當(dāng)前各個(gè)大模型都可以搭建自己的Agent來(lái)幫助自己完成一些更復(fù)雜的工作，更能提高工作效率。本文作者就分享了通過(guò)大模型搭建Agnet助手的一些經(jīng)驗(yàn)，希望能幫到大家。

自從2022年11月ChatGPT3.5（generative pre-trained transformer）橫空出世以來(lái)，掀起了一場(chǎng)全民關(guān)注AI應(yīng)用的熱潮。過(guò)去的2年間，對(duì)于非AI從業(yè)者而言，因?yàn)殚T(mén)檻較高，真正能夠主動(dòng)使用到的AI應(yīng)用少之又少，而近來(lái)很火的AI Agent（智能體）則是一個(gè)讓大部分人都能輕松構(gòu)建自己AI助手的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。

Agent是什么？其原意是這樣定義的：

AI Agent 是一種智能實(shí)體，它能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作。其通常具有自主性，能夠根據(jù)給定的目標(biāo)或任務(wù)，獨(dú)立地進(jìn)行規(guī)劃、執(zhí)行和反思。同時(shí)，它們也可以分解復(fù)雜任務(wù)，自我批評(píng)和自我反思，從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，并改善結(jié)果。

AI Agent 可以被視為具有一定程度自主性和復(fù)雜推理能力的系統(tǒng)，它們可以在沒(méi)有人類直接干預(yù)的情況下完成任務(wù)。

（Agent典型架構(gòu)）

這是官方說(shuō)明，但其實(shí)對(duì)于普通人一般用得到的程度就是——基于Agent的理念和架構(gòu)，利用大語(yǔ)言模型，甚至于結(jié)合一定的工作流、插件、知識(shí)庫(kù)等，快速搭建一個(gè)能夠通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話的AI工作助手。

最近1個(gè)月，筆者一直在「玩」國(guó)內(nèi)常見(jiàn)的幾款A(yù)gent搭建器（Dify和扣子Coze），來(lái)幫助自己搭建一個(gè)工作小助手，當(dāng)在需要寫(xiě)一些特定文檔時(shí)可以用的上，不得不說(shuō)，真的還挺妙！

一、推薦用扣子Coze或Dify來(lái)進(jìn)行Agent搭建

參考這篇文章《全球80+AI Agent構(gòu)建平臺(tái)大盤(pán)點(diǎn)，了解智能體平臺(tái)看這一篇就夠了》（地址：https://hub.baai.ac.cn/view/37088），我簡(jiǎn)單去一一體驗(yàn)了一下國(guó)內(nèi)的十幾家agent搭建平臺(tái)，首次體驗(yàn)旨在10min內(nèi)快速嘗試體驗(yàn)一遍能力范圍，總結(jié)如下：

好：文心智能體平臺(tái)、扣子Coze、SkyAgents、Dify、betteryeah

一般：智譜清言、AskXBOT

其中，在「好」的這一類中，重點(diǎn)體驗(yàn)了一下Dify和扣子。

拋開(kāi)回答效果、只看Agent搭建的過(guò)程來(lái)看，不得不說(shuō)，扣子確實(shí)是對(duì)新手更為友好的一款產(chǎn)品：

1、bot商店：有豐富的別人已經(jīng)做好的Agent商店，可供使用和參考

2、體驗(yàn)友好、引導(dǎo)說(shuō)明充足：在使用過(guò)程中，常見(jiàn)的功能幾乎完全不太用擔(dān)心看不懂，都有引導(dǎo)和說(shuō)明

說(shuō)回來(lái)AI回答效果，我身邊一名研發(fā)卻認(rèn)為Dify優(yōu)于扣子，但畢竟2款產(chǎn)品筆者都體驗(yàn)的是免費(fèi)版，回答效果這邊咱們可以后續(xù)再深入對(duì)比測(cè)評(píng)下。

二、借助Dify，搭了一個(gè)冰醬助手來(lái)給我干活

這里，我們選取其一Dify進(jìn)行搭建，點(diǎn)擊這里進(jìn)入dify官網(wǎng)：https://dify.ai/zh，注冊(cè)好后即可進(jìn)入工作臺(tái)進(jìn)行Agent搭建。

（Dify官網(wǎng)）

（Dify工作臺(tái)）

如果要搭一個(gè)個(gè)人助手，那點(diǎn)擊「創(chuàng)建空白應(yīng)用」后，選擇「聊天助手-基礎(chǔ)編排」即可，然后再圖表和名稱處輸入助手的相關(guān)介紹即可，隨后就進(jìn)入了詳細(xì)的編排頁(yè)面。

默認(rèn)就會(huì)生成一個(gè)【開(kāi)始START】+【LLM大模型調(diào)用】+【直接回復(fù)ANSWER】的最簡(jiǎn)單的問(wèn)答工作流。

【開(kāi)始】一般輸入用戶的問(wèn)題「今天天氣如何」，然后工作流將該問(wèn)題流入到【LLM大模型調(diào)用】節(jié)點(diǎn)去調(diào)用大模型給出答復(fù)，答復(fù)完之后，如果想直接將該答案輸出給用戶，則選擇【直接回復(fù)ANSWER】就會(huì)將該答案返回給用戶。

一個(gè)入門(mén)的個(gè)人助手最主要配置項(xiàng)其實(shí)是在prompt提示詞這里：prompt是指用于引導(dǎo)模型生成文本的初始輸入；它可以是一段文字、一個(gè)問(wèn)題、或任何形式的文本提示，幫助模型理解用戶的需求并生成相應(yīng)的回應(yīng)。

（Dify官方文檔中prompt示例）

簡(jiǎn)而言之，我們寫(xiě)prompt其實(shí)是給予AI回答問(wèn)題時(shí)一個(gè)上下文，他能夠更好的去理解并生成你想要的結(jié)果，避免偏差太遠(yuǎn)。其最基礎(chǔ)的常用格式是：你是一個(gè)xxx，你的任務(wù)是xxxx。

例如，假設(shè)我們想讓他幫忙寫(xiě)一個(gè)產(chǎn)品需求文檔，那prompt中就可以填入：你是一個(gè)資深互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理，你的任務(wù)是根據(jù)用戶給出的需求撰寫(xiě)詳細(xì)的需求功能文檔。

當(dāng)然，prompt這里再繼續(xù)深究就又是一門(mén)專門(mén)的學(xué)問(wèn)、也有對(duì)應(yīng)的崗位（prompt工程師）在負(fù)責(zé)對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的持續(xù)深耕，這里不展開(kāi)，大家感興趣可以進(jìn)一步自行了解。

三、讓冰醬助手幫我寫(xiě)需求文檔、寫(xiě)新聞稿、翻譯文案

?? Task1：先搭一個(gè)通用助手，用來(lái)回答非指定的專業(yè)問(wèn)題（如中英翻譯）

在這一個(gè)LLM模型的prompt里面，我這樣寫(xiě)道：你是產(chǎn)品經(jīng)理「冰醬」的工作助手，請(qǐng)幫她解決工作中遇到的一切煩惱，讓她能夠被老板和客戶夸獎(jiǎng)哦。其實(shí)這樣的一個(gè)助手基本就可以回答我日常想問(wèn)的大多數(shù)非專業(yè)問(wèn)題了，例如翻譯文案。

正好最近正在做一款產(chǎn)品的國(guó)際化需求，產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)應(yīng)給出國(guó)際化的英文文案，于是，在我整理好相關(guān)中文文案后，直接將截圖粘貼進(jìn)對(duì)話框，讓冰醬助手幫我翻譯，翻完我再單個(gè)檢查一下即可。

當(dāng)然如果經(jīng)常做類似需求，也可以在prompt中給出表格規(guī)范，讓助手進(jìn)行翻譯后并生成表格樣式會(huì)更直觀。

?? Task2：再搭建一個(gè)能幫我寫(xiě)需求文檔的資深產(chǎn)品經(jīng)理

如果真的要調(diào)一個(gè)能夠?qū)懲暾枨笪臋n且符合自身習(xí)慣的還是比較麻煩的，那怎么能簡(jiǎn)單來(lái)呢？那就是先選通用的一些需求（如注冊(cè)登錄），讓冰醬助手先來(lái)幫我實(shí)現(xiàn)。

這里我們發(fā)現(xiàn)，如果需要產(chǎn)出特定富含專業(yè)知識(shí)的內(nèi)容，就需要此時(shí)的冰醬助手搖身一變，變成一個(gè)比我還厲害十倍的資深產(chǎn)品經(jīng)理。于是，我們就需要做2個(gè)配置：

1、新增一個(gè)問(wèn)題分類器，其中task1中的分類為「通用」，task可以設(shè)為「撰寫(xiě)產(chǎn)品需求文檔」，之后，AI即可自行對(duì)用戶提問(wèn)的意圖做區(qū)分，從而可以讓不同的問(wèn)題流向不同的大模型和prompt人設(shè)去對(duì)應(yīng)處理

2、對(duì)新增的資深產(chǎn)品經(jīng)理工作流上，需要引入新的大模型節(jié)點(diǎn)，并寫(xiě)入匹配能夠幫我寫(xiě)需求文檔的資深產(chǎn)品經(jīng)理的prompt訴求。這里我寫(xiě)的是（Dify有AI優(yōu)化prompt的功能）：

3、最后再對(duì)應(yīng)新增該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的「直接回復(fù)」即可。之后，我就可以發(fā)布測(cè)試一下，讓他幫我寫(xiě)一個(gè)注冊(cè)功能的產(chǎn)品需求了。

?? Task3：再搭建一個(gè)能幫我寫(xiě)新聞稿的營(yíng)銷專家

亞馬遜流行一種新聞稿開(kāi)發(fā)法，即在產(chǎn)品開(kāi)始迭代或發(fā)布之前，先模擬要去做產(chǎn)品新聞發(fā)布會(huì)寫(xiě)一篇新聞稿，從而倒逼設(shè)計(jì)者能夠以始為終進(jìn)行產(chǎn)品構(gòu)想。

正好最近也在嘗試去寫(xiě)一篇新聞稿，先寫(xiě)了第一版之后，感覺(jué)內(nèi)容太過(guò)理性、都是核心價(jià)值點(diǎn)的抽象提煉，缺乏故事感和氛圍感，于是，我便第一時(shí)間想到了再依賴冰醬助手來(lái)給我干活。

牛馬不會(huì)消失，只會(huì)轉(zhuǎn)移到冰醬助手身上。

繼續(xù)依照task2的方式，再新增一個(gè)問(wèn)題分類器為「撰寫(xiě)營(yíng)銷文案」（當(dāng)然，這里不是說(shuō)新增一個(gè)任務(wù)就要新增一個(gè)流程節(jié)點(diǎn)，而是如果不同流程的prompt人設(shè)/任務(wù)等差異較大的時(shí)候，才需要去做分支）

隨后，我們第二步則需要新增一個(gè)該分類下的LLM大語(yǔ)言模型，并為其寫(xiě)上對(duì)應(yīng)的prompt，這里我寫(xiě)的如下（加入一些懲罰機(jī)制，能夠讓大模型表現(xiàn)的更好），最后再對(duì)應(yīng)新增該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的「直接回復(fù)」即可。

在一切配置好后，即可描述你想要的功能點(diǎn)，讓AI去對(duì)應(yīng)生成更有故事感、營(yíng)銷氛圍感的內(nèi)容了。

使用AI之前的原文案如下：

使用營(yíng)銷專家版的冰醬助手修改后的文案如下，是不是更有故事感和打動(dòng)力了呢～

這里，筆者應(yīng)用了3個(gè)小場(chǎng)景來(lái)給自己的工作做了一定的效率提升，不得不說(shuō)，AI在一些創(chuàng)造性內(nèi)容、硬學(xué)科性內(nèi)容上表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于我，適合先從一些小場(chǎng)景、小輸出物開(kāi)始用起來(lái)；但真要讓他輸出一些更硬核的文檔，如完善的產(chǎn)品需求文檔、業(yè)務(wù)指標(biāo)方案表、數(shù)據(jù)解讀報(bào)告等，是需要對(duì)prompt有更深入的研究、以及也要經(jīng)過(guò)數(shù)十次上百次的調(diào)試才能讓效果初步達(dá)到預(yù)期。

最近也在投入幾款基于Agent開(kāi)源產(chǎn)品進(jìn)行二開(kāi)的產(chǎn)品工作，后續(xù)在prompt調(diào)優(yōu)、聊天體驗(yàn)優(yōu)化等方面，可以和大家分享一些思路，敬請(qǐng)關(guān)注（btw，目前自己也只是一名初入AI領(lǐng)域的AI愛(ài)好者哈哈，如文中有所紕漏，歡迎大佬們不吝賜教、幫助我更好的進(jìn)步～）