智能体搭建：如何精准定位问题，让AI成为你的高效助手

如果你在日常工作中频繁遇到某些问题，那么搭建一个智能体来解决这些问题是非常值得的。

智能体的价值在于能够长期稳定地为你节省时间和精力，前提是它能解决的问题出现的频率足够高。只有这样，你投入的时间和精力才能得到回报，并且智能体也能在不断的使用中持续优化和迭代。

如果你只是偶尔遇到这个问题，那就别费劲搭建智能体了，直接用大模型多轮对话解决就好了。

那么，怎么定义“高频”呢？

说白了，就是使用智能体为你节约的成本远大于你搭建智能体的投入，这才值得你去搭建一个智能体。

智能体在解决具体、明确的问题时表现最为出色。因此，我们需要将复杂或宽泛的问题拆解成具体的小任务。

昨天，我和一位大学教师朋友交流时，她提到她在coze上搭建一个智能体，期望这个智能体能够帮她管理个人知识库，担任她的智能助教。

我问她期望智能助教协作她做哪些事情，因为对于老师来说，有很多工作需要助教协助，比如：批改学生作业，帮助学生答疑，搜集本领域的最新前沿资讯并依据这些资讯修订课件，或者辅助编写教案等等。

她说：“我最迫切的需求是让其协助批改作业，因为我当下所授的辅修课程作业量极大。”

我提议她可以借助飞书的多维表格来处理批量任务，毕竟飞书的多维表格在批量任务处理方面非常优秀。

但是，倘若她的需求是为学生提供专业课方面的答疑服务，那么，在coze上建立一个带知识库的课程答疑助手智能体，然后发布在豆包上就更合适些。

当我们把抽象问题拆解成具体任务时，智能体不仅能更精准地发挥作用，还能显著提高解决问题的效率和质量。

所以，用智能体解决问题时，问题越小越好，越具体越好。

智能体的作用是按照既定的标准稳定、高效地解决问题。如果问题本身没有明确的解决标准，那么智能体可能无法胜任。因此，在决定让智能体解决某个问题之前，需要确保这个问题已经有明确的解决方案和标准。

就拿我今天和同事讨论的话题来举例。

今天，一同事和我讨论：“能不能用智能体来编写项目实施方案和投标文件？”

首先，我不建议用智能体来写投标文件，因为撰写投标文件是个大工程，需要根据招标要求和公司的优势编写，投标文件编写的标准化还不够成熟，因此，不适合用智能体来编写。

但是，项目实施方案可以考虑。因为实施方案是基于项目合同和招投标文件来写的，公司对这个文档文档公司已经制订了相应的编写和审核规则，标准比较清晰。

同时，我建议与其直接让AI 智能体撰写实施方案，不如先支持实施方案的审核工作。相比让AI撰写实施方案，审核的难度要低一些。审核是指依据我们设定的规则对实施方案进行检查，有些问题在审核时发现了问题可及时修改，有些问题难以直接修改，需要撰写人再进一步确认。

因此，实施方案审核智能体相对靠谱一些。

所以，我们想用智能体解决问题时，一定要提炼总结解决这个问题的标准规范，再把这些标准变成提示词。这一步非常重要，从某种程度上决定了智能体的成败！

智能体是提升工作效率的强大工具，但只有在合适的问题上使用，才能发挥其最大价值。

那些高频出现、具体明确且有明确解决方案的问题，更适合用智能体来解决。