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 Agent），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、Web 等平台部署场景。

Tools 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 Agent

核心组件：

text

用户输入（销售需求）
      │
      ▼
  Agent（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get_customer_info查询 CRM 客户信息customer_id / namegenerate_followup_email生成个性化跟进邮件customer_info, contextsave_to_feishu_doc写入飞书文档doc_id, contentsearch_deal_history查询历史成交记录customer_id, date_range

多步推理流程：

1. 理解意图：解析销售人员输入，判断需要哪些工具
2. 查询客户：调用 get_customer_info 获取基本信息 + search_deal_history 获取历史
3. 生成邮件：基于客户画像调用 generate_followup_email，输出个性化内容
4. 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）：

python

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_customer_info",
            "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...
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
    tools=tools,
    tool_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，