#七步搭建AI智能体##Agent是怎么炼成的#

构建AI Agent（智能体）的完整流程图来了。

整体分7个步骤：

1. 系统提示（System prompt）：定义Agent的目标、角色、使用说明；

2. LLM选择：选模型、定参数；

3. 工具集成：调用API、本地函数，MCP，甚至让另一个Agent当工具彼此协作；

4. 内存机制：支持长期记忆，分为工作记忆、向量库、SQL、本地文件等；

5. 调度系统（Orchestration）：路由、触发器、消息队列、多Agent协同；

6. UI界面：给用户一个操作入口；

7. AI评估：分析表现、持续迭代。

下面还有一张表格，对比了目前常见的Agent框架，比如OpenAI Agents API、LangGraph、n8n、Make等。对每个框架，都从以下几个方面做了横评：

- 是否支持零代码（No-code）；

- MCP能力（是否支持调用远程工具）；

- 自带的工具类型；

- Agent调度方式（如线程、流程图、工具调用等）。

单看低代码和MCP能力，只有n8n都支持。

另外还有一些值得说的：

- LangGraph支持本地或远程LLM，自带LangChain函数，调度方式偏向图结构；

- CrewAI走的是“角色扮演+流程任务分配”路线；

- n8n和Make更偏向传统的自动化工具，支持大量第三方集成，但调度方式相对固定。

这张图是目前市面上Agent开发路径的一张“地图”：不管是开发者还是好奇AI Agent怎么跑起来的，看懂这个流程图，就是打开下一阶段的钥匙。