指南为产品和工程团队提供AI智能体构建的实用最佳实践，涵盖智能体定义、适用场景、设计基础等内容。

智能体是能代表用户独立完成任务的系统，核心特征包括借助LLM管理工作流执行与决策，能使用工具与外部系统交互并动态选择工具，且在明确约束内操作。不同于仅集成LLM却不控制工作流的应用。

适合构建智能体的场景为传统方法有局限的工作流，如涉及复杂决策、规则难维护、严重依赖非结构化数据的情况。需先验证用例是否符合这些标准，否则确定性解决方案可能更合适。

智能体设计基础含三大核心组件：模型、工具和指令。模型选择需权衡任务复杂度、延迟和成本，可先以最强大模型建基准，再尝试替换小模型优化；工具要标准化定义，有多种类型，数量增多时可考虑多智能体协作；指令需高质量，要明确、分步骤、定义清晰行动并涵盖边缘情况，还可借助高级模型生成。

编排模式分单智能体和多智能体系统。单智能体通过增量添加工具处理多任务，以循环运行至满足退出条件；多智能体有经理模式（中央经理智能体协调专业智能体）和去中心化模式（智能体平等协作、互相移交任务）。

防护措施是关键，可结合多种防护机制形成分层防御，包括相关性分类器、安全分类器等多种类型。构建时需聚焦数据隐私和内容安全，根据实际情况添加新防护并优化以平衡安全与用户体验，同时规划人类干预机制，在超失败阈值或高风险操作时介入。

总之，构建可靠智能体需从坚实基础入手，采用匹配复杂度的编排模式，重视防护措施，通过小范围启动、用户验证逐步扩展能力，以实现业务价值。

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