今天这篇文章，我就带大家从零开发一个多模态Agent——它能像真人一样看懂你的截图、听懂你的语音指令，还能自动调用工具完成任务，全程低代码实战，小白也能跟着做！

今天带大家从 0 开始，用 Coze 平台手搓一个简单又实用的智能体，作为 Agent 入门课。

Agent 可能不可靠，并且可能需要人工输入才能成功完成任务。因此，您可能希望在运行之前需要人工批准，以确保一切按预期运行。

由于知识图谱本身就是为存储知识而设计的，它非常适合用于存储企业内部数据，并为 LLM 提供附加上下文，从而提升回答的准确性和上下文理解能力。

本文推荐一本适合 AI 开发者、机器学习初学者的书：《大模型技术30讲》（书英文名：《Machine Learning and AI Beyond the Basics》）。

本文来详细介绍下如何开发一个企业级的 LLMOPS 平台。基于此，后半部分会介绍下我的「云原生 AI 实战营」知识星球的课程项目：EasyAI 的架构和实现。

今天我们将构建一个更复杂的 RAG 智能体工作流。当我们拥有一个特定的知识库（例如一篇长文档），并希望构建一个能够就此回答问题的智能体时，RAG 就非常有用。

n8n 已成为 Agentic AI 领域中一个流行且强大的框架，它让我们无需复杂编码就能构建自动化工作流程。

A2A 只公布以来还没有看到对应的项目，一个多智能体协同项目——Rowboat，这个项目虽然不是支持A2A 协议，但是对于普通的工具，以及MCP 都是相互支持，以MCP + 工具的形式相互结合。

2025最新人工智能领域大模型学习路径、大模型使用、AI工作流学习路径（附教程）