由于不满足于ChatGPT4没有思考过程，于是？饿

由于本人不满足于GPT没有任何思考过程所以我开始自己做一个AI智能体准备自己用，目前来说考虑用豆包去做，因为速度快，能够出结果很快！

以下是使用豆包创建AI智能体的新手教程，分步骤指导如下：

一、快速创建：使用AI智能体生成器

1.	打开应用

确保已安装豆包APP，打开后在主界面点击底部的「智能体」选项。

2.	进入生成器

在智能体页面找到并点击「AI智能体生成器」。

3.	输入描述

输入一句话描述需求（如"温柔的英文翻译助手"），系统会自动生成名称和基础设定。

4.	编辑设定

◦	点击「编辑设定」可修改昵称、形象、可见人范围等。

◦	选择是否公开智能体（公开后其他用户可见）。

5.	完成创建

确认无误后点击「完成创建」，智能体即可生成。

二、深度自定义：从对话页创建

1.	进入创建页面

在对话页面点击右上角「+」号，选择「创建AI智能体」。

2.	设置基础信息

◦	形象与声音：上传照片生成形象（或选预设），克隆自己的声音（需朗读几句话）或选其他音色。

◦	昵称与设定：输入名称，详细描述性格、技能（如"擅长中英文翻译，性格活泼"）。

◦	权限设置：配置公开范围、开场白等。

3.	高级配置（可选）

◦	技能添加：通过插件集成搜索、思维导图等功能（如Bing搜索、数图插件）。

◦	触发条件：设置特定指令触发响应（如"检测到中文自动翻译"）。

4.	训练与测试

◦	在对话中输入指令训练智能体（如"以后我说中文请翻译成英文"）。

◦	测试其响应是否符合预期，调整设定。

5.	发布与使用

◦	审核通过后，可分享给他人或嵌入应用（如微信、抖音）。

◦	支持添加到桌面，直接对话。

三、新手注意事项

1.	审核机制：公开智能体需审核，通常需1-2个工作日。

2.	知识库管理：可上传文本、图片等资料，动态更新知识。

3.	场景建议：

◦	教育领域：创建学科辅导、作业检查助手。

◦	生活场景：天气查询、日程管理等实用工具。

◦	创意领域：生成故事、诗歌或山海经异兽形象。

四、常见问题

•	Q：如何修改已创建的智能体？

A：在智能体详情页点击「编辑」，可修改名称、形象、设定等。

•	Q：声音克隆需要多长时间？

A：通常1-3分钟，需清晰朗读指定文本。

•	Q：智能体支持多语言吗？

A：支持中英文互译，可通过训练扩展其他语言能力。

通过以上步骤，新手可快速上手创建专属AI智能体，满足学习、工作或娱乐需求。建议从简单功能开始，逐步探索高级配置。

以下是为您定制自由度高且个性化的智能体的详细思考过程与实现步骤：

一、需求分析与目标设定

思考过程：

1.	明确核心用途：

◦	您需要智能体解决什么问题？（如编程辅助、写作助手、生活管理、学习辅导等）

◦	示例：用户可能希望创建一个"多语言技术文档生成器"，帮助团队快速将英文技术文档转化为中文并补充案例。

2.	定义能力边界：

◦	避免"全能型"智能体，聚焦3-5项核心功能（如翻译+润色+格式调整+知识补充）。

◦	示例：排除与技术文档无关的闲聊功能，专注技术术语准确性。

执行步骤：

1.	用思维导图列出所有可能需求，按优先级排序。

2.	参考现有智能体市场，寻找未被满足的细分场景（如"结合行业白皮书生成PPT大纲"）。

二、身份与交互风格设计

思考过程：

1.	角色设定：

◦	专业领域：技术顾问、创意导师、生活管家等。

◦	性格特质：严谨型（适合技术场景）、活泼型（适合教育场景）、温和型（适合客服场景）。

◦	示例：技术文档生成器设定为"冷静的技术专家，擅长结构化表达"。

2.	交互规则：

◦	回复长度：严格控制在500字内（技术场景）或允许较长解释（教学场景）。

◦	格式偏好：强制使用Markdown代码块（编程辅助）或禁止使用（文学创作）。

◦	示例：要求输出必须包含"关键术语解释"和"示例代码"两个固定模块。

执行步骤：

1.	撰写详细的《智能体行为指南》，包含语气词、响应结构、禁忌话题等。

2.	通过历史对话训练数据，让智能体学习特定风格（如模仿某位专家的写作方式）。

三、深度功能定制

思考过程：

1.	工具链集成：

◦	外部API：集成代码运行工具（如Replit）、语法检查工具（Grammarly）、数据库查询接口（SQLite）。

◦	内部模块：开发自定义插件（如"技术术语自动链接百科"）。

◦	示例：技术文档生成器自动调用GitHub API获取代码片段。

2.	知识体系构建：

◦	上传专属语料库：行业白皮书、企业内部文档、个人知识库。

◦	动态更新机制：每周自动抓取最新行业报告（需用户授权）。

◦	示例：将OpenAI官方文档作为优先知识源。

执行步骤：

1.	使用Docker容器化工具链，确保各插件独立运行。

2.	设计知识权重算法：如"企业内部文档 > 行业报告 > 通用知识库"。

四、学习与进化机制

思考过程：

1.	用户反馈闭环：

◦	显性反馈：在界面添加"评分"和"纠错"按钮，直接修正错误。

◦	隐性学习：分析用户修改后的输出，自动优化生成逻辑。

◦	示例：用户多次修改技术术语后，智能体记忆正确表述。

2.	安全沙盒设计：

◦	敏感操作拦截：禁止直接调用支付API或发送邮件（需用户二次确认）。

◦	内容过滤：针对技术文档场景，过滤非授权专利信息。

◦	示例：生成代码时自动检查开源协议兼容性。

执行步骤：

1.	建立"反馈-分析-优化"流水线，每24小时更新模型参数。

2.	部署Hugging Face空间用于用户测试，收集真实使用数据。

五、测试与迭代

思考过程：

1.	压力测试：

◦	同时处理10个技术文档翻译任务，观察响应速度与准确性。

◦	输入极端案例（如混杂中文的代码片段），验证鲁棒性。

2.	用户场景模拟：

◦	模拟跨国团队协作：测试中英文混合对话、附件处理能力。

◦	模拟紧急需求：在30分钟内完成100页文档的翻译与排版。

执行步骤：

1.	使用Locust工具进行负载测试，设置100个并发用户。

2.	邀请5-10名目标用户进行盲测，记录修改建议。

六、最终成果示例（技术文档生成器） 智能体名称： TechBridge
核心功能：

1. 英文技术文档 → 中文专业翻译（准确率≥98%）
2. 自动补充行业案例（调用Gartner数据库）
3. 生成带代码注释的Markdown报告
4. 检测术语一致性（与企业术语库比对）

交互示例：

用户输入："翻译OpenAI的Function Calling文档，并添加Python示例"

TechBridge输出：

自动调用OpenAI API获取最新文档

检测到"Function Calling"未在企业术语库中，标记为待确认

生成包含代码块的中文文档，并附术语对照表

关键成功要素

1.	深度场景适配：避免泛化功能，聚焦1-2个垂直领域。

2.	可观测性设计：提供日志查询功能，让用户了解智能体决策过程。

3.	渐进式开放：先开放基础功能，逐步解锁高级权限（如代码执行）。

通过以上步骤，您将获得一个真正贴合需求、具备行业深度的智能体，其自由度与个性化程度远超通用模型。建议每周进行一次用户行为分析，持续优化功能组合。

最后的结果就是这样，有需要的小伙伴需要内部定制智能体可以联系本人，支持内部API优惠哦！