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构建AI Agent的完整实战指南:从邮件助手案例看6步落地方法


下面是对Langchian关于How to Build an Agent文章的翻译,原文可查看

https://blog.langchain.com/how-to-build-an-agent/?utm_medium=social&utm_source=twitter&utm_campaign=q3-2025_how-to-build-agent_co

今年几乎每家公司都在谈论构建 Agent,但真正付诸实践的却少之又少。放任想象,畅想 Agent 如何改变业务固然轻松,但许多团队却不确定从何入手、如何推进,以及该设定怎样的预期。

本指南将介绍一个从想法到落地的框架,并以构建一个现实世界的邮件 Agent 为例进行说明。


构建 Agent 的分步流程图

第一步:用示例明确 Agent 的目标任务

选择切实可行且需要 Agent 来完成的任务。

挑选一个你能教会聪明实习生的任务。如果给足时间和资源,你最优秀的实习生也永远无法完成某项任务,那这项任务可能就不切实际或过于宏大。在进入专家模式前,先证明你已经掌握了基础。

首先,提出 5-10 个该任务的具体示例。这有两个目的:

  • 首先,验证你的想法范围明确——既不琐碎也不含糊不清。
  • 其次,为你日后衡量性能提供基准。

示例:构建邮件 Agent

在此步骤,我们将定义 Agent 需要处理的任务,这些任务可能包括:

  • 优先处理重要干系人的紧急邮件。
  • 根据日历空闲情况安排会议。
  • 过滤垃圾邮件或无需回复的邮件。
  • 根据公司文档回答产品相关问题。

需要避免的误区:

  • 如果无法提出具体示例,说明你的范围可能过于宽泛。
  • 在传统软件更适用时使用 Agent(例如,逻辑简单、固定且已在其他地方实现)。Agent 通常速度慢、成本高,有时还不太稳定。如果传统软件就能完成任务,直接用传统软件就好!
  • 期望不存在的“魔法”(例如,连接尚不存在或无法构建的 API或数据集)。

第二步:设计操作流程

编写详细的标准操作规程(SOP),分步说明人类如何执行该任务或流程。

此步骤有助于确认你选择的问题范围清晰合理。它还能揭示意图将由 Agent 处理的关键步骤、决策和工具,为后续构建工作奠定基础。

示例:构建邮件 Agent

对于我们的邮件 Agent 来说,一个分步流程可能如下所示:

  • 分析邮件内容和发件人背景,对回复优先级进行分类。
  • 检查日历空闲情况;安排视频会议。
  • 根据邮件、发件人和日程背景起草回复。
  • 经过快速人工审核和批准后发送邮件。

写下这些步骤有助于确保任务范围设定得当,并揭示 Agent 需要处理的工具和逻辑。

第三步:构建基于 Prompt 的 MVP(最小可行产品)选择一个切入口很重要。如果你的 Agent 很复杂,试图一次性完成所有工作会过于雄心勃勃。首先根据 SOP 概述 Agent 的架构:流程如何运转、需要做出哪些决策,以及哪些地方需要依赖LLM(大型语言模型)的推理能力。

然后,重点关注最关键的一项或几项 LLM 推理任务(例如,分类、决策),并创建一个能很好处理这些任务的 Prompt,以此构建 MVP。许多 Agents 失败是因为 LLM 的推理能力不足以胜任任务。先用手动输入数据让单个 Prompt 跑起来,这能帮助你在构建完整 Agent 之前建立信心。像 LangSmith 这样的 Prompt 工程工具可以帮助简化这个流程,包括管理 Prompt 版本、跨场景或数据集进行测试,以及随着迭代跟踪性能。

通过以下方式保持简单:

  • 对 Prompt 所需的任何数据或上下文先采用手动输入(暂时不要自动化)。
  • 对照第一步中设定的示例进行测试,以验证其在常见用例下的表现。
  • 专注于使 LLM 推理正确无误。

示例:构建邮件 Agent

在此阶段,我们首先识别并解决一个具有高杠杆效应的推理任务。

对于我们的邮件 Agent 来说,这可能意味着只专注于根据紧急程度和意图对邮件进行分类(例如,会议请求、支持问题),因为这是 Agent 其余部分所依赖的基础步骤。

首先编写一个只执行此任务的核心 Prompt,并使用手动输入示例数据,例如:

  • 邮件内容:“我们下周能开会讨论 LangChain 的产品路线图吗?”
  • 发件人:“杰夫·贝佐斯”,头衔:“亚马逊 CEO”
  • 输出:意图 = “会议请求”,紧急程度 = “高”

一旦模型能够在你设计的测试用例中持续正确地执行此任务,你就会对核心逻辑的健壮性充满信心——并拥有一个坚实的基础来继续构建。

第四步:连接数据源与进行流程编排 (Orchestration)

现在我们有了一个能工作的 Prompt,是时候将 Prompt 连接到真实数据和用户输入了。

首先确定 Prompt 需要哪些上下文或数据——例如邮件内容、日历空闲情况、产品文档——并规划如何通过程序化方式访问它们(例如,通过 API、数据库或文件系统)。然后,编写流程编排逻辑,将正确的数据连接到你的 Prompt 中。在简单情况下,这可能只是简单地传递输入。对于更复杂的工作流程,你可能需要 Agent 的逻辑来决定查询哪些数据源、何时调用它们,以及如何在向 LLM 提交 Prompt 之前组合它们的输出。

示例:构建邮件 Agent

对于我们的邮件 Agent 来说,此步骤可能涉及集成 Gmail API(用于读取收到的邮件)、Google Calendar API(用于检查空闲情况)以及 CRM 系统或联系人数据库(用于丰富发件人信息)。

然后我们将构建如下所示的流程编排逻辑:

  1. 收到新邮件触发 Agent。2. Agent 从 CRM 或通过网页搜索获取发件人信息。
  2. 将全部上下文传递给 Prompt,以确定紧急程度以及是否需要回复。
  3. 如果适合安排会议,则检查日历空闲情况并提出建议时间。
  4. Agent 起草回复。
  5. 经过人工审核后发送邮件。

第五步:测试与迭代

首先使用你在第一步定义的示例进行手动测试你的 MVP。目标是验证你的 Agent 在核心用例中是否能产生合理、准确的输出。如果你的系统涉及多次 LLM 调用或多个步骤,使用像 LangSmith 这样的工具来设置流程追踪会很有帮助,可以可视化流程并调试每个阶段的决策是如何做出的。

手动测试稳定后,扩展到自动化测试以确保一致性并捕捉边缘情况。团队通常会把测试用例增加到几十个,以便更好地了解 Agent 的优缺点。这也有助于你在增加更多复杂性之前量化性能:

  • 通过 Agent 程序化地运行所有示例(原始示例 + 新示例)。
  • 定义自动化成功指标——这迫使你清晰地界定 Agent 的预期行为。
  • 有选择地使用人工审核,以捕捉那些指标可能遗漏的问题。

示例:构建邮件 Agent

对于邮件 Agent,我们需要定义和测试以下几个关键领域的成功标准:

  • 语气和安全性: 回复应该专业、得体,不包含幻觉内容或不当内容。
    *意图和优先级检测: 邮件应该根据发件人和内容被正确分类和优先处理。
  • 工具使用效率: Agent 应该只触发必要的工具(例如,如果不需要安排日程,则避免检查日历)。
  • 草稿质量: 建议的回复应该清晰、相关且基于输入上下文准确无误。

第六步:部署、扩展与优化迭代

一旦你的 MVP 表现稳定可靠,就可以开始扩展其范围——添加新的能力、更多样的用例,甚至多 Agent 工作流程。对于每项新功能或集成,重复第五步的测试过程,以确保没有破坏现有功能。

准备就绪后,将其部署到生产环境供用户使用。LangGraph Platform 允许你通过一键部署快速上线、扩展和管理你的 Agent。

监控人们如何实际使用你的 Agent。LangSmith 等工具可以让你实时追踪 Agent 的行为,使得更容易发现成本激增、准确性问题或延迟。实际使用情况往往与你最初的假设不同,这些洞察可以揭示缺陷、发现意想不到的需求,并指导你下一次迭代的优先级。

关键在于将上线视为迭代的开始,而非开发的终点。

示例:构建邮件 Agent

部署邮件 Agent 后,我们可能会通过监控流量和常见用例发现一些尚未解决的用例。

这些新出现的模式预示着扩展范围的机会。从那里,我们可以迭代地添加新的集成,并更新我们的 Prompt 和流程编排逻辑——始终在扩大规模之前使用测试和用户反馈验证每一次新增内容。

总结

这个流程旨在帮助你构建基于清晰用例、对照真实示例进行测试并由实际反馈塑造的 Agent。这不仅仅是让 Agent 运行起来,而是要构建有益、可靠、与人们实际工作方式契合的东西。

无论你是自动化邮件分类还是编排复杂的工作流程,这六个步骤都提供了一条从想法到落地的实用路径。但工作不会止步于部署——最优秀的 Agents 是通过持续迭代构建出来的。

所以,从小处着手,始终关注用户,并不断优化。

http://www.xdnf.cn/news/15326.html

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