谈到大模型，几乎人人都在讨论 AI Agent。

但是大部分的现实情况都是，大家接到需求后，兴致勃勃的上手各种新兴的技术和框架：RAG、MCP、ReAct、LangChain 等等，很快就实现了一个非常 Fancy 的 Demo，演示效果非常好。

但投入生产之后在初期会有一些用户很好奇，会尝试使用，流量还不错，但之后就是用户不断流失，直到无人问津。

本文将从作者两年多参与智能助手开发过程中总结的一些经验，向大家介绍如何打造真正有用的 Agent 或者 AI 应用上的一些个人经验，避免大家踩坑。

一、找到真正的用户痛点并且是当前大模型能做到的需求

当前大模型不是万能的，在很多场景的表现下都不尽如人意，不是所有问题都能用大模型解决。

大模型擅长的是自然语言理解，非结构化数据处理。

模型不像传统程序做不到预设情况下的 100% 正确，最好效果他可能可以正确解答预设问题域的 85% 的问题，在业务设计之初就需要考虑到这一点，就像一个再靠谱的人也会犯错，模型也是。

但能做到 85% 仍然是非常有用的，关键是要看我们怎么用。

同样大模型擅长的内容也不一定是当前业务场景下需要的，并不是所有场景都是需要一个智能客服。

二、正确的需求 = 用户真实痛点 + 大模型能力擅长

找到正确需求，一是需要对当前业务有深刻的理解，知道传统应用技术下有哪些问题无法解决或者解决的不够好。

二是需要对大模型技术有深刻理解，知道什么能做什么不能做，如果能做，该用什么技术方案，能做到什么程度。

如今大模型应用开发已经有很多技术范式和框架，如：RAG，Prompt 工程，Agent 等等，做好 Agent 开发，需要深刻理解每种工具的使用场景。

他们就像一个工具箱，需要知道什么问题需要用什么工具解决。

当前 AI Agent 落地效果最好的场景就是 Vibe Coding（AI 辅助编程）了，像 Cursor 年收入已经有 5 亿美金，MAU 超过 100 万用户，已经完全验证 Agent 在商业上的价值。

除了满足上述的用户痛点和大模型擅长以外，还有一部分原因 Agent 的开发人员本身也是 Agent 的用户，所以程序员在理解业务和把握用户痛点上非常准确的同时又是最了解大模型技术的，所以能迅速反馈迭代，自己是最懂自己的痛点的。

再举一个反例，最早我们在做一个 Text2SQL 的项目，开始想象的很好，让大模型理解用户的自然语言，然后生成 sql 语句查询数据库。

这样用户可以很方便的查询各种数据，不需要再找数据人员提数，也不需要再去做各种数据报表，灵活性拉满。

努力了很久，除了刚上线推广那会儿有一波人试用，后面用户不断流失。总结下来还是上面两点的问题。

需求把握不准：用户确实有大量的取数用数的需求，但这里是工作场景，用户对数据的准确性是 100% 的，不是一个参考值，不然用户还是要重新从表里找数据核对，那模型给的结果就毫无意义。

开始也想过把 SQL 给用户展示，这样用户就可以对结果做快速验证，但经过讨论，业务人员并不懂 SQL，也只能作罢。

对模型能力的理解还是不够深：简单单表查询场景下确实有不错的准确率，但是绝大多数情况都是需要联表查询，即便是最好的模型，准确率也并不是很好，同时不同表也需要维护大量的上下文信息。

如果能找对需求，个人觉得 Agent 就成功了一半。不像传统的互联网技术已经覆盖我们社会的方方面面，AI 技术的应用还有太多场景和需求值得我们探索。

三、不要做一个通用的 Agent

一定要找到一个清晰且具体的问题，不要一上来就希望做一个通用的大而全的 Agent。

一个清晰具体的问题是更容易被测试和验证有效性的，同时优化起来也会更有方向性。

我也见过有些开发朋友在做传统开发时工程能力就很强，一开始就花了大量时间设计了一个很复杂的 Agent 架构，希望一招鲜吃遍天，拿着这个框架在各个场景下都能适用。

但实际用到业务场景里会发现效果并不好，还是需要在个性化的场景下不断优化，很多通用设计也不得不被打破。

个人理解现在 AI Agent 还是蛮荒时代，一定是小步快跑，找到适合的场景用最简单的方案快速上线验证，不要一开始就考虑通用性，反而会限制你在实际场景下落地效率和效果。

受传统开发的影响，现在大家开发大模型时候也希望找一个类似 Spring 那样的框架，能支撑自己快速开发。

对应到大模型，现在最流行的开发框架就是 Langchain，大家开发时很自然就会想用，照着官网的 Demo 很快就能跑通，但是一旦遇到问题你就会感觉无从下手。

Langchain 做了很多抽象，框架背后到底做了啥，他给模型输入了啥，如果对框架不了解，完全不受控制，想要迭代改进就非常困难，严重影响应用的快速落地。

在大多数具体的业务场景下你根本就不需要任何大模型框架！

只有当你的系统变得足够复杂，发现如果不做代码的抽象难以管理复杂度，再去考虑 Langchain 这样的框架来管理系统复杂度，开发到这时候其实也已经验证了场景的有效性，已经产生了业务价值，值的投入更多精力实现一个更复杂的架构，个人经验只有在开发循环调用中自动调用工具的 Agent 时需要上成熟的大模型框架。

举一个我遇到的一个应用场景，在一个数据库管理平台上当你要做 SQL 变更时，每次都要提交变更原因，之前都是自己手打，现在有了大模型它通过读变更 SQL 直接生成变更内容，比自己以前写的要详细很多。

实现类似的需求并不需要太复杂的架构直接一条 Prompt 调用大模型 API 就可以，虽然技术实现并不复杂，但非常实用，我会一直用。

总结：找到具体可衡量的问题，先做个简陋版本出来，验证需求的有效性和可行性，再快速迭代。

四、持续运营、回检

最有效的数据就是用户的留存，一个月、三个月以后还有多少用户坚持主动使用或者采纳你的 AI 功能。

你的准确率不高、响应不快，但是有用户坚持用就代表 Agent 一定是解决了用户某方面问题（需求方向没问题），剩下的就是快速迭代优化：准确率、响应速度、UI 交互等进一步提高用户体验。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓