体失败是因为 LLM 无法为任务进行足够的推理。在手工输入数据让一个提示词工作后，将帮助你在继续构建完整 AI 智能体之前建立信心。像 LangSmith 这样的提示词工程工具可以帮助简化这个过程，从管理提示词版本，到跨场景或数据集测试，以及伴随迭代跟踪性能。

保持简单：

• 从手动输入提示词需要的任何数据或上下文开始（现在先不要自动化）；
• 根据你在步骤一中概述的例子测试，以验证常见用例的性能；
• 专注于让 LLM 推理正确。

3.2、案例实施：构建电子邮件 AI 智能体

在这个阶段，我们首先识别并确定一个高杠杆推理任务。

对于我们的电子邮件 AI 智能体，这可能意味着只专注于根据紧急程度和意图对电子邮件进行分类（比如：会议请求、支持问题），因为这是 AI 智能体其余部分所依赖的基础步骤。

首先编写一个核心提示词，只做这个，并且手工输入如下：

• 电子邮件内容：“我们下周可以开会讨论 LangChain 的产品路线图吗？”
• 发件人：“杰夫·贝佐斯”，头衔：“亚马逊 CEO”
• 输出：意图 = “会议请求”，紧急程度 = “高” 。

一旦大模型在你的测试用例推理中始终正确，你将有信心核心逻辑是可靠的，并且有一个坚实的基础可以建立。

*4、步骤四：AI 智能体构建和编排*

4.1、落地设计

现在我们有一个可用的提示词，是时候将提示词连接到真实数据和用户输入了。

首先确定提示词需要什么上下文或数据：比如：电子邮件内容、日历可用性和产品文档，并计划如何以编程方式访问它（比如：通过 API、数据库或文件系统）。

**然后，编写编排逻辑以将正确的数据连接到你的提示词中。在简单的情况下，这可能只是直接传递输入。对于更复杂的工作流程，你可能需要 *AI 智能体业务逻辑层*来决定查询哪些数据源、何时调用它们以及如何在提示词喂给 LLM 之前组合它们的输出。

4.2、**案例实施**：构建电子邮件 AI 智能体

对于我们的电子邮件 AI 智能体，这一步可能涉及与 Gmail API（读取传入电子邮件）、Google Calendar API（检查可用性）和 CRM 或联系人数据库（丰富发件人背景）集成。

然后我们将构建如下编排逻辑：

• 新电子邮件触发 AI 智能体；
• AI 智能体通过 MCP 网关层从 CRM 或通过网络搜索获取发件人信息；
• 它将完整上下文传递到提示词中以确定紧急程度以及是否需要回复；
• 如果适合会议，它检查日历可用性并提出时间；
• AI 智能体起草回复；
• 在人工审查后，它发送电子邮件。

*5、步骤五：AI 智能体测试和迭代*

5.1、落地设计

首先使用你在步骤一中定义的例子手动测试你的 MVP。*目标是验证你的 AI 智能体是否为你的核心用例产生了合理、准确的输出*。如果你的系统涉及多个 LLM 调用或步骤，使用像 LangSmith 这样的工具设置跟踪以可视化流程并在每个阶段调试决策是如何做出的，这很有帮助。

一旦手动测试稳定，扩展到自动化测试以确保一致性并捕获边缘情况。团队通常会将例子增加到几十个，以更好地了解 AI 智能体的优势和劣势。这也有助于你在添加更多复杂性之前量化性能：

• 通过你的 AI 智能体以编程方式运行所有例子（原始的 + 新的）；
• 定义自动化成功指标：这强制你明确 AI 智能体的预期行为；
• 有选择地使用人工审查以捕捉指标可能错过的问题；

5.2、**案例实施**：构建电子邮件 AI 智能体

对于电子邮件 AI 智能体，我们希望在几个关键领域定义和测试成功：

• 语气和安全性：回复应专业、尊重且不含虚构或不当内容；
• 意图和优先级检测：应根据发件人和内容正确分类和优先处理电子邮件；
• 工具使用效率：AI 智能体应仅触发必要的工具（比如：如果不需要安排，则避免检查日历）；
• 草稿质量：建议的回复应根据输入上下文清晰、相关且准确。

6、步骤六：AI 智能体部署、扩展和完善

6.1、落地设计

一旦你的 MVP 可靠地运行，*开始扩展其范围：添加新功能、更广泛的场景，甚至多 AI 智能体工作流程*。对于每个新功能或集成，重复步骤五中的测试过程，以确保没有破坏现有功能。

准备好后，将其部署到生产环境中供用户使用。LangGraph 平台允许你通过一键部署快速发布、扩展和管理你的 AI 智能体。

可视化观测用户如何实际使用你的 AI 智能体。像 LangSmith 这样的工具让你可以实时跟踪 AI 智能体的操作，更容易发现成本激增、准确性问题或延迟。实际使用情况通常与你的初始假设不同，这些洞察可以揭示差距、发现意外需求，并指导你在下一次迭代中的优先级。

*关键是将发布到生产环境中视为迭代的开始，而不是开发的结束*。

6.2、**案例实施**：构建电子邮件 AI 智能体

部署我们的电子邮件 AI 智能体后，我们可能会通过监控流量和常见用例发现未解决的场景。

这些新兴模式表明有机会扩大范围。我们可以迭代地添加新功能并更新我们的提示词和编排逻辑：在进一步扩展之前始终通过测试和用户反馈验证每个新添加的功能。

7、总结

这个过程旨在帮助你构建基于明确用例、经过真实例子测试并由真实世界反馈塑造的 AI 智能体。这不仅仅是让 AI 智能体运行，而是构建有用、可靠并与人们实际工作方式一致的 AI 智能体。

无论你是自动化电子邮件分类还是编排复杂工作流程，这六个步骤都提供了从想法到落地的实际路径。但工作在部署后并没有停止：最好的 AI 智能体是通过迭代构建形成的。

所以，从小处开始，始终保持以用户需求为中心的态度，并不断改进和完善。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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