当前人工智能技术已从实验室研究走向大规模商业化应用，其核心能力从增强认知转向增强执行，实现自主决策与任务执行。现在像微软的智能体能解析商业邮件并生成行动建议；OpenAI的模型可完成复杂订单处理，这些都反映了AI从辅助工具向主动执行者转型。

然而对于许多新手来说，搭建AI系统仍面临技术“通而不专”、数据“质缺量少”、成本高等难题，所以这篇我们就来谈谈怎么从零开始搭建适合自己且好用的人工智能系统。

一、人工智能系统概况

人工智能系统并非遥不可及的高深技术，如今已经可以通过可视化工具快速搭建。智能体（Agent）是能够执行特定任务的程序，通过接收输入并生成相应的输出，来帮助用户完成各类操作。

一个完整的AI系统通常包含三大核心组件：大模型、插件和工作流。如果把成品看作是一个机器人，那么机器人的大脑就是大模型，插件和工作流则是手和脚。

2024年全球AI市场规模约为6157亿美元，预计到2030年将超过2.6万亿美元，中美新增大模型占比达86%。这种快速增长得益于技术门槛的降低，现在即使不会写代码，也能在10分钟内做出自己的AI机器人。

然而在开始搭建之前，我们需要现了解几个基本概念，即输入变量（传入参数在提示词中调用）、上下文（帮助理解语义的语言环境）以及JSON（轻量级数据交换格式），这些概念将贯穿整个搭建过程。

二、搭建前的准备工作

选择合适的开发平台是成功的第一步。像Coze这样的平台提供了可视化的设计与编排工具，允许用户通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类AI项目。

平台选择后需要考虑资源组织方式。Coze平台采用三层架构：空间、项目和资源库。空间是资源组织的基础单元，不同空间内的资源和数据相互隔离；项目分为智能体和AI应用两种类型；资源库则集中管理插件、知识库、数据库和提示词等资源。

同时，明确使用场景和目标同样关键。AI编程工具Cursor在2025年6月年收入突破5亿美元，其成功关键在于精准定位开发者群体需求。因此，在搭建自己的AI系统前我们需要问自己：我需要解决什么问题？目标用户是谁？预期效果怎样？

此外，数据准备是另一个需要提前考虑的因素。高质量数据是训练行业大模型的“燃料”，但目前不同行业数字化转型程度不同，致使“数据孤岛”现象突出，数据质量也参差不齐。提前规划数据来源和质量管理流程能为后续开发节省大量时间。

三、核心搭建步骤解析

进入到搭建阶段，创建智能体是第一步。我们还是拿Coze为例，登录平台后点击“创建智能体”，填写基本信息如名称和描述，然后保存进入编辑界面。界面通常分为三个部分，提供直观的操作体验。

在这里，提示词编写是决定智能体性能的关键。提示词包括系统提示词和用户提示词，两者各有不同功能。一个有效的提示词通常包含角色定义（我是谁）、技能描述（我能做什么）和限制条件（我不能做什么）。比如，我们可以设置角色为“新闻推送员”，技能为“搜索最新科技新闻”，限制为“只提供与AI相关的新闻”。要注意提示词应当尽量简洁明了，避免冗长和复杂的句子结构，每个技能和限制都应有明确的逻辑顺序。

需要强调的一点是，选择合适的大模型至关重要，因为不同大模型功能不同，而在同种类的大模型还有型号的区别，最典型标志是K和B——K代表上下文长度，B代表十亿参数。在选择模型时，需要考虑随机性（控制输出内容的随机程度）、回复长度（决定输出内容的字数上限）和携带上下文（模型记忆对话轮数的设置）等参数。

最后就是添加插件工具扩展功能。插件可分为系统插件和第三方插件，其中系统插件稳定性高，如“头条新闻”插件有官方标记，成功率100%；而第三方插件由兴趣部落或爱好者开发，其质量和稳定性需要评估。我们在搜索框中输入关键词可以找到需要的插件，根据调用量和成功率进行选择，这两个值越高越好。

四、测试、优化与部署

预览和调试是确保系统可靠性的必要环节，实现一个高效的智能体需要不断优化提示词和参数设置。并且在调试过程中，可能会发现提示词需要调整，或者模型参数需要重新配置。

在这个过程中，安全性考量不容忽视。AI系统可能面临数据泄露、模型中毒、对抗样本等风险。在医疗领域，2021年某公司因数据泄露导致10万患者病历被窃取，最终赔偿500万美元。在这里我们需要采用数据加密（静态+传输）、权限控制（最小权限原则）和数据匿名化（差分隐私）等技术来保障安全。

在成本控制上，AI垂直应用本质上是大模型厂商最忠实的“token消费者”，而token成本是无法被压缩的，并且随着使用量变化。这种成本结构使得收入增长越快，成本膨胀越快，毛利率甚至可能不增反降。

部署环境需要根据实际情况选择，对于中小企业而言，标准化AI服务可能无法满足特色需求，而定制化AI服务的算力、模型、数据等建设和实施成本较高。这种情况下，像国内实在智能推出的实在Agent就是一个不错的选择，它提供了多参数模型（67B高配版与7B轻量版）来适配端侧与云侧部署，并提供了软硬件一体化解决方案，此外实在Agent还支持多模型接入，兼容TARS、智谱AI、GPT、DeepSeek等大模型，企业可按需切换。这种设计降低了供应商锁定风险，保证了项目的灵活性和可持续性。

五、常见问题与避坑指南

模型选择是初学者常遇到的坑。同种类的大模型还有型号的区别，即使相同种类的大模型，时间版本不同性能也不同，时间接近效果越好。比如豆包pro 32K，2025年推出的比2024年8月推出的效果好。

数据质量问题是另一个问题，因为目前不同行业数字化转型程度不同，“数据孤岛”现象突出，数据质量参差，无法满足行业模型训练和推理的需求。因此在项目启动前就需要彻底的数据质量评估和数据清洗流程设计是避免后续问题的关键

同时技术适配性需要特别关注。工业领域普遍存在“三高”困境，即高准入门槛、高运营成本、高安全风险，一个微小的误判可能导致重大安全事故。这要求AI模型必须深度理解复杂的工艺逻辑与“老师傅”的隐性经验，而不是简单套用通用解决方案。

最后我们还有注意不要过度依赖单一技术供应商。

结语

可以说人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，有报告指出，到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超过90%，AI将成为水、电、网络一样的基础设施。

在这里，对于这个阶段准备或者正在进行搭建人工智能系统的人来说，就不再是需要庞大团队和高额投入的巨型工程。只要选择到合适的平台，明确了应用场景，并且遵循科学开发流程，即使是新手也能在短时间内构建出有价值的人工智能应用。