本文介绍了AI Agent的发展趋势和重要性，阐述了Agent的概念、价值、开发流程与理念。文章强调了Agent不仅限于聊天机器人的功能，而是成为企业降本增效的“数字劳动力”。通过DeepSeek技术，普通人也能玩转AI。扣子（Coze）作为Agent开发平台，适合零编程基础的人员使用。文章还提到了开发Agent的策略和理念，如懂场景和业务的重要性超过AI技术，使用工具拓展能力是Agent具有价值的关键等。最后，介绍了《零基础开发 AI Agent—— 手把手教你用扣子做智能体》一书的内容结构。
这本书是初学者了解和学习Agent开发的理想选择。
2025 年每个人都该学会开发 AI Agent！
Agent 并非聊天机器人的升级版。它不仅会告诉你 “如何做”，还会 “帮你做”。2025 年，AI Agent（智能体）已成为企业降本增效的 “数字劳动力”，它们不仅能理解指令，更能像人类一样规划任务、调用工具、记忆交互，完成从 “分析竞品报告” 到 “自动发送邮件” 这样的全流程操作。
Agent = 大模型 + 记忆 + 主动规划 + 工具使用
DeepSeek 引爆技术平权，普通人也能玩转 AI
中国大模型 DeepSeek-R1 的横空出世，以 1/70 的训练成本、3% 的定价颠覆行业，让 AI 开发从 “高门槛” 走向 “平民化”。这意味着：无需天价算力，用 Coze 这类低代码平台 + 开源模型，小白也能快速搭建智能体。
扣子（Coze）是字节跳动推出的 Agent 开发平台，扣子最初将 Agent 称为 Bot，2024 年 10 月改版后，将其称为智能体。海外版面向海外用户和市场，可调用 GPT-4o、GPT-4-Turbo、Gemini 等国外大模型，而国内版只能调用国内的大模型，如豆包、Kimi、Baichuan 4、通义千问、GLM-4 等。
2025 年 2 月 6 日，扣子已支持 DeepSeek 最新模型，在扣子，你可以体验到 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 等模型。
扣子是一个非常易用、扩展能力强大、生态活跃的 Agent 开发平台，非常适合零编程基础的人员使用。《零基础开发 AI Agent—— 手把手教你用扣子做智能体》一书以扣子国内版为 Agent 开发平台，全面介绍扣子各项功能的使用技巧、基于扣子开发 Agent 的案例。
从 0 开始设计一个 Agent
开发 Agent 的 “3-10” 实施框架
基于 Agent 开发实践，我们总结出 “3-10” 实施框架，如图所示，即通常会按照 3 个阶段，10 个环节开发一个具备生产级应用、商业化能力的 Agent。
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规划 Agent 的阶段。该阶段包括定义 Agent 的应用场景、梳理业务流程和分析痛点、梳理 Agent 的功能定位和开发需求 3 个环节。
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设计 Agent 的阶段。包括绘制 Agent 的运行流程图、设置大模型及参数、设计提示词、配置 Agent 技能、设计用户沟通页面 5 个环节。
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上线 Agent 的阶段。包括测试与调优、发布两个环节。
开发 Agent 的策略
按照以上开发流程，我们可以一步一步地完成 Agent 的开发。然而，仅仅掌握这些步骤是不够的，要想开发出一个优秀的 Agent，还需要秉持良好的 Agent 开发理念，遵守实施原则。这些理念和原则将指导我们既能够充分发挥 Agent 的能力，又能够理解现阶段 Agent 的局限性。
懂场景和业务，比懂 AI 技术更重要
开发者需要明白，在开发 Agent 的过程中，懂场景和业务的重要性远远超过懂 AI 技术。AI 技术只有与业务紧密结合，才能真正发挥其作用。
目前，AI 应用还处于早期阶段。大多数人认为，自己只是 Agent 的使用者，而不是参与者，更不会是开发者。但仅靠程序员很难推动 Agent 的全面繁荣和深入发展。下图所示为 AI 技术落地应用的 3 个层次。第一个层次是工作 + AI，我们利用大模型进行工作提效、生活问答。第二个层次是业务 + AI，AI 应用理解业务，基于业务场景给予更专业的回复，成为 Agent 数字员工。第三个层次是业务 ×AI，实现了更加系统、全面的 AI 与业务的结合，让我们的工作从数字化进入智能化。
在这 3 个层次中，理解业务、业务能力成为驱动 AI 技术深化应用的关键因素。因此，Agent 开发者一定要具有业务专家的思维，并提高理解业务能力和设计能力，从应用场景和业务分析视角规划和设计 Agent，从而提高 Agent 解决问题的效果。
使用工具拓展能力，是 Agent 具有价值的关键
Agent = 大模型 ×（规划 + 记忆 + 使用工具 + 行动）。要想评估一个 Agent 的功能是否强大，可以看它在这 4 个方面的配置情况。
举个例子，一个角色聊天类 Agent 如果没有配置知识库，没有使用插件，也没有工作流、数据库、记忆等，仅仅设计了提示词，那么它的能力和 ChatBot 不会有很大差别。早期的 Agent 开发平台提供的简易 Agent，差不多就只是个性化的 ChatBot，或者只达到了 Copilot 的水平，从严格意义上来讲不能称其为真正意义上的 Agent。
坚持小而美，聚焦特定的应用场景和功能
Agent 是针对特定的应用场景的轻应用，可以和 RPA 结合。Agent 可以通过 API 接入日常软件，也可以和其他 Agent 协作。因此，Agent 开发者应该坚持小而美的理念，从最小颗粒度的应用场景和功能入手，定义 Agent 的应用场景，设计 Agent。应用场景越具体，用户越聚焦，Agent 的实现路径就越明确，其落地性就越强、价值就越大。反之，如果我们用开发软件的思维，划定了复杂而广泛的应用场景和功能，那么很可能导致在技术上无法实现 Agent，或者其稳定性不佳。
