由於代理採用率的大幅增長及其在日常生活中的使用，每個人都在談論建立這些智慧助理來處理任務、分析資料甚至管理複雜的工作流程。

這種興奮是合乎情理的，因為根據 Roots Analysis 的數據，人工智慧代理市場規模預計將從 2024 年的 50 多億美元增長到 2035 年的 2,160 多億美元。隨著興奮的情緒高漲，許多人意識到，將人工智慧代理從一個酷炫的想法轉變為一個可靠、可擴展的系統比想像中要困難得多。

主流熱議往往圍繞著最新的人工智慧模型，但這裡有一個關鍵的見解：秘密不在於另一個更大的模型，而是在於一個讓你的代理人思考、記憶和行動的清晰結構。

讓我解釋一下…

簡單的一體化程序與真正的「代理」系統之間的根本區別在於，代理思考問題並有效運用工具解決問題的能力。正是這種推理和行動的能力，讓它們如此有前景。

然而，建構這些複雜的自主系統，感覺就像在沒有地圖的情況下穿越迷宮。為了幫助您更快、更清晰地行動，我們根據 Rakesh Gohel 和 Andreas Horn 在 LinkedIn上發布的指南，整理了一份簡潔明了的路線圖，重點介紹了建立可擴展 AI 代理的 7 個被低估的步驟。

以下是建構可擴展AI代理的7個被低估的步驟：

1.選擇正確的語言模型：

選擇能夠推理而非背誦的大型語言模型 (LLM)。尋找能夠支援思路鏈提示和一致輸出的模型。 Llama-3、Claude Opus 或 Mistral-Medium 是可靠的首選；開放權重模型可以讓你調整溫度、上下文長度和安全過濾器。

2.設計代理的推理循環：

教你的代理如何思考：

每次回答前都要反思嗎？

它是否規劃一系列子任務或直接啟動？

什麼時候呼叫外部工具？

從 ReAct 或 Plan-then-Execute 範本開始簡單操作，然後在看到日誌後進行改進。

3.編寫模型無法忽略的操作說明：

明確定義代理遵循的規則以及回應的風格和語氣。明確說明回應格式（JSON、Markdown、純文字）、工具使用規則和語氣。

將其視為內部協議文件；此處的小澄清可以避免之後數小時的緊急手術。

4. 新增比上下文視窗持續時間更長的記憶體：

一旦令牌滾動到末尾，大型模型就無法回憶起先前的聊天記錄。可以使用以下方法修復：

使用「滑動視窗」將最近的對話部分保留在短期記憶的上下文中。

建立舊對話的摘要以保留關鍵資訊。

儲存重要事實，例如使用者偏好、過去的決定或先前互動中做出的領域限制

MemGPT 或 ZepAI 等工具包可以簡化這些記憶體功能的實作。

5.連接外部工具和 API

推理只有推動行動才有用。

從資料庫或網站取得資料。

更新 CRM 等系統中的記錄。

執行計算或執行特定腳本。

提示： 考慮使用 MCP（模型上下文協定）等平台，利用其即插即用功能更輕鬆地連接不同的工具和工作流程。

6. 給代理人一份具體的工作

模糊的指示會導致糟糕的表現。務必明確代理人的目的。

好：“總結來自支持渠道的日常用戶反饋並提出三個常見的改進領域。”

不好的：“提供幫助並提供支持。”

限制工作範圍。與其詳細說明代理應該做的所有事情，不如讓代理專注於它不應該做的事情，這通常更有效。

7. 從單智能體擴展到多智能體團隊

專業化可以避免臃腫。一個客服人員負責收集數據，另一個負責解讀數據，第三個負責格式化交付成果。與單一客服人員一樣，限制每位客服人員的工作範圍。明確每位客服人員的職責，避免過度操心，從而保持其職責清晰。

建立可擴展的 AI 代理取決於選擇一個易於推理的模型、教導它思考、定義它的規則、添加記憶體、連接工具、分配精確的任務，以及在工作量增加時將其提升到一個小團隊。遵循這 7 個基本步驟可以幫助您創建智能可靠的系統，讓您能夠以超乎想像的速度將您聰明的原型變成值得信賴的伙伴。這與其說是一個神奇的 AI 盒子，不如說是經過深思熟慮的工程設計。