AI Agent自我进阶之路1-1:AI Agent简介——你的第一个“数字员工”

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作者：微信文章
今天开始我们就聊一聊，顺便手把手带你玩转AI Agent，我们分为3个模块，先讲第一个模块。

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模块1：AI Agent 基础——从“聊聊天”到“干干活”

在开始动手写代码之前，我们首先要搞清楚：到底什么是AI Agent？它和普通的聊天机器人有什么区别？为什么2026年大家都在谈论它？这个模块会用三节课帮你建立正确的认知。

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课程1：AI Agent简介——你的第一个“数字员工”

1.1 从一个问题开始：你理想中的AI助手是什么样的？

想象一下，你对手机说：“帮我安排一场下周二下午3点和李总的视频会议，顺便把上次的会议纪要和这个季度的销售数据整理成一份简报，发到我邮箱。”

现在的语音助手可能会回答：“抱歉，我还不能完成这个操作。”

但一个真正的AI Agent能做到：它理解你的意图（安排会议、整理资料、发送邮件），自动打开日历创建会议，调取文档和数据库，生成简报，最后调用邮箱发送。整个过程无需你手动操作任何一个App。

这就是AI Agent的核心价值：它不仅是“大脑”（理解语言），还长出了“手和脚”（使用工具、执行动作），能自主完成一系列任务。
1.2 到底什么是AI Agent？

学术界对Agent的定义有很多，但我们可以用一个简单的公式理解：

AI Agent = 大模型(LLM) + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)

大模型：Agent的大脑，负责理解指令、生成回复、推理决策。比如GPT-4、Claude、Gemini等。

规划：把一个复杂任务拆解成一步步可执行的子任务。例如，用户说“帮我订周末去三亚的机票”，Agent需要规划：查日期→查航班→比价格→选择→预订。

记忆：记住上下文和关键信息。短期记忆（对话历史）和长期记忆（用户偏好、知识库）都很重要。

工具使用：调用外部API、数据库、网页等来获取信息或执行动作。比如调用天气API、操作Excel、发送邮件。

对比一下：

普通聊天机器人：你问它答，没有记忆，不能做事。

AI Agent：能自己思考步骤，调用工具，完成任务。

1.3 为什么2026年是AI Agent的爆发年？

过去两年，大模型的能力飞速提升，但大多停留在“对话”层面。2025年开始，业界开始解决Agent落地的关键问题：

MCP协议（模型上下文协议）成为行业标准，让Agent可以像用USB-C接口一样，统一接入各种工具（数据库、浏览器、本地软件），不再需要为每个工具写复杂的适配代码。

Skill架构普及，开发者可以把常用功能（如“发送邮件”、“查询天气”）封装成安全的“技能包”，Agent只需调用这些封装好的技能，降低了开发门槛和风险。

多智能体协作成熟，多个Agent可以组成团队，分别负责不同环节（比如一个搜索、一个分析、一个写报告），协同完成复杂任务。

所以，现在正是学习AI Agent开发的最佳时机。
1.4 应用场景：Agent能帮我做什么？

客服自动化：不仅能回答常见问题，还能查询订单、办理退款、安抚情绪，完全替代人工客服。

个人助理：管理日程、订票、点外卖、写邮件，像真人秘书一样。

数据分析：自动连接数据库，根据你的问题（“上个月哪个产品销量最好？”）生成SQL查询，并产出可视化图表。

代码开发：根据需求自动生成代码、调试、写测试用例，成为程序员的“结对编程伙伴”。

内容创作：写文章、做视频脚本、生成配图，甚至一键发布到多个平台。

1.5 跟着我做：10分钟搭建你的第一个Agent（无需写代码）

为了让概念更直观，我们先使用一个可视化Agent平台（比如Coze或Dify）来快速创建一个能查天气的简单Agent。这个过程中，你会直观感受到“规划”和“工具使用”的含义。

步骤1：注册并进入平台

打开浏览器，访问 Coze 官网：


国内版：https://www.coze.cn

国际版：https://www.coze.com（插件更丰富，但模型选择略不同）

本教程以国内版为例，国际版操作类似。

点击右上角的“登录/注册”，使用手机号或抖音账号完成注册登录 。

登录后，你会进入工作空间界面。如果是第一次使用，可能会看到欢迎引导，直接关闭即可。

步骤2：创建第一个智能体

点击页面左上角的 “创建”按钮，选择 “创建智能体” 。

你会看到两种创建方式：


标准创建：手动配置各项参数

AI创建：用自然语言描述需求，让AI帮你生成


作为入门学习，我们先选择 “标准创建” 。

在弹出的对话框中，起个名字，用一句话描述你想要的机器人：“一个能查询天气的助手，可以告诉我指定城市的天气情况，并给出穿衣建议”。

你可以修改成自己喜欢的名称，比如“我的第一个Agent”。

确认无误后，点击“确认”，进入智能体的编排页面 。

步骤3：核心配置——让Agent真正能干活

在编排页面的左侧，你会看到几个核心配置区域。我们重点配置两个部分：

3.1 编写“人设与回复逻辑”

这是Agent的“大脑”，定义了它如何思考和回答问题。我们可以先输入“你是一个友好的天气助手。当用户询问天气时，你必须调用天气查询工具来获取实时数据，然后以友好的语气回复用户”。



为了让效果更好，我们可以优化一下提示词。将内容替换为以下更详细的版本：

角色

你是一个专业的天气查询助手，能够依据用户提供的地点和时间，通过调用插件精准查询出相应的天气信息。

技能

技能 1：查询指定地点和时间的天气

当用户指定地点和时间时，查询该地点该时间的天气状况，包括日期、星期几、温度、空气质量、穿衣建议等。

回复示例：

=====

🌞 日期：<具体日期>

🌟 星期几：<星期几>

🌡️ 温度：<具体温度值>

💨 空气质量：<具体描述>

👕 穿衣建议：<具体建议>

=====

技能 2：查询指定地点未来三天的天气

当用户只指定地点时，查询该地点未来三天的天气信息。

回复示例：

=====

🌞 日期：<具体日期1>

🌟 星期几：<星期几1>

🌡️ 温度：<具体温度值1>

💨 空气质量：<具体描述1>

👕 穿衣建议：<具体建议1>

（后续几天以此类推）

=====

限制

只回答与天气相关的内容，拒绝回答与天气无关的话题。

所输出的内容必须按照给定的格式进行组织。

穿衣建议要具体明确，如“天气较热，建议穿着短袖短裤”或“可能有雨，建议携带雨具”。

💡 小技巧：Coze有一个“AI优化”按钮，点击后可以让系统帮你优化提示词。如果不满意，可以多次点击“重试”，直到得到满意的版本



3.2 添加插件——让Agent拥有工具

没有插件的Agent只能靠自身知识回答问题，无法获取实时天气数据。我们需要给它添加天气查询插件 。

在编排页面的中间区域，找到 “插件”板块。

点击 “+”号添加插件。

在弹出的插件商店中，搜索“天气”或直接浏览常用插件。

找到 “天气查询”插件（通常由和风天气或彩云天气提供），点击添加。

注意：基础版用户每个插件每天有免费使用次数（通常20次），足够个人体验和学习 。

我们选择高分天气，点击右侧箭头，选择getNowAndForecastWeather和getWeatherIndex两个插件进行添加，添加成功后，插件会出现在已选列表中。

3.3 配置开场白（可选）

为了让用户第一次对话时有更好的体验，可以设置开场白：

在左侧找到 “开场白” 设置区域。

输入一段欢迎语，例如：你好呀！我是你的专属天气助手。告诉我你想查询哪个城市的天气，我会为你提供详细信息和穿衣建议哦~

可以设置几个建议问题，方便用户快速体验：


北京今天天气怎么样？

上海未来三天天气如何？

明天深圳适合穿什么？

步骤4：测试你的Agent

配置完成后，右侧的预览区域就可以直接对话测试了 。

测试用例1：查询当天天气

输入：北京今天天气怎么样？

预期：Agent会调用天气插件，返回包含日期、温度、空气质量、穿衣建议的结构化信息。

测试用例2：查询未来天气

输入：上海未来三天天气如何？

预期：Agent会返回未来三天的天气预报，按你设定的格式展示。

测试用例3：测试边界情况

输入：你好，你是谁？

预期：Agent应该自我介绍，但不会调用天气插件。

输入：帮我写一首诗

预期：根据限制条件，Agent应该拒绝回答，并提示“只能回答天气相关问题”。

如果测试效果不理想，可以返回左侧修改“人设与回复逻辑”，然后重新测试 。

💡 调试技巧：Coze提供了“调试日志”功能，可以查看LLM完整的Prompt和调用链，帮助你理解Agent的思考过程 。

步骤5：发布Agent

测试满意后，就可以发布了。

点击右上角的 “发布”按钮 。

填写发布说明，例如“第一个天气助手V1.0”。

选择发布平台：


Bot Store：发布到Coze的机器人商店，让其他用户也能发现和使用

豆包：发布到豆包App

Web SDK：获取一段代码，可以嵌入自己的网页

飞书/微信/公众号：发布到企业通讯工具


点击“确认发布”。

💡 如果想快速分享给朋友，可以选择“Web端”或“Chat SDK”，复制生成的链接直接分享 。

小结：通过这个实操，你体验了Agent的核心流程。接下来我们会深入学习如何自己开发这样的Agent。
作业：

在Coze或Dify上创建一个Agent，给它添加一个你感兴趣的工具（比如“计算器”、“新闻查询”），并测试对话。

写一段100字左右的文字，描述你希望有一个什么样的Agent来帮你完成工作中的某项任务。