01 前言

LangChain官网的一篇文章介绍了构建一个Agent的思路和具体步骤，包括从如何选择真实样例，到构建MVP产品，再到测试质量和安全，最后完成生产环境的部署。同时通过一个邮件Agent的案例进行阐述。

LangChain：开发由大模型驱动的AI应用的框架。

这是一篇很有实用性的指导手册，用一个案例贯穿每一步骤，使得如何构建Agent变得具象化，更易理解。

构建一个Agent一共包括如下六个步骤：

• 定义工作和任务

• 设计操作流程

• 用提示词搭建MVP产品

• 连接数据和编排

• 测试和迭代

• 部署、扩展和精进

02 六大步骤

步骤一、通过示例定义Agent的工作

选择一些真实的并且确实需要Agent的任务，然后列出5到10个具体示例。示例是为了：

• 验证你的想法是有边界的，不至于过于繁琐和模糊

• 为后续的性能测试提供一个可对比的基准。

假如一个公认的“聪明的实习生”在足够的时间和资源的情况下，都无法实现它，那说明你想通过Agent做的工作不是很切合实际了。

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

定义Agent需要处理的任务，可能包括如下：

1、为关键干系人的邮件设置优先级

2、根据日历可用的时间来安排会议

3、忽略垃圾或者不需要回复的邮件

4、基于公司的文档回答有关产品的问题

在这一步中要避雷：

1、如果没有具体的例子，可能范围太过于宽泛

2、如果传统软件能够实现的更好（例如逻辑简单、固定，业内有好的解决方案）那就用传统软件实现。毕竟Agent更慢、更贵而且可能产生幻觉。

3、指望不存在或者无法构建的API或者数据源

步骤二、设计标准操作流程（SOP）

设计一个标准操作流程（SOP），按步骤描述是我们自己是如何完成它们的，而不是Agent。

这有助于进一步确认问题范围合理清晰，同时暴露出Agent需要的关键步骤、决策、工具。

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

设计一个逐步的流程，它可能是：

1、分析邮件内容和发件人信息来分类回复的优先级

2、检测日历，安排视频会议

3、基于邮件内容、发件人和规划时间信息起草回复内容

4、人工审核和同意后进行发送邮件

步骤三、用提示词搭建MVP

一开始做一个大而全的Agent不太现实，可以先找一个切入点完成MVP。这样可以更加明确流程怎样流转、有哪些地方需要做决策、哪里需要LLM推理。

构建MVP产品，聚焦在LLM推理（分类、决策），为此打造一个高质量的Prompt（提示词）。先不要考虑Prompt的数据来源，使用手动输入的方式先实现LLM的推理功能。

可以使用LangSmith来管理提示词、测试数据、追踪流程性能。

简单实现MVP：

• 手动输入提示词依赖的数据

• 使用步骤一的例子来进行测试

• 精力放在LLM的推理效果上，这很关键

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

聚焦在邮件的意图识别和优先级分类上，这是后续的基础。写一个只做这一件事的提示词，例如：

• 输入：

  邮件内容：我们可以在下周碰面讨论关于LangChain的产品roadmap吗？

  发件人：“Jeff Bezos”，职位：“CEO”

• 预期输出：

  intent：“会议请求”，Urgency：“高”

调整提示词确保模型能够持续稳定的提供准确的判断。

步骤四、接入数据和编排

现在已经有了一个可以工作的提示词，可以把真实的数据接入进来了。

识别提示词需要的上下文和数据，例如邮件内容、日历、产品说明文档。并规划如何获取这些数据，如通过API还是数据库或者其它的途径，是获取后输入提示词还是由LLM进行决策。

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

假设可能用到的工具：Gmail API 读取来信、Google Calendar API 查可用时间、CRM 查询发件人信息

一个可能的编排如下：

1、新邮件自动触发Agent

2、Agent从CRM和Web检索发件人信息

3、把邮件上下文和发件人信息提供给LLM，判断意图和紧急程度及是否需要回复

4、如果需要会议，则检查并选择候选日历

5、Agent构建回复内容

6、人工审核并通过后进行发送邮件

步骤五、测试和迭代

测试质量和边界，使用步骤一定义的示例进行测试核心流程。为了方便测试，可以使用链路追踪LangSmith进行可视化流程调试。

如果示例测试没问题，可以扩展到自动测试，通常测试案例会扩充到几十个，全面评估Agent的长短板。

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

• 以程序方式跑完所有示例

• 定义自动化的成功指标 - 想清楚预期的行为和结果

• 选择性人工复核，兜底可能遗漏的问题

自动化测试需要先想清楚并量化性能标准，一个可能的测试成功标准包括：

• 语气和安全：回复专业，避免不当内容

• 意图和优先级识别：正确分类，并识别出回复的优先级

• 工具使用效率：必要时才会使用工具

• 起草回复内容质量：回复清晰并与上下文相关

步骤六、部署 扩展与精进

当MVP表现稳定可靠，再开始扩展Agent的能力以适应更多示例，甚至实现多Agent协作。每一次扩展都要经过第五步的测试，确保扩展不会影响现有的能力。

准备就绪后，可以部署到生产环境给真实的用户使用，部署后密切关注真实使用情况和效果。

以邮箱Agent示例，这一步我们要做什么？

观察并收集，真实使用的情况可以暴露一些未考虑到的场景，这样就可以持续进行迭代。之后逐步增加新的集成、优化提示词和编排流程。仍要注意，每次一的迭代都要经过第五步的测试流程。

03 最后

无论是自动化邮件分流还是编排复杂工作流，这六个步骤都提供了一条从想法落地到产生影响的实用路径。最好的 Agent 永远是在迭代中打磨出来的，从简单出发、持续优化。

最后，为了方便记忆，基于六大步骤让ChatGPT生成了一个口诀，微调后：

先例后法，抓核再编，详测而布

（例=选具体示例；法=SOP；核=MVP/Prompt；编=编排接数据；测=测试迭代；布=上线发布）

参考：https://blog.langchain.com/how-to-build-an-agent/

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