NewMind AI团队用“晚互动“技术让小模型击败大模型
2026/1/16 22:35:09
今年几乎每家公司都在谈论构建 Agent，但真正付诸实践的却少之又少。放任想象，畅想 Agent 如何改变业务固然轻松，但许多团队却不确定从何入手、如何推进，以及该设定怎样的预期。
本指南将介绍一个从想法到落地的框架，并以构建一个现实世界的邮件 Agent 为例进行说明。
构建 Agent 的分步流程图
第一步：用示例明确 Agent 的目标任务
选择切实可行且需要 Agent 来完成的任务。
挑选一个你能教会聪明实习生的任务。如果给足时间和资源，你最优秀的实习生也永远无法完成某项任务，那这项任务可能就不切实际或过于宏大。在进入专家模式前，先证明你已经掌握了基础。
首先，提出 5-10 个该任务的具体示例。这有两个目的：
- 首先，验证你的想法范围明确——既不琐碎也不含糊不清。
- 其次，为你日后衡量性能提供基准。
示例：构建邮件 Agent
在此步骤，我们将定义 Agent 需要处理的任务，这些任务可能包括：
- 优先处理重要干系人的紧急邮件。
- 根据日历空闲情况安排会议。
- 过滤垃圾邮件或无需回复的邮件。
- 根据公司文档回答产品相关问题。
需要避免的误区：
- 如果无法提出具体示例，说明你的范围可能过于宽泛。
- 在传统软件更适用时使用 Agent（例如，逻辑简单、固定且已在其他地方实现）。Agent 通常速度慢、成本高，有时还不太稳定。如果传统软件就能完成任务，直接用传统软件就好！
- 期望不存在的“魔法”（例如，连接尚不存在或无法构建的 API或数据集）。
第二步：设计操作流程
编写详细的标准操作规程（SOP），分步说明人类如何执行该任务或流程。
此步骤有助于确认你选择的问题范围清晰合理。它还能揭示意图将由 Agent 处理的关键步骤、决策和工具，为后续构建工作奠定基础。
示例：构建邮件 Agent
对于我们的邮件 Agent 来说，一个分步流程可能如下所示：
- 分析邮件内容和发件人背景，对回复优先级进行分类。
- 检查日历空闲情况；安排视频会议。
- 根据邮件、发件人和日程背景起草回复。
- 经过快速人工审核和批准后发送邮件。
写下这些步骤有助于确保任务范围设定得当，并揭示 Agent 需要处理的工具和逻辑。
第三步：构建基于 Prompt 的 MVP（最小可行产品）
选择一个切入口很重要。如果你的 Agent 很复杂，试图一次性完成所有工作会过于雄心勃勃。首先根据 SOP 概述 Agent 的架构：流程如何运转、需要做出哪些决策，以及哪些地方需要依赖LLM（大型语言模型）的推理能力。
然后，重点关注最关键的一项或几项 LLM 推理任务（例如，分类、决策），并创建一个能很好处理这些任务的 Prompt，以此构建 MVP。许多 Agents 失败是因为 LLM 的推理能力不足以胜任任务。先用手动输入数据让单个 Prompt 跑起来，这能帮助你在构建完整 Agent 之前建立信心。像 LangSmith 这样的 Prompt 工程工具可以帮助简化这个流程，包括管理 Prompt 版本、跨场景或数据集进行测试，以及随着迭代跟踪性能。
通过以下方式保持简单：
- 对 Prompt 所需的任何数据或上下文先采用手动输入（暂时不要自动化）。
- 对照第一步中设定的示例进行测试，以验证其在常见用例下的表现。
- 专注于使 LLM 推理正确无误。
示例：构建邮件 Agent
在此阶段，我们首先识别并解决一个具有高杠杆效应的推理任务。
对于我们的邮件 Agent 来说，这可能意味着只专注于根据紧急程度和意图对邮件进行分类（例如，会议请求、支持问题），因为这是 Agent 其余部分所依赖的基础步骤。
首先编写一个只执行此任务的核心 Prompt，并使用手动输入示例数据，例如：
- 邮件内容：“我们下周能开会讨论 LangChain 的产品路线图吗？”
- 发件人：“杰夫·贝佐斯”，头衔：“亚马逊 CEO”
- 输出：意图 = “会议请求”，紧急程度 = “高”
一旦模型能够在你设计的测试用例中持续正确地执行此任务，你就会对核心逻辑的健壮性充满信心——并拥有一个坚实的基础来继续构建。
第四步：连接数据源与进行流程编排 (Orchestration)
现在我们有了一个能工作的 Prompt，是时候将 Prompt 连接到真实数据和用户输入了。
首先确定 Prompt 需要哪些上下文或数据——例如邮件内容、日历空闲情况、产品文档——并规划如何通过程序化方式访问它们（例如，通过 API、数据库或文件系统）。然后，编写流程编排逻辑，将正确的数据连接到你的 Prompt 中。在简单情况下，这可能只是简单地传递输入。对于更复杂的工作流程，你可能需要 Agent 的逻辑来决定查询哪些数据源、何时调用它们，以及如何在向 LLM 提交 Prompt 之前组合它们的输出。
示例：构建邮件 Agent
对于我们的邮件 Agent 来说，此步骤可能涉及集成Gmail API（用于读取收到的邮件）、Google Calendar API（用于检查空闲情况）以及CRM 系统或联系人数据库（用于丰富发件人信息）。
然后我们将构建如下所示的流程编排逻辑：
- 收到新邮件触发 Agent。2. Agent 从 CRM 或通过网页搜索获取发件人信息。
- 将全部上下文传递给 Prompt，以确定紧急程度以及是否需要回复。
- 如果适合安排会议，则检查日历空闲情况并提出建议时间。
- Agent 起草回复。
- 经过人工审核后发送邮件。
第五步：测试与迭代
首先使用你在第一步定义的示例进行手动测试你的 MVP。目标是验证你的 Agent 在核心用例中是否能产生合理、准确的输出。如果你的系统涉及多次 LLM 调用或多个步骤，使用像 LangSmith 这样的工具来设置流程追踪会很有帮助，可以可视化流程并调试每个阶段的决策是如何做出的。
手动测试稳定后，扩展到自动化测试以确保一致性并捕捉边缘情况。团队通常会把测试用例增加到几十个，以便更好地了解 Agent 的优缺点。这也有助于你在增加更多复杂性之前量化性能：
- 通过 Agent 程序化地运行所有示例（原始示例 + 新示例）。
- 定义自动化成功指标——这迫使你清晰地界定 Agent 的预期行为。
- 有选择地使用人工审核，以捕捉那些指标可能遗漏的问题。
示例：构建邮件 Agent
对于邮件 Agent，我们需要定义和测试以下几个关键领域的成功标准：
- 语气和安全性：回复应该专业、得体，不包含幻觉内容或不当内容。 *意图和优先级检测：邮件应该根据发件人和内容被正确分类和优先处理。
- 工具使用效率：Agent 应该只触发必要的工具（例如，如果不需要安排日程，则避免检查日历）。
- 草稿质量：建议的回复应该清晰、相关且基于输入上下文准确无误。
第六步：部署、扩展与优化迭代
一旦你的 MVP 表现稳定可靠，就可以开始扩展其范围——添加新的能力、更多样的用例，甚至多 Agent 工作流程。对于每项新功能或集成，重复第五步的测试过程，以确保没有破坏现有功能。
准备就绪后，将其部署到生产环境供用户使用。LangGraph Platform允许你通过一键部署快速上线、扩展和管理你的 Agent。
监控人们如何实际使用你的 Agent。LangSmith 等工具可以让你实时追踪 Agent 的行为，使得更容易发现成本激增、准确性问题或延迟。实际使用情况往往与你最初的假设不同，这些洞察可以揭示缺陷、发现意想不到的需求，并指导你下一次迭代的优先级。
关键在于将上线视为迭代的开始，而非开发的终点。
示例：构建邮件 Agent
部署邮件 Agent 后，我们可能会通过监控流量和常见用例发现一些尚未解决的用例。
这些新出现的模式预示着扩展范围的机会。从那里，我们可以迭代地添加新的集成，并更新我们的 Prompt 和流程编排逻辑——始终在扩大规模之前使用测试和用户反馈验证每一次新增内容。
总结
这个流程旨在帮助你构建基于清晰用例、对照真实示例进行测试并由实际反馈塑造的 Agent。这不仅仅是让 Agent 运行起来，而是要构建有益、可靠、与人们实际工作方式契合的东西。
无论你是自动化邮件分类还是编排复杂的工作流程，这六个步骤都提供了一条从想法到落地的实用路径。但工作不会止步于部署——最优秀的 Agents 是通过持续迭代构建出来的。
所以，从小处着手，始终关注用户，并不断优化。
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