企业级智能体（Agent）构建攻略：4大阶段10个步骤助你高效落地

在之前的一篇文章《万字长文解读AI原生（AI Native）应用架构新范式，架构师迎接的下一场科技革命》中，从技术层面深入剖析了AI时代下AI原生应用架构的形态，该文章侧重于智能体应用的技术落地。本文将从整体构建企业级智能体的角度，探讨如何高效构建企业级智能体，将其划分为4大阶段、10个步骤，整体关系图如下：

一、明确需求阶段

此阶段需要明确项目整体背景、智能体在何种应用场景下需达成何种目的、达成标准如何衡量。此外，还需识别智能体项目涉及的部门与人员、可提供的数据、任务责任边界，以及如何协调各方共同规划与完成智能体系统。

步骤1：明确应用场景、目标与验收指标

此步骤主要聚焦于需求层面，形成基于场景到业务闭环的链路，该链路应包含：输入→处理→输出→验收。在此基础上，需明确并量化验收指标。以下是具体要点：

要点

• 要点1：明确目标用户，梳理核心用户需求，整理出关键用例（需包含输入格式、处理、输出格式和预期收益），并进行优先级排序，最终可形成用户×场景×用例的矩阵。针对每个用例，需明确哪些属于AI范围，哪些属于人工范围（例如哪些步骤需要人工进行确认或审批等）。
• 要点2：明确验收标准，给出可量化的目标值与阈值范围，这通常分为业务KPI和AI指标两个层面。例如系统可用性、自动化率、生成结果准确性、幻觉率、工具调用成功率等。
• 要点3：明确项目整体成本，梳理成本项分解清单，例如推理成本（Token消耗）、存储与检索成本、后期监控与运维开销等，最终需形成单任务成本上限与降级策略，进行合理估算，同时评估项目风险。

产出

• 产出1：《智能体应用场景说明书》，明确智能体需要做什么、为谁做、智能体边界在哪等内容，其中必须包含用户×场景×用例的矩阵。
• 产出2：《智能体验收标准》，明确智能体的评估维度、量化标准与验收口径，为后续评估体系设计提供直接依据。
• 产出3：《成本项分解清单》，评估项目整体经济层面可行性与资源消耗上限，并进行合理的估算和风险评估。

步骤2：明确关键干系人、任务边界与数据来源

基于上一步骤梳理出的需求，此步骤需初步探寻推进方式。主要是在项目推进前期，明确参与部门与人员、各环节负责人、各自责任边界、数据提供方，以及如何串联数据流。此阶段尤为重要，但常被忽视，因为跨部门协作和明确的责任划分有助于项目健康推进，否则易产生职责不清、数据不可用、权限不符等各类问题。

要点

• 要点1：识别关键干系人（负责人）和各部门负责任务的责任边界。例如，各部门需明确各自负责的每个任务输入、输出和接口规范等，最终需形成任务确认单。同时还需协商建立合理的协作机制，例如日常沟通工具、例会召开方式、文档管理等。
• 要点2：依据智能体所需数据，明确这些数据的获取来源，并初步对数据进行盘点（例如判断数据格式、可用性、合规性、隐私性等）。

产出

• 产出1：《任务责任确认单》，明确项目中各关键干系人的职责范围、任务内容、输入输出与交付标准，避免后期因职责不清导致的问题。
• 产出2：《项目协作机制与沟通规范》，明确项目中的协作机制与沟通方式。
• 产出3：《数据资产盘点报告》，现阶段可进行初步数据资产盘点，例如明确数据来源、格式、合规性、可用性及责任人等，为后期RAG知识库的建立、模型的训练、数据接入等提供参考。

总结：此阶段目标主要是明确业务背景、应用场景、预期目标、验收标准等，并需明确相关的干系人、任务边界与数据来源。其产出可支撑后续三个阶段，尤其为体系架构与模块设计阶段提供了重要依据。

二、体系架构与模块设计阶段

通过上一阶段明确项目需求后，此阶段需从整体上对智能体系统的技术体系架构进行设计，并通过必要的PoC验证与模块设计逐步细化。该阶段是四大阶段中最为重要的阶段，其设计质量直接决定了最终智能体的可用性和构建成本。

步骤1：整体架构设计

此步骤中，需完成对智能体系统的整体架构规划，其中包含了但不限于从以下各方面对智能体整体进行架构设计：智能体Infra设计、智能体间协同设计、模型训练与优化方案（非必需，视业务需求）、RAG知识库构建方案、智能体测试与评估体系方案、整体的可观测性与持续进化设计等。（此处仅说明与AI相关架构设计部分，传统的工程化相关内容在此处未进行说明，但正常设计架构时需予以考虑）

要点

• 要点1：智能体基础设施（Infra）设计，设计并构建支撑智能体运行的底层基础设施。注意，此阶段除了进行设计之外，还需要进行落地，打通关键流程，否则后续的PoC步骤无法开展。
• 要点2：智能体间协同设计，对智能体间、智能体与工具间的协作方式与通信机制进行设计，构建多智能体协同框架。（企业级智能体往往由多智能体组成的系统，故此部分需进行整体架构设计）。
• 要点3：模型训练与优化方案，此部分非必需，并非所有业务场景都需要对模型进行训练或微调。若RAG知识库方式可解决，则无需进行模型训练。此步骤需对模型训练环节进行整体设计，其中包含了模型训练数据、模型训练微调、模型评估与优化等环节。
• 要点4：RAG知识库构建方案，此步骤易于理解，不同于模型训练环节，企业级智能体必然会用到基于RAG知识库的构建，故此步骤是对企业级知识增强（RAG）的体系结构与数据治理流程进行设计。
• 要点5：智能体测试与评估体系设计，基于需求阶段的验收标准，需对智能体的测试和评估体系进行设计，其中将包含自动化与人工评测体系。
• 要点6：整体的可观测性与持续进化设计，此步骤亦易于理解。智能体上线后，需具备“监控—分析—优化”的闭环机制，使智能体具备自我评估与演进能力。

产出

• 产出1：《智能体基础设施（Infra）实施方案》，其中需包含整体Infra的设计实施方案与费用信息。
• 产出2：《智能体整体架构方案》，其中需包含智能体系统整体的架构设计，包含所用到的中间件、存储服务和智能体间交互等内容。
• 产出3：《模型训练方案》，需包含微调模型时，从数据-微调-评估-优化整体的闭环可持续训练方案（可参照MLOps+LLMOps理念设计）。
• 产出4：《RAG知识库构建方案》，结合项目数据资产，合理设计构建基于RAG的知识库方案。
• 产出5：《智能体评测方案》，基于自动+人工相结合，设计智能体测试与评估方案。
• 产出6：《智能体可观测性与持续进化方案》，定义智能体上线后的全链路监控与自我演进机制，使系统具备“监控—分析—优化”的持续成长能力。

以上许多技术落地可参照文章《万字长文解读AI原生（AI Native）应用架构新范式，架构师迎接的下一场科技革命》。

步骤2：技术难点PoC可行性验证

在完成了整体架构设计后，此步骤需对架构中存在高风险或不确定性的关键技术点进行PoC可行性验证，以确保后续核心模块设计和开发能在可控范围内顺利进行，降低项目风险。若PoC验证过程中发现技术点不可行，需及时调整相关架构方案。注意，此阶段PoC的重点并非“功能跑通”，而是验证关键假设、量化风险与成本，最终产出决策依据。

此外，此阶段亦可用最小代价、最快速度构建一套可跑通核心业务流程的智能体进行PoC，若精力允许，可同步进行。

步骤3：核心模块设计与落地

在完成整体架构规划和PoC验证后，此步骤需基于整体架构设计蓝图，细化核心技术模块并进行技术落地，封装成可调用的公共组件或模块。例如，对AI网关、安全模块、上下文与记忆模块、RAG知识库模块等进行细化设计与落地。举例而言，此阶段可细化RAG知识库模块，针对不同场景（需提前分析类型），明确Chunk方式、Embedding模型、召回算法、是否需ReRank、缓存策略等。相应产出需形成各类核心技术模块的《技术落地方案》说明文档集，为后续具体业务开发调用和测试提供基础。

总结：此阶段可视为企业级智能体系统建设的技术中枢阶段，需从技术架构全局规划到核心模块的落地设计，逐步构建起一套可验证、可扩展、可维护的系统架构体系。上述内容侧重于AI方向的整体架构设计，传统工程化关键要素（如代码管理、版本控制、发布策略等）虽未过多说明，但也需予以考虑。此阶段的成果，为后续智能体的落地实现、评估与持续运营提供了稳固的技术底座。

三、智能体落地与评估改善阶段

经过明确需求和体系架构与模块设计这两个阶段的建设，智能体的目标、架构与核心模块已明确。接下来，将真正落地智能体系统。在落地过程中，尤其在AI项目中，不应采取瀑布式推进，而应采用类似于敏捷思维的方式，对每个子智能体（每个子业务功能），以最小可用闭环MVP的思路，进行边设计、边落地、边测试评估、边优化迭代的方式推进。因此，下面的步骤1、步骤2与步骤3并非线性流程，而是一个快速循环迭代的过程。

步骤1：智能体业务详细设计

鉴于业务与技术难题已在前两个阶段解决，此步骤将专注于详细的业务设计。需要将一个大的智能体系统拆分成各个子智能体（或子业务功能），并行对每一个子智能体进行设计。设计内容应包含每个子智能体的业务目标、关键实现流程、输入与输出、边界与协作方式，确保每个子智能体均可进行MVP落地与快速验证。

要点

• 要点1：MVP切片，基于价值和可行性的划分准则，拆分成可独立验证的子智能体，拆分后需对每个子智能体进行优先级排序。
• 要点2：对每个子智能体进行详细设计（依据项目需要，建议概要设计即可，但越详细越好），其中应包含每个子智能体的核心工作流与业务逻辑设计，尤其要重点关注每个子智能体的输入与输出。
• 要点3：为每个可验证的MVP子智能体设定验收指标。
• 要点4：除具体业务外，勿忘公共功能的接入设计，如日志埋点等。

产出

• 产出1：各可进行MVP验证的子智能体《详细设计》与验收指标。
• 产出2：智能体系统整体的《详细设计》与验收指标。

步骤2：智能体落地

此步骤需对每个子智能体进行落地与持续优化，以保证其可用性和稳定性。因此，需参照上一步骤的详细设计文档，对子智能体进行开发和功能测试（此阶段测试数据由开发人员自行生成，并均为人工测试，暂不涉及自动化测试），并参照各个子智能体的验收指标，对测试结果进行评估，持续进行子智能体的优化。整体形成“开发→验证→优化→再验证”的闭环。此阶段的产出，主要是各个子智能体的《运行验证报告》。

步骤3：智能体系统评估 & 改善

上一步的验证重点关注每个子智能体的可用性，此步骤则聚焦于智能体系统的整体表现。

要点

• 要点1：建立评估体系，这里需包含自动化评测与人工评测两部分，形成综合的质量评估框架。
• 要点2：执行评估系统，参照制定的智能体系统整体指标（通常分为业务指标与AI指标），对系统进行评估。评估时除了系统表面的输入输出，还需结合系统背后的日志与埋点数据（例如模型调用日志、知识检索命中率、失败场景等数据），并通过构建的可视化评估看板进行分析，识别根因，持续进行系统优化。

产出

此步骤的产出，主要包含《智能体系统评估报告》与《智能体系统优化方案》两部分。

总结：此阶段实现了从“设计—落地—验证—评估—优化—再验证”的持续迭代体系。但需注意，优化往往是最难的，尤其在后期，常会遇到瓶颈期（指标趋近上限时）。为了达到某个预期指标，例如将输出结果的稳定性（确定性）提升5%，可能需耗费数月时间，背后方案虽经多次修改，但效果仍不显著。这是因为智能体系统最大的特点在于AI执行结果的不确定性与过程的非确定性。

四、上线运营阶段

通过前三个阶段的建设，智能体系统已具备完整的功能闭环和基础的自我优化能力。此阶段的重点在于在生产环境下，构建可长期运行、可观测治理与可持续演进的体系，使智能体能通过数据驱动的方式不断自我成长。

步骤1：构建持续可观测性与自评测体系

在之前的步骤中，已建立了初步的评测体系。但与之前不同的是，在生产环境下，重点应放在构建可持续的、长期在线、持续感知、自动反馈的智能监控与自评体系，这标志着更进一步。在此体系中，不再是单次评测，而是将持续评测能力融入系统自身。

要点

• 要点1：构建持续可观测性，将日志、调用链、性能指标、成本指标、AI指标等全部纳入统一监控体系中。例如，每个模型调用、RAG检索、知识召回、工具执行均可被追踪；每次异常、延迟均可被实时感知；每个子智能体都拥有独立的健康评分等。
• 要点2：系统自动执行周期性质量检测任务。当监测到系统运行指标出现异常时，例如延迟升高、准确率下降、成本异常增长等，系统将自动触发告警机制，并根据预设策略（例如降级模型、切换RAG缓存等）实现自我修复。

步骤2：发布治理与持续演进

当智能体系统具备自我监控与自评测能力后，下一步需解决的问题是：如何在可控前提下不断演化。

关于发布治理层面，无需过多解释，与传统系统类似，构建标准化的版本管理发布体系即可。除了传统的CI/CD流程外，此处还需融入LLMOps/MLOps部分。

关于持续演进层面，关键在于使智能体系统通过数据驱动的方式不断自我成长。这要求收集用户反馈（例如用户对生成内容的点赞操作），结合日常收集到的运行日志，让AI自动生成优化任务，并推入演进流水线执行，例如自动调整召回参数、微调模型或Prompt等。然而，此步骤不推荐完全自动化，针对AI自动生成的优化任务需要人工介入进行判断审核。

总结：此阶段的核心目标是确保系统的长期健康和持续优化，从人工逐渐演化为自动化监控和自评测机制，以保证业务运行的稳定性和可持续性。

以上，本文从4大阶段、10个步骤，剖析了构建智能体的流程。但是不同的业务需求、智能体规模和组织文化，所采取的构建智能体策略各异，故上述内容仅供参考，希望能对读者有所启发。