搭建大模型智能体分技术开发和零代码两种路径，开发者可按步骤实现定制化搭建，非技术用户也能快速做出原型，具体方法如下：

1. 明确目标与范围：先确定智能体的核心用途，比如做论文总结、客户咨询还是订单查询等，再拆解原子化任务流程。例如论文总结智能体可拆解为PDF解析→摘要提取→结构化总结→生成MD文件的流程。

2. 选型核心组件：模型可选GPT - 4.5、Claude 3.7等闭源模型，或Qwen 2.5、Llama 3.2等开源模型；开发框架优先LangChain（适配单智能体流程编排）、AutoGen（适合多智能体协作）；用FAISS、Pinecone等向量数据库存储长期记忆，缓存用户偏好和历史数据。

3. 设计控制逻辑与提示工程：选ReAct或Plan - then - Execute等模式定义行为逻辑，比如ReAct模式可让智能体逐步推理并执行操作。再用CRISPE框架编写提示词，明确智能体的角色、任务和步骤，同时通过结构化生成确保输出格式统一。

4. 集成工具能力：基础工具可直接对接网络搜索（SerpAPI）、文件解析等插件；业务相关的定制工具，比如PDF解析功能，可用Python封装成函数，通过LangChain的StructuredTool集成，实现工具调用能力。

5. 开发与测试：技术开发者可借助LangChain调用模型和工具编写代码，快速搭建原型；非技术用户能用Coze、58灵犀智能体平台零代码搭建。之后做单元测试和场景测试，比如模拟用户上传PDF，检查是否能生成符合要求的总结文档。

6. 部署与优化：轻量场景用AWS Lambda无服务器部署，企业级场景可通过Docker容器化+Kubernetes编排。上线后监控响应速度、任务完成率等指标，还可通过用户反馈优化提示词和工具调用逻辑，减少模型幻觉。