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打造AI Agents产品,就像玩创业模拟游戏,充满挑战与乐趣。 核心内容: 1. 明确公司业务:如何根据客户需求推荐旅居地 2. 招聘Agent:单智能体还是多智能体方案 3. 设计业务流程:引导式与自由式对话的结合
打造一个 AI Agents 产品,其实就像创办一家创业公司。你需要明确:
我们来详细聊聊看~
记得先带入创业者的角度哟~
假设你要创办的是一家 数字游民旅居地推荐咨询公司。这家公司专注于:
?「根据顾客的需求,帮他推荐合适的旅居城市,并提供相关的实用信息。」
客户说: “我希望生活成本低、气候温暖、女性友好、安全又好玩。”
于是你的系统就会根据多个维度做出推荐。数据来源包括:
? https://nomadlist.com/(全球数字游民城市评分与标签)
? 各城市共享空间数据(如 Coworking 位置、评分)
? 天气 API(温度、湿度、空气质量)
? 签证信息(VisaHQ、iVisa 等)
? 当地民俗文化、女性安全指数
和现实中一样,是否招多个员工(Agent),取决于你的 预算、资源和业务复杂度。
每个 Agent 各司其职,分工明确
使用框架:LangGraph / AutoGen / CrewAI 等支持多 Agent 协作的方案。
一个“全才员工”,可以处理所有问题 这个 Agent 会:
? 初期推荐从“单 Agent”起步,等产品成熟再迭代成“多 Agent 协同”。
你还需要设计 AI 与用户的沟通逻辑:
“你偏好什么样的气候?”
“有没有预算范围?”
“有没有女性安全方面的考虑?”→ 类似客服一步步引导用户澄清需求。
“请推荐一个适合 1 月份居住的气候温暖又安全的城市。” → Agent 直接解析目标,调用相关模块给出结果。
我们可以尝试自由式对话和引导式对话一起。
设计一个自由对话框,同时在对话框下方显示一些引导式的话题。
这种方式让用户可以自由输入问题,同时也能看到一些建议或引导,帮助他们在需求不明确时进行选择。这样既保持了对话的灵活性,又能在用户迷失时提供帮助。
市面上主流 AI Agents 框架有:
前期采用 LangChain 单 Agent + LangGraph 可扩展设计,为后期多 Agent 升级打好基础。
当然,如果你对 AI Agent 开发非常熟悉,并且有较高的需求,也可以尝试 CrewAI 和 AutoGen 框架,它们适合更复杂的多智能体对话型应用。
构建 AI Agent 产品就像创办一家公司,关键在于:
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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