在 AI 领域，智能体（Agent）正逐渐成为推动自动化和决策的关键力量。本文深入探讨了如何构建 AI 智能体，并提供了三种实用路径：Pro Code（完全控制，完全复杂）、低代码（介于 Hackathon 和 Enterprise 之间） 和 无代码（完成它，只是不要指望魔法）。每种路径都有其适用场景和优缺点，适合不同的开发者和企业需求。

如何在不失去理智的情况下构建 AI 智能体并从中获利

我们正在进入智能体时代。不，这不仅仅是最新的 AI 初创公司编造的一些花哨的行话。

智能体是自主的 AI 系统，可以推理、计划和行动是下一个前沿领域。但这里有一个问题：构建它们可能是一个精心编排的项目，也可能是一个完全混乱的项目，具体取决于您选择的路径。

这不是一个“一刀切”的世界。我们中的一些人喜欢在引擎盖下进行修补。其他人则希望即插即用。因此，以下是启动和运行 AI 智能体的三种实用路径的细分……而不会让你的头发着火。

一、Pro Code：完全控制，完全复杂

如果 Pro Code 是咖啡订单，那将是三杯浓缩咖啡……非常有效，不适合初学者，偶尔会引起焦虑。

这是想要定义架构每个部分的团队的路线。您正在使用 LangChain、Haystack 或 Hugging Face Transformers 等框架。您正在考虑图形、流、内存、API……是的，花在调试上的时间可能比你愿意承认的要多。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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也就是说，好处是真实的：

• 您可以构建深深嵌入到业务逻辑中的智能体；
• 如果需要，您可以获得企业级的可扩展性和合规性；

但我们不要自欺欺人……这需要时间、技能和基础设施。对于希望在周末站起来的人来说，这不是一条路。但是，如果您正在构建符合 HIPAA 标准的诊断智能体或高频交易助手，则需要这种级别的控制。

二、低代码：介于 Hackathon 和 Enterprise 之间

将低代码视为中间地带。您不是手动编码所有内容，但您也不是拖拽自己的方式获得荣耀。

使用 AutoGen、Gradio 或 Rasa 等工具，您可以建立一个非常有能力的智能体，它的作用不仅仅是鹦鹉学舌的模板响应。这些智能体可以协作、推理和适应特定的用例……无需分布式系统博士学位。

使用coze、dify等工具，您可以建立一个非常有能力的智能体，它的作用不仅仅是鹦鹉学舌的模板响应。这些智能体可以协作、推理和适应特定的用例……无需分布式系统博士学位。

以下是低代码的亮点：

• 真正有用的快速原型；
• 足够的旋钮和拨盘来定制行为；
• 非常适合初创公司、内部工具和具有生产路径的 POC；
• 如果经过深思熟虑的架构，可以演变为更高级的部署；

问题是什么？您仍在框架的边界内运作。一旦遇到极限情况或规模，您就会开始遇到极限。

三、无代码：完成它，只是不要指望魔法

目标是速度而不是复杂性时，想想 Zapier、Make.com 或 Bubble。您将获得自动化，您将获得智能体……但不要指望有细微差别或深度。

这些非常适合简单的用例：

• 自动执行重复性任务（想想：社交帖子、日历邀请）。
• 为您的 Shopify 网站创建基本支持机器人。
• 为小型团队构建内部工具。
• 快速测试想法或工作流程。
• 使业务用户能够独立解决问题。

它们快速、可访问，并为非技术人员提供支持。但老实说：如果您的用例涉及的条件逻辑比 “if this， then that” 更深，那么您很快就会超越无代码。

四、货币化：因为 Cool 不支付账单

所以你构建了一个智能体。现在怎么办？

以下是人们将这些创作转化为收入的几种方法：

• 订阅可提供持续价值的工具；
• 为处理文档或数据等内容的智能体提供按次付费；
• 白标让其他人品牌和使用您的智能体；
• 嵌入到 SaaS 工具或客户网站中；
• 为希望获得独占性的企业客户提供许可；
• 像 Hugging Face Hub 这样的智能体市场；
• 联盟驱动的智能体，推动转化并从中分一杯羹；
• 针对利基垂直领域的咨询和定制；

正确的模型取决于您的受众、用例以及您的智能体是 MVP 还是全面运营的产品。

AI 智能体不是噱头。他们正在成为比我们意识到的更多行业的自动化和决策支柱。但是，构建它们的方式以及如何将其货币化很重要。