2026年，创建AI Agent的方法已从简单的提示词包装发展为成熟的生态体系。文章介绍了四大主流创建方式：无代码/低代码配置平台（如Dify、Coze）适合快速验证与业务落地；代码优先的开源开发框架（如LangGraph、CrewAI）适合深度嵌入系统与精准控制；云原生与大模型厂商官方SDK（如OpenAI Agents SDK）适合垂直生态绑定；底层硬核硬编码则适合从零自建。文章还提供了需求场景与代表工具的对照表，帮助读者根据自身需求选择合适的开发方式。

在 2026 年，创建一个 AI Agent（智能体）的方法已经从早期的简单提示词包装演变为一套分层明确、工具成熟的生态体系。

根据开发背景、技术栈以及应用场景的不同，目前创建 Agent 主要有以下四大主流方式。

一、无代码 / 低代码配置平台（适合快速验证与业务落地）

这类平台将底层的 LLM 调用、向量数据库、工具链（Plugins）和工作流（Workflow）进行了可视化封装，允许通过拖拽或自然语言配置快速生成 Agent。

• 零代码 Agent 自定义（模型原生生态）

• OpenAI GPTs / Custom GPTs：最基础的单 Agent 形态。通过自然语言对话（Prompt）并上传私有知识库（RAG），即可快速发布一个专属 Assistant。
• Microsoft Copilot Studio：企业级无代码平台，深度打通 Microsoft 365 生态、微软 Graph 数据以及企业内部系统。

• 可视化低代码工作流平台（推荐生产快速落地）

• Dify：目前极其热门的开源低代码 Agent 平台。它将 RAG 检索、数据集管理、分支逻辑（LLM-as-a-Judge）做成了可视化节点，支持极其复杂的长工作流编排。
• Coze (扣子)：字节跳动推出的平台，核心优势在于拥有极其庞大的第三方插件生态，支持多 Agent 模式（Multi-Agent System），并能一键发布到微信、飞书等多渠道。
• Flowise / Langflow：基于 UI 拖拽的开源工具，本质上是把 LangChain/LangGraph 代码可视化，适合用来快速原型设计。

二、代码优先的开源开发框架（工程师技术选型主流）

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如果你需要将 Agent 深度嵌入现有的软件系统，或者需要极其精准的逻辑控制、长程记忆和状态管理，使用编程语言（Python/TypeScript）配合开源框架是绝对的主流。

• 生产级“状态机/图”框架（解决不可控问题）

• LangGraph (LangChain 生态)：2026 年生产环境的行业标准。它将 Agent 的思考和执行过程抽象为“有向图（Graph）”，支持复杂的循环逻辑、人类介入审批（Human-in-the-loop）以及执行状态的断点保存与回溯（Time-travel debug）。

• 多 Agent 角色协同框架

• CrewAI：以“角色扮演（Role-based）”为核心。你只需定义不同的 Agent 身份（如研究员、作家、代码审查员）和任务（Tasks），框架会自动处理它们之间的协同与工具调用，代码量极少，开箱即用。
• Microsoft AutoGen 2.0：擅长复杂的对话驱动、多 Agent 异步事件处理以及自我反思闭环（Self-reflection loop）。

• 工程化与类型安全新秀

• Pydantic AI：由 Pydantic 团队推出的新兴框架，主打类型安全和严格的结构化输出（Structured Outputs），非常符合传统后端工程化的直觉。
• Mastra / Vercel AI SDK：在 JavaScript/TypeScript 生态中表现亮眼，适合全栈和前端工程师快速构建 Agent 级应用。

现在的开源 Agent 正在广泛向标准协议靠拢，例如 Model Context Protocol (MCP)。通过标准协议，Agent 可以用统一的方式无缝连接各种外部数据源、本地上下文（如 IDE、数据库）和各种开发工具。

三、云原生与大模型厂商官方 SDK（适合垂直生态绑定）

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直接依托云厂商或模型厂商底座提供的原生 Agent 能力，通常在性能、安全护栏（Guardrails）和合规性上做了深度优化。比如：

• OpenAI Agents SDK：官方推出的轻量级 Agent 工具，与 OpenAI 自身的最新模型特性（如原生 Function Calling、Responses API）结合得最紧密。
• Anthropic Agent SDK：针对 Claude 系列模型进行了深度优化，强调高精度长文本处理和可靠的 Tool Calling。
• Google Vertex AI Agent Builder：谷歌云（GCP）生态首选，内置了强大的企业级 RAG 能力、内存管理，并符合严苛的行业合规标准。
• AWS Bedrock Agents：亚马逊云科技的 Agent 编排服务，适合存量业务已经完全托管在 AWS 上的企业。

四、底层硬核硬编码：基于原生 API 从零自建（From Scratch）

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完全不依赖任何上层 Agent 框架，直接调用大模型底座的 API（如 OpenAI API、Gemini API、Claude API），通过纯手写代码控制 Agent 的一切行为。

• 实现机制：

1. 工具调用（Function Calling）：在代码中用 JSON Schema 声明本地函数，LLM 判断需要调用时返回函数名和参数，本地执行后再将结果喂给 LLM。

2. 思考循环（Reasoning Loop）：在本地手写 while 循环，通过精心设计的结构化 Prompt 指引模型遵循 ReAct (Reasoning + Acting)范式执行任务。

3. 状态与记忆：自研数据库 Schema 来存储 Session 历史、短期 Memory（窗口裁剪）和长期 Memory（向量检索）。

• 优缺点：

• 优势：没有任何框架黑盒，当线上出现 Bug 时，你可以清晰地追踪到是哪一行代码、哪一次 API 交互出了问题，且完全没有多余的代码开销，极度灵活。
• 劣势：所有的轮子（如并发控制、错误重试机制、多轮状态持久化）全部需要自己写。

总结

需求场景	推荐方式	代表工具
不写代码，快速验证想法 / 个人效率提升	无代码/低代码平台	Coze, Dify, GPTs
企业复杂业务落地 / 需要可控的循环与审批	生产级图框架 (Python/TS)	LangGraph, Pydantic AI
需要多专家协同解决复杂、确定性弱的任务	多 Agent 框架	CrewAI, AutoGen 2.0
极致的性能、确定性，讨厌框架黑盒	原生 API 硬编码	各厂商官方 SDK (Python/JS)

最后

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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