当前各个大模型都可以搭建自己的Agent来帮助自己完成一些更复杂的工作，更能提高工作效率。本文作者就分享了通过大模型搭建Agnet助手的一些经验，希望能帮到大家。

自从2022年11月ChatGPT3.5（generative pre-trained transformer）横空出世以来，掀起了一场全民关注AI应用的热潮。过去的2年间，对于非AI从业者而言，因为门槛较高，真正能够主动使用到的AI应用少之又少，而近来很火的AI Agent（智能体）则是一个让大部分人都能轻松构建自己AI助手的一个应用领域。

Agent是什么？其原意是这样定义的：

AI Agent 是一种智能实体，它能够感知环境、进行决策和执行动作。其通常具有自主性，能够根据给定的目标或任务，独立地进行规划、执行和反思。同时，它们也可以分解复杂任务，自我批评和自我反思，从错误中学习，并改善结果。

AI Agent 可以被视为具有一定程度自主性和复杂推理能力的系统，它们可以在没有人类直接干预的情况下完成任务。

（Agent典型架构）

这是官方说明，但其实对于普通人一般用得到的程度就是——基于Agent的理念和架构，利用大语言模型，甚至于结合一定的工作流、插件、知识库等，快速搭建一个能够通过自然语言对话的AI工作助手。

最近1个月，笔者一直在「玩」国内常见的几款Agent搭建器（Dify和扣子Coze），来帮助自己搭建一个工作小助手，当在需要写一些特定文档时可以用的上，不得不说，真的还挺妙！

一、推荐用扣子Coze或Dify来进行Agent搭建

参考这篇文章《全球80+AI Agent构建平台大盘点，了解智能体平台看这一篇就够了》（地址：https://hub.baai.ac.cn/view/37088），我简单去一一体验了一下国内的十几家agent搭建平台，首次体验旨在10min内快速尝试体验一遍能力范围，总结如下：

好：文心智能体平台、扣子Coze、SkyAgents、Dify、betteryeah

一般：智谱清言、AskXBOT

其中，在「好」的这一类中，重点体验了一下Dify和扣子。

抛开回答效果、只看Agent搭建的过程来看，不得不说，扣子确实是对新手更为友好的一款产品：

1、bot商店：有丰富的别人已经做好的Agent商店，可供使用和参考

2、体验友好、引导说明充足：在使用过程中，常见的功能几乎完全不太用担心看不懂，都有引导和说明

说回来AI回答效果，我身边一名研发却认为Dify优于扣子，但毕竟2款产品笔者都体验的是免费版，回答效果这边咱们可以后续再深入对比测评下。

二、借助Dify，搭了一个冰酱助手来给我干活

这里，我们选取其一Dify进行搭建，点击这里进入dify官网：https://dify.ai/zh，注册好后即可进入工作台进行Agent搭建。

（Dify官网）

（Dify工作台）

如果要搭一个个人助手，那点击「创建空白应用」后，选择「聊天助手-基础编排」即可，然后再图表和名称处输入助手的相关介绍即可，随后就进入了详细的编排页面。

默认就会生成一个【开始START】+【LLM大模型调用】+【直接回复ANSWER】的最简单的问答工作流。

【开始】一般输入用户的问题「今天天气如何」，然后工作流将该问题流入到【LLM大模型调用】节点去调用大模型给出答复，答复完之后，如果想直接将该答案输出给用户，则选择【直接回复ANSWER】就会将该答案返回给用户。

一个入门的个人助手最主要配置项其实是在prompt提示词这里：prompt是指用于引导模型生成文本的初始输入；它可以是一段文字、一个问题、或任何形式的文本提示，帮助模型理解用户的需求并生成相应的回应。

（Dify官方文档中prompt示例）

简而言之，我们写prompt其实是给予AI回答问题时一个上下文，他能够更好的去理解并生成你想要的结果，避免偏差太远。其最基础的常用格式是：你是一个xxx，你的任务是xxxx。

例如，假设我们想让他帮忙写一个产品需求文档，那prompt中就可以填入：你是一个资深互联网产品经理，你的任务是根据用户给出的需求撰写详细的需求功能文档。

当然，prompt这里再继续深究就又是一门专门的学问、也有对应的岗位（prompt工程师）在负责对应领域的持续深耕，这里不展开，大家感兴趣可以进一步自行了解。

三、让冰酱助手帮我写需求文档、写新闻稿、翻译文案

😄 Task1：先搭一个通用助手，用来回答非指定的专业问题（如中英翻译）

在这一个LLM模型的prompt里面，我这样写道：你是产品经理「冰酱」的工作助手，请帮她解决工作中遇到的一切烦恼，让她能够被老板和客户夸奖哦。其实这样的一个助手基本就可以回答我日常想问的大多数非专业问题了，例如翻译文案。

正好最近正在做一款产品的国际化需求，产品经理需要对应给出国际化的英文文案，于是，在我整理好相关中文文案后，直接将截图粘贴进对话框，让冰酱助手帮我翻译，翻完我再单个检查一下即可。

当然如果经常做类似需求，也可以在prompt中给出表格规范，让助手进行翻译后并生成表格样式会更直观。

😄 Task2：再搭建一个能帮我写需求文档的资深产品经理

如果真的要调一个能够写完整需求文档且符合自身习惯的还是比较麻烦的，那怎么能简单来呢？那就是先选通用的一些需求（如注册登录），让冰酱助手先来帮我实现。

这里我们发现，如果需要产出特定富含专业知识的内容，就需要此时的冰酱助手摇身一变，变成一个比我还厉害十倍的资深产品经理。于是，我们就需要做2个配置：

1、新增一个问题分类器，其中task1中的分类为「通用」，task可以设为「撰写产品需求文档」，之后，AI即可自行对用户提问的意图做区分，从而可以让不同的问题流向不同的大模型和prompt人设去对应处理

2、对新增的资深产品经理工作流上，需要引入新的大模型节点，并写入匹配能够帮我写需求文档的资深产品经理的prompt诉求。这里我写的是（Dify有AI优化prompt的功能）：

3、最后再对应新增该节点对应的「直接回复」即可。之后，我就可以发布测试一下，让他帮我写一个注册功能的产品需求了。

😄 Task3：再搭建一个能帮我写新闻稿的营销专家

亚马逊流行一种新闻稿开发法，即在产品开始迭代或发布之前，先模拟要去做产品新闻发布会写一篇新闻稿，从而倒逼设计者能够以始为终进行产品构想。

正好最近也在尝试去写一篇新闻稿，先写了第一版之后，感觉内容太过理性、都是核心价值点的抽象提炼，缺乏故事感和氛围感，于是，我便第一时间想到了再依赖冰酱助手来给我干活。

牛马不会消失，只会转移到冰酱助手身上。

继续依照task2的方式，再新增一个问题分类器为「撰写营销文案」（当然，这里不是说新增一个任务就要新增一个流程节点，而是如果不同流程的prompt人设/任务等差异较大的时候，才需要去做分支）

随后，我们第二步则需要新增一个该分类下的LLM大语言模型，并为其写上对应的prompt，这里我写的如下（加入一些惩罚机制，能够让大模型表现的更好），最后再对应新增该节点对应的「直接回复」即可。

在一切配置好后，即可描述你想要的功能点，让AI去对应生成更有故事感、营销氛围感的内容了。

使用AI之前的原文案如下：

使用营销专家版的冰酱助手修改后的文案如下，是不是更有故事感和打动力了呢～

这里，笔者应用了3个小场景来给自己的工作做了一定的效率提升，不得不说，AI在一些创造性内容、硬学科性内容上表现远远好于我，适合先从一些小场景、小输出物开始用起来；但真要让他输出一些更硬核的文档，如完善的产品需求文档、业务指标方案表、数据解读报告等，是需要对prompt有更深入的研究、以及也要经过数十次上百次的调试才能让效果初步达到预期。

最近也在投入几款基于Agent开源产品进行二开的产品工作，后续在prompt调优、聊天体验优化等方面，可以和大家分享一些思路，敬请关注（btw，目前自己也只是一名初入AI领域的AI爱好者哈哈，如文中有所纰漏，欢迎大佬们不吝赐教、帮助我更好的进步～）