AI Agent 从入门到商业落地
Why Agent？
2026 年，每个人都在谈 AI Agent。但大多数人把它想象成"更聪明的聊天机器人"——这是一个根本性的误解。
Agent 不是被动回答的工具，而是主动执行任务的助手。
区别在于：
| 聊天机器人 | Agent | |---|---| | 你问，它答 | 你说目标，它想办法 | | 单轮对话 | 多步骤执行 | | 记忆力有限 | 有上下文和状态管理 | | 不会用工具 | 会调用 API、搜索、写代码 |
核心架构
一个合格的 Agent 需要三个组件：
- 大脑（LLM）：理解意图、做决策
- 工具（Tools）：搜索引擎、代码执行、数据库读写
- 记忆（Memory）：短期记忆（当前对话）和长期记忆（用户偏好）
动手：30 分钟搭一个你自己的 Agent
第一步：选平台
- Coze / Dify：零代码，拖拽式，适合非程序员
- LangChain / CrewAI：Python 框架，灵活性强
第二步：定义任务
一个好的 Agent 始于一个好的任务定义。不要"帮我工作"，要"每天早上 9 点，扫描我关注的 10 个公众号，提取 AI 相关文章，生成 500 字摘要，发到我的飞书。"
第三步：连接工具
给 Agent 装上"手脚"——搜索引擎 API、飞书 Bot API、数据库。每个工具就是 Agent 的一个能力。
第四步：测试迭代
运行 Agent，看它哪里卡住了。大多数时候不是 AI 不够聪明，而是你的 prompt 不够精确。
变现路径
一个垂直 Agent = 一个小生意：
- 帮律师做合同审查的 Agent → 律所订阅
- 帮教师出题的 Agent → 学校付费
- 帮销售跟客户的 Agent → 按客户数收费
关键不是技术多牛，而是你比别人更懂一个具体场景。
下节课预告
下一课我们讲 Prompt Engineering——这决定了你的 Agent 是"能用"还是"好用"。