AI Agent 开发路线图

Prompt Engineering → Agent 框架 → 多 Agent 协作 → RAG → 生产化

Phase 1: Prompt Engineering

• [ ] 理解提示词设计原则
• [ ] 掌握变量替换模式
• [ ] 实践：使用 编码提示词
• [ ] 检查点: 生成可用的 DDD 实体代码

Phase 2: Agent 框架

• [ ] 理解 Agent 基类结构
• [ ] 实现工具注册机制
• [ ] 集成记忆系统
• [ ] 检查点: Agent 能调用工具并记忆上下文

Phase 3: 多 Agent 协作

• [ ] 设计 Agent 编排器
• [ ] 实现层级/并行/跨阶段协作
• [ ] 定义工作流步骤
• [ ] 检查点: 多 Agent 协作完成复杂任务

Phase 4: RAG 知识增强

• [ ] 构建知识库
• [ ] 实现向量检索
• [ ] 集成到 Agent 推理链
• [ ] 检查点: Agent 基于知识库准确回答

Phase 5: 生产化

• [ ] 性能优化与缓存
• [ ] 监控与告警
• [ ] 成本控制
• [ ] 检查点: Agent 稳定运行 7 天无故障

实践配方

• Agent 构建配方 — Agent 框架 + 工具注册 + 记忆系统

对应开放领域

• AI Agent 领域 — CustomerServiceAgent 实践来源