构建你的第一个 AI Agent：如何选择用例、配置权限并完成上线前测试

首次构建 AI Agent 时，最常见的问题往往不是不熟悉工具，而是目标过于宏大、权限设置过宽以及完成标准模糊。从低风险、可验证的任务入手，通常比直接搭建“全能助手”更容易获得可靠的结果。

AI Agent 与标准问答工具的区别

标准问答工具专注于生成答案，而 Agent 还会根据目标调用工具并改变外部状态，例如读取文件、查询数据或发送通知。正因为具备执行操作的能力，Agent 必须拥有明确定义的权限和停止条件。初次尝试时，请选择结果易于人工验证且失败影响有限的任务。

用四个问题筛选首个用例

• 输入是否一致？例如固定格式的表单或指定文件夹？
• 完成的输出是否易于人工验证？
• 初期是否可以限制为只读权限或仅生成草稿？
• 出错后是否可以安全重试，而不会发送重复消息或删除数据？

整理信息、生成结构化摘要以及检查预定义字段，通常是比自动付款、批量删除或直接公开发布更好的起点。

五步构建最小可行性 Agent

1. 明确目标：用一句话描述输入、动作和交付物。
2. 准备材料：仅提供完成任务所需的文档，并明确其版本和适用范围。
3. 连接工具：初期仅授予只读或草稿权限，并单独管理凭证。
4. 划定边界：列出禁止的操作、需要澄清的情况以及人工介入的条件。
5. 运行测试：覆盖正常情况、缺失字段、冲突信息以及工具故障等场景。

示例：将咨询表单转化为跟进草稿

目标可以这样表述：“读取新的咨询表单，将其分类为产品问题、售后问题或其他问题，并使用现有资料作为参考生成回复草稿。如果信息不足，则标记为需确认状态，不自动发送回复。”该版本保留了人工审核环节，同时使分类质量、参考资料和草稿的准确性易于验证。

上线前至少运行这四类测试

• 正常样本能生成预期的结构。
• 信息缺失时，Agent 会请求澄清或标记为缺失，而不是自行猜测。
• 源材料冲突时，Agent 会指出矛盾之处，而不是自行选择答案。
• 工具超时或认证失败时，Agent 会停止运行并报告问题。

常见问题

我需要懂编程吗？

基础用例不一定需要编程能力，但你仍需理解输入、权限和验收标准。若涉及自定义 API 或复杂数据处理，通常需要技术支持。

一个 Agent 应该处理多少任务？

优先为其分配一组权限需求相近的关联任务。将差异较大的工作流分开，更便于测试和授权。

何时可以取消人工审核？

只有在样本覆盖率、异常处理和监控机制全部稳定，且业务风险允许的情况下，才应逐步减少人工审核。高风险操作仍必须保留确认环节。

下一步做什么

你可以在 SmaugBrain 中按照这五个步骤创建一个仅生成草稿的工作流。初期让专人验证每一项结果，随后在确认异常路径处理无误后，再逐步提升自动化程度。