构建你的第一个 AI agent 路线图，远离空洞炒作，直击实操核心：
• 聚焦“小而清”的具体问题，比如预约医生、监控招聘网站、总结未读邮件。避免泛泛的“通用 agent”，小目标更易快速迭代与调试。
• 选用成熟基础大模型 GPT、Claude、Gemini，或自托管的 LLaMA/Mistral，重点在于支持推理与结构化输出，省去重复训练时间。
• 明确 agent 与外部世界的交互方式，搭建工具链：邮件 API、网页爬取、文件读写、日历接口等，agent 不只是聊天机器人。
• 构建核心工作流循环：输入→模型→工具→结果→模型→输出，反复迭代，这是 agent 的“心跳”，先搭好骨架再逐步完善。
• 记忆功能按需添加，先用短期上下文（JSON 文件或 SQLite），避免一开始就复杂化向量数据库或重检索系统。
• 提供简易可用界面，先从命令行开始，再升级到轻量 Web 应用（Flask、Next.js）或 Slack/Discord 机器人，保障真实使用场景落地。
• 快速小步迭代，边跑任务边修复，数百次微调远胜一次性大改，实战中积累稳定性和用户体验。
• 严控范围，切忌过度设计。一个简单能用的 agent，远胜一个半成品“通用智能”，首个成品的成功将极大缩短后续开发路径。
心得：
1. 从细分场景入手，降低设计难度和失败风险，真正实现“从 0 到 1”。
2. 工作流循环的核心地位，揭示了 agent 设计的本质：连续反馈和动态决策。
3. 轻量记忆与接口优先原则，保障开发效率与系统灵活性，避免早期复杂化。
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