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开放课程技能学习AI课程

如何构建 AI Agent

投入开发前，先把 Agent 做什么、怎样检查、何时停止想清楚

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全部章节
5
语言
中文
课程类型
开放课程

用五课把一个 AI 自动化想法整理成单个 Agent 的最小方案：说清任务，安排执行步骤，补齐架构、评估和安全边界。最终完成并修订一份 MVP 设计卡，作为开发前的讨论和检查依据。

适合人群

  • 用过大模型，准备设计 AI 功能的产品经理和业务负责人
  • 想把 Agent 想法讲清楚，再与开发人员讨论的创业者
  • 认识模型和工具调用，但缺少完整系统框架的开发者

解决的问题

  • 分不清任务适合普通模型调用、固定流程还是 Agent
  • 需求只有“智能客服”等功能名，没有动作和完成条件
  • 方案能演示，却缺少评估方法、权限边界和人工接管安排

学完收获

  • 根据任务是否需要动态判断，选择复杂度合适的系统结构
  • 写清目标、输入、允许动作、完成证据和停止条件
  • 用七层架构检查模型、资料、执行、运行和业务接入等职责
  • 为结果、过程、成本和风险安排可记录的指标与控制措施
  • 找出方案中最重要的缺口，修订自己的 Agent MVP 设计卡

    • 课程亮点

    • 以在线课程退款预审贯穿五课，始终围绕一个小任务
    • 聚焦开发前的方案设计与修订，不包含编码实现和部署
    • 比较第一版和修订版，检查任务行为与风险控制有什么变化
    • 根据剩余缺口，判断下一步应补设计、做原型还是放弃 Agent

    全部章节

    5 个章节

    第 1 课：判断你的想法是否需要 AI Agent

    能根据任务是否需要随环境反馈改变下一步，在单次模型调用、确定性工作流、单智能体和多智能体之间选择复杂度最低的合适结构。

    第 2 课：把模糊想法变成清晰的 Agent 任务

    能把模糊的 AI 自动化愿望收紧为一项可以执行、验证和控制的单智能体任务。

    第 3 课：用七层架构设计 Agent MVP

    能从一个有边界的 Agent 执行循环，推导七层架构在 MVP 中各自承担的最低职责。

    第 4 课：让 Agent 可评估、可观察、可控制

    能从任务完成证据和风险路径，推导单智能体 MVP 所需的可记录指标与控制措施。

    第 5 课：检查并修订你的 Agent MVP

    能用六项标准找出 Agent MVP 中最影响结果的结构性缺口，并完成一次可观察的实质修订。