AI智能体搭建需围绕架构设计、模型选型、工具链整合及部署优化展开，核心步骤包括需求分析、平台选择、知识库构建、插件集成和持续迭代。
搭建核心步骤
需求分析与架构设计
明确智能体应用场景（如客服、数据分析）和服务对象（B端或C端用户），定义输入输出机制与交互方式。
设计分层架构：基础层（算力资源）、模型层（大模型选型）、应用层（API接口与业务逻辑）。
开发平台选择。
低代码平台：百度千帆大模型开发与服务平台（支持ERNIE系列模型）、Coze（可视化工作流编排）、BetterYeah（企业级全链路开发）。
本地化部署：推荐Ollama+FastGPT组合，需配置NVIDIA GPU（至少24GB显存）与CUDA 12.0环境。
知识库构建与优化。
通过RAG技术整合结构化数据（数据库）与非结构化数据（PDF/网页），采用LangChain框架提升检索准确性。
关键参数设置：分块大小建议512-1024 tokens，相似度阈值控制在0.65-0.8区间。
功能插件集成
基础插件：必应搜索（实时信息获取）、高德地图（地理位置服务）、邮件自动化（SMTP协议对接）。
行业定制插件：如电商场景需集成订单管理系统（OMS）接口与商品推荐算法。
工具与平台推
企业级开发：AI-Agentforce（支持多智能体协作）、BetterYeah（已服务联想/科沃斯等企业）。
快速原型验证：百度文心智能体平台（agent.baidu.com）、Coze官网（www.coze.com）。
进阶资源：MCP模型库（整合12万+服务接口）、Agentsyun平台（商超场景NFC交互方案）。
学习与进阶路径
系统化教程
《AI智能体实操指南：Coze Agent从搭建到落地全攻略》（电子工业出版社，2025年9月上市）。
百度智能云开发者文档（含ERNIE Bot SDK详解与API调用示例）。
实践优化建议。
监控指标：响应延迟（目标＜800ms）、意图识别准确率（需＞92%）、会话中断率（应＜15%）。
安全策略：采用逻辑隔离+物理隔离双轨制，通过OAuth 2.0实现细粒度权限控制
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