要说2025年AI的热门趋势，那AI 智能体一定排在前列。

不用在各种工具中来回切换，也无需编程基础，一句话就能让它帮你生成短视频、小红书图文等内容，高效处理重复工作，提高效率。

但智能体看起来那么复杂，如何创建？工作流又该如何编排？

我们为你整理了一份【扣子AI智能体搭建的详细教程】，直接照着学就够了！

理论说再多，不如跟着步骤上手实操搭建一次【扣子智能体】

第一步：注册扣子

进入扣子官网（https://www.coze.cn），点击左上角「登录扣子」，通过手机号即可注册登录。

第二步：创建智能体

登陆扣子后，点击页面左上角⊕，选择创建智能体。

创建智能体有两种形式：

第一种是「手动创建」，输入智能体「名称」和「功能介绍」，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像。

第二种就是「AI 创建」，输入你的智能体创建需求，扣子会根据你的描述自动创建一个专属于你的智能体。

第三步：编排智能体

任意选择一种创建形式后，单击确认进入「智能体编排页面」

「手动创建」的智能体编排页面是空白，需要你自行设置补充，你可以：

• 在左侧人设与回复逻辑面板中描述智能体的身份和任务
• 在中间技能面板为智能体配置各种扩展能力
• 在右侧预览与调试面板中，实时调试智能体

「AI创建」的编排界面则已经匹配了基础信息，只需要在这个基础上调整优化即可（适合不会写指令的同学）。

创建成功后，下一步就是配置智能体。

🌟步骤一：

首先需要编写提示词，也就是智能体的人设与回复逻辑，后续会根据你设定的人设来回答生成内容。

建议在人设与回复逻辑中指定模型的角色、设计回复的语言风格、限制模型的回答范围，让对话更符合用户预期。

在智能体配置页面的人设与回复逻辑面板中输入提示词，提示词越清晰，越符合预期。

不知道怎么写提示词可以参考左下角的提示词库，然后喂给AI，让它根据模版来生成完整可复制的指令👇

之后，你可以单击页面中的优化按钮，让扣子自带的大语言模型优化帮你将它优化为结构化的提示词。

🌟步骤 2：为智能体增加技能点

设定完智能体的人设与回复逻辑后，就需要为智能体配置技能，以保证其****可以按照预期完成目标任务。

但是如果模型能力可以完成设定的智能体任务，则只需要为智能体编写提示词即可。如果不会，就需要加插件/知识库等技能。

比如针对「小红书图片生成智能体」，就需要选择：

图像生成能力插件、多模态理解技能（让其看懂文本描述+参考图）、小红书风格专属知识库、版权素材搜索技能等等。

另外，你还可以为智能体添加开场白、用户问题建议、背景图片等功能，增强对话体验。例如为智能体添加一张背景图片，使对话过程更沉浸。

第四步：测试智能体

配置好这个AI Agent后，就可以在预览与调试区域中测试这个AI Agent 是否符合预期，测试后可单击清除图标清除对话记录。

第五步：发布智能体

完成调试后，单击发布将智能体发布到各种渠道中，在终端应用中使用智能体。目前支持将智能体发布到飞书、微信、抖音、豆包等多个渠道中，你可以根据个人需求和业务场景选择合适的渠道。

• 智能体编排页面右上角，点击「发布」
• 可以在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道（红色框部分）。
• 选择完成后，即可单击发布

以上。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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