Ai Agent Builder Zh — AI 代理 构建器 Zh

AI 智能体构建指南

帮助工程师和产品经理设计、开发具备工具调用、记忆管理与多步骤推理能力的 AI 智能体（AI 代理），覆盖主流大模型（ChatGPT、Claude、文心一言等）集成模式，适配钉钉、企业微信、网页 等平台部署场景。

工具s Required 代码编辑器（VS Code / Cursor） LLM API（OpenAI / Anthropic / 百度千帆 / 阿里通义） 工作流平台（n8n / Dify / FastGPT，可选） 向量数据库（Milvus / Chroma，记忆模块可选） Usage "帮我设计一个能自动查询数据库并生成报表的 AI 智能体架构" "我想用 Claude API 搭建一个客服机器人，支持多轮对话和工单创建，怎么设计工具调用流程？" "如何给智能体加上长期记忆，让它记住用户的历史偏好和上下文？" Examples

输入： 我需要一个销售助理智能体，能查询 CRM 系统里的客户信息、生成跟进邮件，并自动记录到飞书文档。请设计架构和工具列表。

输出：

智能体架构设计：销售助理 代理

核心组件：

用户输入（销售需求） │ ▼ 代理（LLM 推理层：Claude / GPT-4） │ ┌───┼───────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ 查询 生成 记录工具 工具 工具 （飞书API） (CRM) (邮件模板)

工具列表（Function Calling）：

工具名 功能 输入参数 获取_customer_信息 查询 CRM 客户信息 customer_id / name 生成_followup_emAIl 生成个性化跟进邮件 customer_信息, 上下文 save_to_feishu_doc 写入飞书文档 doc_id, content 搜索_deal_历史 查询历史成交记录 customer_id, date_range

多步推理流程：

理解意图：解析销售人员输入，判断需要哪些工具 查询客户：调用 获取_customer_信息 获取基本信息 + 搜索_deal_历史 获取历史 生成邮件：基于客户画像调用 生成_followup_emAIl，输出个性化内容 记录存档：调用 save_to_feishu_doc 将邮件草稿 + 操作记录写入飞书

记忆管理建议：

短期记忆：对话上下文窗口（最近 10 轮） 长期记忆：向量数据库存储客户偏好标签，每次对话前检索相关记忆注入 Prompt 工作记忆：当前任务状态（已完成哪步、待执行哪步）存入 Redis

关键代码片段（Python + OpenAI Function Calling）：

工具s = [ { "type": "function", "function": { "name": "获取_customer_信息", "description": "从CRM系统查询客户基本信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "customer_name": {"type": "string", "description": "客户姓名或公司名"}, }, "required": ["customer_name"] } } }, # 其他工具定义... ]

响应 = 命令行工具ent.chat.completions.创建( 模型="gpt-4o", messages=[{"角色": "user", "content": user_输入}], 工具s=工具s, 工具_choice="auto" # 让模型自动决定调用哪个工具 )

部署建议：

企业内部：通过企业微信 / 钉钉机器人接入，