一、为什么智能体正在成为 AI 应用的主流形态
随着大模型能力逐步稳定、推理成本不断下降，AI 应用正在从“一次性对话工具”演进为“可持续运行的系统”。
智能体（AI Agent）正是这种系统化 AI 应用的典型代表。
与传统大模型应用不同，智能体具备以下特征：
- 目标驱动
- 任务规划
- 工具调用
- 反馈修正
- 持续执行
因此，智能体逐渐成为大模型应用落地的主流形态。
但在真实项目中，开发者面临的第一个问题往往不是模型选型，而是：
从 0 到 1，智能体到底该怎么搭？
二、三种智能体实现路径的核心差异
在工程实践中，智能体的实现方式主要分为三类：零代码、低代码、全代码。
1. 零代码方案
- 适合人群：非技术人员、产品、个人用户
- 技术门槛：无编程基础
- 开发周期：小时级
- 适用场景：原型验证、个人提效、轻量自动化
2. 低代码方案
- 适合人群：具备基础编程能力的开发者
- 技术门槛：Python 基础
- 开发周期：1–3 天
- 适用场景：部门级工具、业务辅助系统
3. 全代码方案
- 适合人群：技术团队、中大型企业
- 技术门槛：完整工程能力
- 开发周期：7–15 天
- 适用场景：核心业务系统、多智能体协作
经验结论：路径选错，后期几乎一定重构。
三、零代码方案：最快验证智能体价值（MVP）
零代码方案的核心价值在于速度，适合在需求尚未明确时快速验证价值。
常见应用场景：
- 文档整理
- 竞品监测
- 简单客服
- 自动生成报告
局限性：
- 不适合敏感数据
- 难以对接复杂系统
- 扩展能力有限
四、低代码方案：最推荐的工程化落地路径
低代码方案是大多数成功项目的选择，尤其适合个人开发者和中小企业。
常见技术组合包括：
- Agent 框架（LangChain、LangGraph）
- 大模型 API（如通义千问）
- 向量数据库
- 轻量服务部署
优势：
- 成本可控
- 易迭代
- 可上线生产
- 易维护
五、全代码方案：企业级智能体的标准形态
当智能体进入核心业务流程，必须采用全代码方案。
典型系统通常包含五个模块：
- 感知模块：统一接入数据
- 规划模块：拆解任务步骤
- 执行模块：调用工具与系统
- 记忆模块：保存历史经验
- 反馈模块：持续优化结果
该方案适用于高安全、高复杂度场景。
六、推荐的实践顺序（非常重要）
工程实践中，大多数成功项目遵循以下顺序：
- 零代码验证价值
- 低代码跑通业务
- 全代码系统化建设
直接跳过前两步，失败率极高。
七、总结
智能体落地问题，本质是系统工程问题，而不是模型问题。
一个成功的智能体系统，必须能够：
- 跑通闭环
- 可持续运行
- 支持扩展
- 可监控维护
- 融入现有业务系统
从 0 到 1，选对实现路径，比选技术更重要。