由于代理采用率的大幅增长及其在日常生活中的使用，每个人都在谈论构建这些智能助手来处理任务、分析数据甚至管理复杂的工作流程。

这种兴奋是合乎情理的，因为根据 Roots Analysis 的数据，人工智能代理市场规模预计将从 2024 年的 50 多亿美元增长到 2035 年的 2160 多亿美元。随着兴奋的情绪高涨，许多人意识到，将人工智能代理从一个酷炫的想法转变为一个可靠、可扩展的系统比想象中要困难得多。

主流热议往往围绕着最新的人工智能模型，但这里有一个关键的见解：秘密不在于另一个更大的模型，而在于一个让你的代理思考、记忆和行动的清晰结构。

让我解释一下……

简单的一体化程序与真正的“代理”系统之间的根本区别在于，代理思考问题并有效运用工具解决问题的能力。正是这种推理和行动的能力，让它们如此有前景。

然而，构建这些复杂的自主系统，感觉就像在没有地图的情况下穿越迷宫。为了帮助您更快、更清晰地行动，我们根据 Rakesh Gohel 和 Andreas Horn 在 LinkedIn上发布的指南，整理了一份简洁明了的路线图，重点介绍了构建可扩展 AI 代理的 7 个被低估的步骤。

1.选择正确的语言模型：

选择能够推理而非背诵的大型语言模型 (LLM)。寻找能够支持思路链提示和一致输出的模型。Llama-3、Claude Opus 或 Mistral-Medium 是可靠的首选；开放权重模型可以让你调整温度、上下文长度和安全过滤器。

2.设计代理的推理循环：

教会你的代理如何思考：

每次回答之前都要反思吗？

它是否计划一系列子任务或直接启动？

什么时候调用外部工具？

从 ReAct 或 Plan-then-Execute 模板开始简单操作，然后在看到日志后进行改进。

3.编写模型无法忽略的操作说明：

明确定义代理遵循的规则以及响应的风格和语气。明确说明响应格式（JSON、Markdown、纯文本）、工具使用规则和语气。

将其视为内部协议文件；此处的小澄清可以避免之后数小时的紧急手术。

4. 添加比上下文窗口持续时间更长的内存：

一旦令牌滚动到末尾，大型模型就无法回忆起之前的聊天记录。可以使用以下方法修复：

使用“滑动窗口”将最近的对话部分保留在短期记忆的上下文中。

创建旧对话的摘要以保留关键信息。

存储重要事实，例如用户偏好、过去的决定或之前交互中做出的领域限制

MemGPT 或 ZepAI 等工具包可以简化这些内存功能的实现。

5.连接外部工具和 API

推理只有推动行动才有用。

从数据库或网站获取数据。

更新 CRM 等系统中的记录。

执行计算或运行特定脚本。

提示： 考虑使用 MCP（模型上下文协议）等平台，利用其即插即用功能更轻松地连接不同的工具和工作流程。

6. 给代理人一份具体的工作

模糊的指示会导致糟糕的表现。务必明确代理人的目的。

好：“总结来自支持渠道的日常用户反馈并提出三个常见的改进领域。”

不好的：“提供帮助并提供支持。”

限制工作范围。与其详细说明代理应该做的所有事情，不如让代理专注于它不应该做的事情，这样通常更有效。

7. 从单智能体扩展到多智能体团队

专业化可以避免臃肿。一个客服人员负责收集数据，另一个负责解读数据，第三个负责格式化交付成果。与单个客服人员一样，限制每个客服人员的工作范围。明确每个客服人员的职责，避免过度操心，从而保持其职责清晰。

构建可扩展的 AI 代理取决于选择一个易于推理的模型、教会它思考、定义它的规则、添加内存、连接工具、分配精确的任务，以及在工作量增加时将其提升到一个小团队。遵循这 7 个基本步骤可以帮助您创建智能可靠的系统，让您能够以超乎想象的速度将您聪明的原型变成值得信赖的伙伴。这与其说是一个神奇的 AI 盒子，不如说是经过深思熟虑的工程设计。