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从企业AI到个人助手，Agent的实践门槛比你想象的低，关键在于找到适合的场景。核心内容： 1. 企业AI SaaS搭建的实战经验与心得 2. 零代码个人设计助手的开发过程 3. AIGC商单实践带来的场景敏感度认知
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
越折腾 Agent 智能体这事儿，我越觉得该把经历分享出来。不是因为我做得多好，而是这大半年的实践让我看清：现在的 Agent 赛道，除了那些深耕底层技术的开发者，咱们普通人其实都站在差不多的起跑线上。与其藏着掖着，不如一起聊聊 “怎么用、怎么试”，毕竟机会从来都是试出来的.
先说说我的 “Agent 理解”：没那么玄乎，都是一步步试出来的
很多人觉得做 AI、做智能体得是 “技术大牛” 才敢碰，但我这三件事，其实都是 “从不会到会” 磨出来的，没什么 “高大上” 的门槛：所有平台都在教育用户、降低A学习成本。
1. 帮企业从 0-1 搭 AI SaaS：发现 “Agent 离业务很近”
去年跟着团队做AI平台，老板说 “要做个 AI 工具”，我跟着从需求调研到落地，搭了个面向公司内部的AI SaaS 平台 ——可以支撑企业本地化搭建多个Agent的平台
一开始我以为会比较复杂，调研后对产品框架有了个完整的认知。到最后主导产品设计。这个过程让我明白：企业Agent没有想象中的那么难。我们没做什么底层创新，更多的是把市面上的方案结合业务特征进行重构匹配内部业务就好。
2. 独立搭个人设计助手小程序：惊觉 “现在工具太友好了”
今年初想到每次找案例理论都要分开尝试，便尝试用国内一个智能体平台搭建了 “设计助手alpha”：输入关键词，它能整合设计理论和设计案例给出答案，还会更新每日设计知识。
最惊喜的是搭建过程 “零代码”—— 无需编程基础，跟着平台指引 “选择功能模块（文献库 + 内容摘要生成）→ 设定偏好（知识库、设计理论、设计案例）→ 设置触发指令。
现在做设计研究时，我会先用这个工具做前期调研。当然它也存在不足：只覆盖了体验设计这块内容 —— 但这恰恰说明 “有改进空间，试错就是进步”。
3. 做了 2 年 + AIGC 商单：看清 “用起来才是王道”
从一开始midjourney写咒语、到stable diffusion调参数、再到comfy ui个性化定制服务，关键是知道要什么？为客户量身定制的产品为。
1. 现在做 Agent，真的 “大家都在同一起跑线”
很多人觉得 “我没技术、没资源，肯定做不过别人”，但我搭企业 SaaS、做个人助手的经历告诉我：现阶段的 Agent，拼的不是 “技术深度”，而是 “场景敏感度”。
底层技术有大厂撑着（比如国内的智能体平台、云服务），我们普通人不用懂 “大模型训练”，只要知道 “我的需求是什么，怎么用现有工具满足” 就行。就像我那个设计助手，用的是现成的平台，核心只是 “我知道设计师需要‘找理论和知道别人当时怎么做的’。这种 “场景理解”，比技术更重要，也更 “人人可得”。
除了那些做底层算法的前沿开发者，咱们普通人面对的机会是平等的：你是宝妈，能搭 “育儿知识 Agent”；你是销售，能搭 “客户跟进 Agent”；你是老师，能搭 “作业批改 Agent”——谁先找到 “自己熟悉的场景”，谁就能先抓住机会。
2. “多使用、多试错” 才是 Agent 的 “正确打开方式”
我见过很多人把 Agent 当成 “高深技术”，只敢看不敢碰，但其实它就像 “进阶版的办公软件”—— 你不用一开始就做到完美，先搭个简单的版本用起来，再慢慢优化。
我那个最初我也犹豫要不要尝试comfyui，但后来的经验告诉我，别被门槛吓到。后来使用其他平台搭建设计助手，一下子找回了用comfy ui的感觉，瞬间觉得没那么难了。
分享我的经历，就是想告诉大家：别害怕 “做得不好”，先动手搭一个 “最小可用版本”，哪怕只是个 “帮你整理邮件的 Agent”“帮你记购物清单的 Agent”，用着用着，你就会发现 “哪里需要改进”，哪里有新机会 —— 这比站在原地纠结 “会不会” 强一百倍。
3. 不藏着 “不足”，才是 “真实的成长”
我不会说我的设计助手 “特别完美”，反而会主动说 “想看看大家的反馈”—— 因为我知道，所有不完美，都是 “下一次进步的机会”，也能让大家明白 “做 Agent 不用追求一步到位”。
分享不是为了 “炫技”，主要是把学到的东西写出来可以记得更牢固。同时想让大家知道：普通人做 Agent，不用当 “专家”，只要当 “实践者” 就好。我们一起分享 “哪里好用、哪里不好用”，一起解决 “怎么适配场景、怎么优化功能”，反而能更快找到 “Agent 的价值”
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