在 2026 年，创建一个 AI Agent（智能体）的方法已经从早期的简单提示词包装演变为一套分层明确、工具成熟的生态体系。

根据开发背景、技术栈以及应用场景的不同，目前创建 Agent 主要有以下四大主流方式。

一、 无代码 / 低代码配置平台（适合快速验证与业务落地）

这类平台将底层的 LLM 调用、向量数据库、工具链（Plugins）和工作流（Workflow）进行了可视化封装，允许通过拖拽或自然语言配置快速生成 Agent。

• 零代码 Agent 自定义（模型原生生态）

• OpenAI GPTs / Custom GPTs：最基础的单 Agent 形态。通过自然语言对话（Prompt）并上传私有知识库（RAG），即可快速发布一个专属 Assistant。
• Microsoft Copilot Studio：企业级无代码平台，深度打通 Microsoft 365 生态、微软 Graph 数据以及企业内部系统。

• 可视化低代码工作流平台（推荐生产快速落地）

• Dify：目前极其热门的开源低代码 Agent 平台。它将 RAG 检索、数据集管理、分支逻辑（LLM-as-a-Judge）做成了可视化节点，支持极其复杂的长工作流编排。
• Coze (扣子)：字节跳动推出的平台，核心优势在于拥有极其庞大的第三方插件生态，支持多 Agent 模式（Multi-Agent System），并能一键发布到微信、飞书等多渠道。
• Flowise / Langflow：基于 UI 拖拽的开源工具，本质上是把 LangChain/LangGraph 代码可视化，适合用来快速原型设计。

二、 代码优先的开源开发框架（工程师技术选型主流）

如果你需要将 Agent 深度嵌入现有的软件系统，或者需要极其精准的逻辑控制、长程记忆和状态管理，使用编程语言（Python/TypeScript）配合开源框架是绝对的主流。

• 生产级“状态机/图”框架（解决不可控问题）

• LangGraph (LangChain 生态)：2026 年生产环境的行业标准。它将 Agent 的思考和执行过程抽象为“有向图（Graph）”，支持复杂的循环逻辑、人类介入审批（Human-in-the-loop）以及执行状态的断点保存与回溯（Time-travel debug）。

• 多 Agent 角色协同框架

• CrewAI：以“角色扮演（Role-based）”为核心。你只需定义不同的 Agent 身份（如研究员、作家、代码审查员）和任务（Tasks），框架会自动处理它们之间的协同与工具调用，代码量极少，开箱即用。
• Microsoft AutoGen 2.0：擅长复杂的对话驱动、多 Agent 异步事件处理以及自我反思闭环（Self-reflection loop）。

• 工程化与类型安全新秀

• Pydantic AI：由 Pydantic 团队推出的新兴框架，主打类型安全和严格的结构化输出（Structured Outputs），非常符合传统后端工程化的直觉。
• Mastra / Vercel AI SDK：在 JavaScript/TypeScript 生态中表现亮眼，适合全栈和前端工程师快速构建 Agent 级应用。

现在的开源 Agent 正在广泛向标准协议靠拢，例如****Model Context Protocol (MCP)。通过标准协议，Agent 可以用统一的方式无缝连接各种外部数据源、本地上下文（如 IDE、数据库）和各种开发工具。

三、 云原生与大模型厂商官方 SDK（适合垂直生态绑定）

直接依托云厂商或模型厂商底座提供的原生 Agent 能力，通常在性能、安全护栏（Guardrails）和合规性上做了深度优化。比如：

• OpenAI Agents SDK：官方推出的轻量级 Agent 工具，与 OpenAI 自身的最新模型特性（如原生 Function Calling、Responses API）结合得最紧密。
• Anthropic Agent SDK：针对 Claude 系列模型进行了深度优化，强调高精度长文本处理和可靠的 Tool Calling。
• Google Vertex AI Agent Builder：谷歌云（GCP）生态首选，内置了强大的企业级 RAG 能力、内存管理，并符合严苛的行业合规标准。
• AWS Bedrock Agents：亚马逊云科技的 Agent 编排服务，适合存量业务已经完全托管在 AWS 上的企业。

四、 底层硬核硬编码：基于原生 API 从零自建（From Scratch）

完全不依赖任何上层 Agent 框架，直接调用大模型底座的 API（如 OpenAI API、Gemini API、Claude API），通过纯手写代码控制 Agent 的一切行为。

• 实现机制：

1. 工具调用（Function Calling）：在代码中用 JSON Schema 声明本地函数，LLM 判断需要调用时返回函数名和参数，本地执行后再将结果喂给 LLM。
2. 思考循环（Reasoning Loop）：在本地手写 while 循环，通过精心设计的结构化 Prompt 指引模型遵循 **ReAct (Reasoning + Acting)**范式执行任务。
3. 状态与记忆：自研数据库 Schema 来存储 Session 历史、短期 Memory（窗口裁剪）和长期 Memory（向量检索）。

• 优缺点：

• 优势：没有任何框架黑盒，当线上出现 Bug 时，你可以清晰地追踪到是哪一行代码、哪一次 API 交互出了问题，且完全没有多余的代码开销，极度灵活。
• 劣势：所有的轮子（如并发控制、错误重试机制、多轮状态持久化）全部需要自己写。

总结

需求场景	推荐方式	代表工具
不写代码，快速验证想法 / 个人效率提升	无代码/低代码平台	Coze, Dify, GPTs
企业复杂业务落地 / 需要可控的循环与审批	生产级图框架 (Python/TS)	LangGraph, Pydantic AI
需要多专家协同解决复杂、确定性弱的任务	多 Agent 框架	CrewAI, AutoGen 2.0
极致的性能、确定性，讨厌框架黑盒	原生 API 硬编码	各厂商官方 SDK (Python/JS)

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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2026年入行AI大模型的黄金窗口!!!

AI产业正迎来前所未有的爆发式增长。 从DeepSeek以百万年薪重金招募顶尖研究员，到百度、阿里、腾讯等头部企业加速推进AI Agent商业化布局，再到国家层面持续出台政策，大力扶持数字经济与AI人才培育体系，多重信号清晰指向一个共识：AI的“黄金十年”已全面开启

在产业浪潮的强劲推动下，AI人才争夺战日趋白热化。技术迭代与场景落地双轮驱动，催生海量高价值岗位。放眼未来，AI领域的职业发展前景广阔无垠，正涌现出大量高潜机遇，堪称一片值得深耕的**“人才蓝海”**。

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与此同时，AI新发岗位平均月薪高达60738元，较新经济行业整体平均月薪48189元高出约26%。

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