怎么制作一个AI agent？

在之前的讨论中，我们提到了AI Agent的三大核心组成部分，其中“大脑模块”（Brain）扮演着至关重要的角色。而激活这个“大脑模块”的关键之一就是Prompt。无论是在角色定义、知识处理还是逻辑规划的每一个环节，Prompt都发挥着不可或缺的作用。通过这些讨论，你可能已经明白为什么学习掌握Prompt技术如此重要——没有它，你几乎无法有效地操控一个AI Agent。图Prompt与AI Agent的关系[heading3]11.1制作AI Agent的两种方式[content]图10.1.1创建AI Agent的两种手段（来自李博杰的个人博客）不过，虽然Prompt在激活和运用AI Agent的“大脑模块”中扮演着关键角色，但它并非没有缺点。一个很直观的问题是：使用的Prompt越长，消耗的Token也就越多。一个公众人物公开披露的个人信息（身份、言行等），转换成Token数可能高达数百万。这还不考虑模型是否能够处理这么多Token的问题，仅仅是每次推理所需支付的成本——无论是金钱还是时间——都可能非常高昂。所以，单纯通过Prompt来构建大脑模块（Prompt-tuning），一般适合“无趣的灵魂”，即拟人化不是那么重的情况。紧接上面的总结，那”有趣的灵魂"咋办呢？目前，针对"有趣的灵魂"最直接的解决方式就是通过微调一个定向模型来达到上述效果。与Prompt相比，基于微调的方法可以视为将信息直接“记忆”在AI的“大脑模块”中。微调过程本质上是一个信息压缩和整合的过程，它能将例如三万条推特中的零散信息有效地整理并嵌入到大型模型的权重中，且权重占比不到1%。这种方法不仅提高了信息提取的效率，还减少了每次查询或应用时所需处理的数据量，从而优化了性能和成本。"面对有趣的灵魂"，一般创建方式是两种结合，即Prompt-tuning+Fine-tuning。

在之前的讨论中，我们提到了AI Agent的三大核心组成部分，其中“大脑模块”（Brain）扮演着至关重要的角色。而激活这个“大脑模块”的关键之一就是Prompt。无论是在角色定义、知识处理还是逻辑规划的每一个环节，Prompt都发挥着不可或缺的作用。通过这些讨论，你可能已经明白为什么学习掌握Prompt技术如此重要——没有它，你几乎无法有效地操控一个AI Agent。图Prompt与AI Agent的关系[heading3]11.1制作AI Agent的两种方式[content]图10.1.1创建AI Agent的两种手段（来自李博杰的个人博客）不过，虽然Prompt在激活和运用AI Agent的“大脑模块”中扮演着关键角色，但它并非没有缺点。一个很直观的问题是：使用的Prompt越长，消耗的Token也就越多。一个公众人物公开披露的个人信息（身份、言行等），转换成Token数可能高达数百万。这还不考虑模型是否能够处理这么多Token的问题，仅仅是每次推理所需支付的成本——无论是金钱还是时间——都可能非常高昂。所以，单纯通过Prompt来构建大脑模块（Prompt-tuning），一般适合“无趣的灵魂”，即拟人化不是那么重的情况。紧接上面的总结，那”有趣的灵魂"咋办呢？目前，针对"有趣的灵魂"最直接的解决方式就是通过微调一个定向模型来达到上述效果。与Prompt相比，基于微调的方法可以视为将信息直接“记忆”在AI的“大脑模块”中。微调过程本质上是一个信息压缩和整合的过程，它能将例如三万条推特中的零散信息有效地整理并嵌入到大型模型的权重中，且权重占比不到1%。这种方法不仅提高了信息提取的效率，还减少了每次查询或应用时所需处理的数据量，从而优化了性能和成本。"面对有趣的灵魂"，一般创建方式是两种结合，即Prompt-tuning+Fine-tuning。

在上篇文章[Prompt工程｜样例驱动的渐进式引导法：利用AI高效设计提示词，生成预期内容](https://mp.weixin.qq.com/s/3pFG_Tx7gcnnjOyqgM1P_w)中，我已经提到过Prompt工程的必备能力：通过逻辑思考，从知识经验（KnowHow）中抽象表达出关键方法与要求。这一理念同样适用在Coze中创建AI Agent。本文主要讨论工作流驱动的Agent，搭建工作流驱动的Agent，简单情况可分为3个步骤：1.规划：制定任务的关键方法总结任务目标与执行形式将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系设计每个子任务的执行方法2.实施：分步构建和测试Agent功能在Coze上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性3.完善：全面评估并优化Agent效果整体试运行Agent，识别功能和性能的卡点通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平接下来，我们从制定关键方法与流程，梳理「结构化外文精读专家」Agent的任务目标。