基于 LangChain 六步構(gòu)建企業(yè)級 AI 智能體應(yīng)用原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-7-17 10:15

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AI 智能體應(yīng)用在企業(yè)場景中落地越來越多了，本文通過從挑選企業(yè)業(yè)務(wù)場景開始，構(gòu)建最小可行性產(chǎn)品（MVP），再到測試 AI 智能體應(yīng)用的質(zhì)量和安全性，最后到生產(chǎn)中的部署運維等全方位帶你基于 LangChain 6步構(gòu)建一個 AI 智能體應(yīng)用。

基于 LangChain 六步構(gòu)建企業(yè)級 AI 智能體應(yīng)用-AI.x社區(qū)

下文我們詳細剖析之。

AI 智能體應(yīng)用6步構(gòu)建法

今年很多公司都在談?wù)摌?gòu)建 AI 智能體，企業(yè)很容易想象 AI 智能體如何改變公司已有業(yè)務(wù)，但許多團隊不確定從哪里開始、如何取得進展以及如何設(shè)定期望。

本指南將帶你從想法到實施落地的全過程：以構(gòu)建電子郵件 AI 智能體的真實案例來說明。

基于 LangChain 六步構(gòu)建企業(yè)級 AI 智能體應(yīng)用-AI.x社區(qū)

1、步驟一：定義 AI 智能體的功能和性能

1.1、落地設(shè)計

首先在企業(yè)中選擇一些現(xiàn)實的業(yè)務(wù)場景，并確定需要 AI 智能體才能更好完成的任務(wù)。

選擇一些你可以教一個聰明的實習(xí)生做的事情。如果最好的實習(xí)生即使有足夠的時間和資源也無法完成任務(wù)，那么這個任務(wù)可能不現(xiàn)實或過于雄心勃勃。在激活專家模式之前，先證明你可以掌握基礎(chǔ)知識。

首先，想出5-10個具體的企業(yè)任務(wù)場景。這有兩個目的：

首先，它驗證了你的想法是否定義得當：既不太瑣碎也不太模糊。其次，為你以后衡量性能提供了基準。

1.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

在這一步，我們會定義 AI 智能體需要處理的任務(wù)，可能包括：

優(yōu)先處理來自關(guān)鍵利益相關(guān)者的緊急郵件；
根據(jù)日歷可用性安排會議；
忽略垃圾郵件或不需要回復(fù)的郵件；
根據(jù)公司文檔回答產(chǎn)品問題；

需要避免的事情：

如果你不能提出具體的業(yè)務(wù)場景，你的范圍可能太寬泛了；
當邏輯簡單、固定且已經(jīng)在其他公司以及實現(xiàn)的場景，使用 AI 智能體會比傳統(tǒng)軟件更好。但是，AI 智能體有時慢、昂貴且難以處理。如果傳統(tǒng)軟件可以很好地完成任務(wù)，就沒必要再使用 AI 智能體；
期望不存在的魔法（比如：連接到尚不存在或無法構(gòu)建的 API 或數(shù)據(jù)集）。

2、步驟二：為 AI 智能體設(shè)計工作流程（Workflow）

2.1、落地設(shè)計

為 AI 智能體編寫一個詳細的標準操作程序（SOP），包括人類如何執(zhí)行任務(wù)或流程的逐步說明。

這一步有助于確認你選擇了一個有明確、合理范圍的業(yè)務(wù)場景。它還揭示了你的 AI 智能體可能需要處理的關(guān)鍵步驟、決策和工具：為 AI 智能體應(yīng)用編排構(gòu)建打下基礎(chǔ)。

2.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

對于我們的電子郵件 AI 智能體，一個逐步的工作流程可能如下所示：

分析電子郵件內(nèi)容和發(fā)件人背景以分類響應(yīng)優(yōu)先級；
檢查日歷可用性，安排視頻會議；
根據(jù)電子郵件、發(fā)件人和日程安排背景起草回復(fù)；
在快速人工審查和批準后發(fā)送電子郵件。

把工作流程寫出來有助于確保任務(wù)范圍適當，并揭示我們的 AI 智能體將需要處理的工具和邏輯。

3、步驟三：使用提示詞構(gòu)建 MVP

3.1、落地設(shè)計

選擇一個起點很重要。如果你的 AI 智能體很復(fù)雜，試圖一次性完成所有事情過于雄心勃勃。首先，根據(jù) SOP 進行 AI 智能體的架構(gòu)設(shè)計：它將如何流動，需要做出哪些決策，以及哪里需要 LLM 推理。

然后，通過專注于最關(guān)鍵的 LLM 推理任務(wù)（比如：分類、決策），并創(chuàng)建一個處理它們的提示詞來構(gòu)建 MVP。大多數(shù) AI 智能體失敗是因為 LLM 無法為任務(wù)進行足夠的推理。在手工輸入數(shù)據(jù)讓一個提示詞工作后，將幫助你在繼續(xù)構(gòu)建完整 AI 智能體之前建立信心。像 LangSmith 這樣的提示詞工程工具可以幫助簡化這個過程，從管理提示詞版本，到跨場景或數(shù)據(jù)集測試，以及伴隨迭代跟蹤性能。

保持簡單：

從手動輸入提示詞需要的任何數(shù)據(jù)或上下文開始（現(xiàn)在先不要自動化）；
根據(jù)你在步驟一中概述的例子測試，以驗證常見用例的性能；
專注于讓 LLM 推理正確。

3.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

在這個階段，我們首先識別并確定一個高杠桿推理任務(wù)。

對于我們的電子郵件 AI 智能體，這可能意味著只專注于根據(jù)緊急程度和意圖對電子郵件進行分類（比如：會議請求、支持問題），因為這是 AI 智能體其余部分所依賴的基礎(chǔ)步驟。

首先編寫一個核心提示詞，只做這個，并且手工輸入如下：

電子郵件內(nèi)容：“我們下周可以開會討論 LangChain 的產(chǎn)品路線圖嗎？”
發(fā)件人：“杰夫·貝佐斯”，頭銜：“亞馬遜 CEO”
輸出：意圖 = “會議請求”，緊急程度 = “高” 。

一旦大模型在你的測試用例推理中始終正確，你將有信心核心邏輯是可靠的，并且有一個堅實的基礎(chǔ)可以建立。

4、步驟四：AI 智能體構(gòu)建和編排

4.1、落地設(shè)計

現(xiàn)在我們有一個可用的提示詞，是時候?qū)⑻崾驹~連接到真實數(shù)據(jù)和用戶輸入了。

首先確定提示詞需要什么上下文或數(shù)據(jù)：比如：電子郵件內(nèi)容、日歷可用性和產(chǎn)品文檔，并計劃如何以編程方式訪問它（比如：通過 API、數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）。

然后，編寫編排邏輯以將正確的數(shù)據(jù)連接到你的提示詞中。在簡單的情況下，這可能只是直接傳遞輸入。對于更復(fù)雜的工作流程，你可能需要 AI 智能體業(yè)務(wù)邏輯層來決定查詢哪些數(shù)據(jù)源、何時調(diào)用它們以及如何在提示詞喂給 LLM 之前組合它們的輸出。

4.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

對于我們的電子郵件 AI 智能體，這一步可能涉及與 Gmail API（讀取傳入電子郵件）、Google Calendar API（檢查可用性）和 CRM 或聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫（豐富發(fā)件人背景）集成。

然后我們將構(gòu)建如下編排邏輯：

新電子郵件觸發(fā) AI 智能體；
AI 智能體通過 MCP 網(wǎng)關(guān)層從 CRM 或通過網(wǎng)絡(luò)搜索獲取發(fā)件人信息；
它將完整上下文傳遞到提示詞中以確定緊急程度以及是否需要回復(fù)；
如果適合會議，它檢查日歷可用性并提出時間；
AI 智能體起草回復(fù)；
在人工審查后，它發(fā)送電子郵件。

5、步驟五：AI 智能體測試和迭代

5.1、落地設(shè)計

首先使用你在步驟一中定義的例子手動測試你的 MVP。目標是驗證你的 AI 智能體是否為你的核心用例產(chǎn)生了合理、準確的輸出。如果你的系統(tǒng)涉及多個 LLM 調(diào)用或步驟，使用像 LangSmith 這樣的工具設(shè)置跟蹤以可視化流程并在每個階段調(diào)試決策是如何做出的，這很有幫助。

一旦手動測試穩(wěn)定，擴展到自動化測試以確保一致性并捕獲邊緣情況。團隊通常會將例子增加到幾十個，以更好地了解 AI 智能體的優(yōu)勢和劣勢。這也有助于你在添加更多復(fù)雜性之前量化性能：

通過你的 AI 智能體以編程方式運行所有例子（原始的 + 新的）；
定義自動化成功指標：這強制你明確 AI 智能體的預(yù)期行為；
有選擇地使用人工審查以捕捉指標可能錯過的問題；

5.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

對于電子郵件 AI 智能體，我們希望在幾個關(guān)鍵領(lǐng)域定義和測試成功：

語氣和安全性：回復(fù)應(yīng)專業(yè)、尊重且不含虛構(gòu)或不當內(nèi)容；
意圖和優(yōu)先級檢測：應(yīng)根據(jù)發(fā)件人和內(nèi)容正確分類和優(yōu)先處理電子郵件；
工具使用效率：AI 智能體應(yīng)僅觸發(fā)必要的工具（比如：如果不需要安排，則避免檢查日歷）；
草稿質(zhì)量：建議的回復(fù)應(yīng)根據(jù)輸入上下文清晰、相關(guān)且準確。

6、步驟六：AI 智能體部署、擴展和完善

6.1、落地設(shè)計

一旦你的 MVP 可靠地運行，開始擴展其范圍：添加新功能、更廣泛的場景，甚至多 AI 智能體工作流程。對于每個新功能或集成，重復(fù)步驟五中的測試過程，以確保沒有破壞現(xiàn)有功能。

準備好后，將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中供用戶使用。LangGraph 平臺允許你通過一鍵部署快速發(fā)布、擴展和管理你的 AI 智能體。

可視化觀測用戶如何實際使用你的 AI 智能體。像 LangSmith 這樣的工具讓你可以實時跟蹤 AI 智能體的操作，更容易發(fā)現(xiàn)成本激增、準確性問題或延遲。實際使用情況通常與你的初始假設(shè)不同，這些洞察可以揭示差距、發(fā)現(xiàn)意外需求，并指導(dǎo)你在下一次迭代中的優(yōu)先級。

關(guān)鍵是將發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境中視為迭代的開始，而不是開發(fā)的結(jié)束。

6.2、案例實施：構(gòu)建電子郵件 AI 智能體

部署我們的電子郵件 AI 智能體后，我們可能會通過監(jiān)控流量和常見用例發(fā)現(xiàn)未解決的場景。

這些新興模式表明有機會擴大范圍。我們可以迭代地添加新功能并更新我們的提示詞和編排邏輯：在進一步擴展之前始終通過測試和用戶反饋驗證每個新添加的功能。