【收藏必备】从0到1落地AI Agent：LangChain团队验证的6步实操指南，直接上代码不谈概念

文章介绍了AI Agent落地的6步实操流程：1)用5-10个具体场景定义任务边界；2)编写人类操作手册(SOP)；3)先制作仅含Prompt的MVP验证推理能力；4)接入真实数据和API；5)测试推理准确性、工具调用效率和输出质量；6)小范围上线并基于数据迭代。文章强调Agent只在需要理解+判断+决策的场景下比传统代码更灵活，建议在启动前先确认能否列出具体场景和写出人类操作手册。

懂了很多技术概念，但到底怎么落地 agent？第一步该做什么？怎么测试和迭代？

今天直接给你 LangChain 团队验证过的 6 步流程。不讲概念，全是操作。看完你就知道接下来该干什么。

第 1 步：用 5-10 个具体场景定义任务边界

传统产品是确定性逻辑：用户点按钮 A → 触发流程 B → 返回结果 C。你的 PRD 写得越详细，开发越好实现。

Agent 是概率性推理：用户说一句话 → AI 判断意图 → 决定调用哪个工具 → 根据结果继续推理。你没法在 PRD 里穷举所有分支。

所以你需要一个新的起点：不是定义功能，而是定义任务。

Agent PM 要先回答：这个 Agent 到底要解决哪 5-10 个具体问题？

LangChain 的标准是：选一个你能教会聪明实习生的任务。

如果实习生给再多时间也做不了，说明任务太复杂或不现实。

如果一个 if-else 就能搞定，说明根本不需要 Agent。

举个例子：邮件 Agent

错误示范：做一个智能邮件助手
正确示范：列出 5-10 个具体场景

• 识别关键人物的紧急邮件并标记优先级
• 根据日历空档自动安排会议时间
• 过滤垃圾邮件和无需回复的通知
• 基于产品文档回答客户常见问题

判断标准：

• ✅ 能写出 5 个以上场景 = 范围清晰
• ❌ 写不出具体场景 = 范围太虚
• ❌ 场景能用规则搞定 = 不需要 Agent

记住，Agent 不是万能的，它只是在"需要理解 + 判断 + 决策"的场景下，比传统代码更灵活的工具。

这一步类似我们过去写用户故事，但粒度更细。传统产品可能写"作为用户我想查看订单"，Agent 要写"用户问我上周买的那个蓝色杯子发了吗？Agent 需要识别时间范围 + 商品特征 + 查询物流"。

第 2 步：写一份人类操作手册 (SOP)

现在你有了具体场景，下一步是假装教一个人类助手怎么做。

写出分步操作流程，要详细到：第一步干什么、第二步干什么、什么情况下跳到第几步。

继续邮件 Agent 的例子

假设要处理"客户要约会议"这个场景:

1. 读取邮件内容和发件人信息
2. 判断对方身份和优先级(查 CRM 或搜索)
3. 检查我的日历，找出未来一周的空档
4. 生成 2-3 个可选时间
5. 起草回复邮件，包含会议链接
6. 发送前给我确认

这一步能帮你确认任务范围是否清晰、合理。
还可以暴露 Agent 可能需要处理的关键步骤、决策和工具，为构建产品奠定基础。

这类似画流程图或写业务逻辑说明，但传统 PM 画的是系统流程，这里写的是人类操作手册。区别在于：系统流程关注数据流转，人类手册关注决策逻辑。

第 3 步：先做一个只有 Prompt 的 MVP

这是传统 PM 最容易想错的一步。

你可能会想：既然知道要接 Gmail API 和 Calendar API，那就直接开发完整流程。

错！

Agent 开发的第一步不是写代码，而是证明 AI 能推理出正确答案。

怎么做呢？

从 SOP 里挑出最核心的推理任务，只用 Prompt 实现，手动喂数据测试。

继续邮件例子：核心推理任务是判断邮件的紧急程度和意图。

手动测试：

• 输入：邮件内容"下周能聊聊 LangChain 的产品规划吗?“，发件人"Jeff Bezos，亚马逊 CEO”
• 期望输出：意图=会议请求，紧急度=高

用 ChatGPT / Claude 写个 Prompt，测试 10 个场景，看能不能稳定输出正确结果。

如果这一步都做不对，后面接再多 API 也没用。

这类似纸面原型或可用性测试，但不是测 UI 交互，而是测 AI 能不能理解任务。传统 PM 可能用 Axure 画个界面给用户点，Agent PM 要用 Prompt 给 AI 演练一遍。

第 4 步：接上真实数据，串起完整流程

Prompt 能稳定工作后,才开始写代码。

这一步要做两件事：

1. 确定需要哪些数据源：邮件内容(Gmail API)、日历(Calendar API)、发件人信息(CRM / 搜索)
2. 写编排逻辑：什么时候调哪个 API，怎么把数据喂给 Prompt

简单场景 vs 复杂场景

• 简单场景：直接把数据传给 Prompt 就行

• 例如：用户问"明天天气"，直接调天气 API，把结果给 LLM 总结

• 复杂场景：需要 Agent 自己决定调用顺序

• 例如：邮件来了 → 先判断是否需要查 CRM → 如果是重要客户再查日历 → 根据空档起草回复

第二种就是真正的 Agent 编排。

继续邮件例子

完整流程可能是这样：

1. 新邮件触发 Agent
2. 调 CRM 查发件人(或用搜索补充)
3. 把邮件 + 发件人信息传给 Prompt，判断紧急度和意图
4. 如果需要约会议，调 Calendar API 查空档
5. 生成回复草稿
6. 发给人类确认后发送

这类似技术方案评审或接口联调，但传统产品是确定性调用(用户点按钮→调 API)，Agent 是条件性调用(AI 判断→决定是否调 API)。你要在 PRD 里写清楚"在什么情况下调用什么"，而不是"按什么顺序调用什么"。

第 5 步：测试 Agent 的推理准确性

这是传统 PM 最陌生的部分。

你习惯的测试逻辑是：

• 功能测试：点按钮能不能跳转
• 回归测试：改了 A 功能会不会影响 B
• 用户验收：体验流程顺不顺

但 Agent 的测试维度完全不同：

Agent 的 3 个核心测试维度

1. 推理准确性

• AI 能不能正确判断意图？
• 会不会把"客户投诉"误判成"产品咨询"？

2. 工具调用效率

• 该调的 API 有没有调？
• 不该调的 API 有没有乱调？(浪费成本)

3. 输出质量和安全

• 回复内容是否专业、礼貌？
• 会不会编造不存在的信息(幻觉)？

怎么测？

第一阶段：手动测试
用第 1 步的 5-10 个场景，一个个跑，看输出对不对。

第二阶段：自动化测试

• 把场景扩充到几十个
• 定义成功标准
• 写脚本批量跑，用 LangSmith 追踪每次推理过程

关键点：传统产品测"功能有没有实现"，Agent 要测"AI 推理的过不过关"。

第 6 步：小范围上线，从真实使用中迭代

MVP 测试稳定后,不要急着全量发布。

先找 5-10 个真实用户内测,观察他们怎么用：

• 哪些场景是你没想到的？
• 哪些推理经常出错？
• 成本和延迟能不能接受？

用 LangSmith 追踪生产环境数据：

• 每天处理多少请求？
• 平均调用几次 API？
• 哪些 Prompt 失败率最高？

根据数据迭代：

• 发现新场景 → 补充到测试集
• 发现推理错误 → 优化 Prompt 或加工具
• 发现成本太高 → 减少不必要的 API 调用

总结一下

现在你有了完整的 6 步方法：

1. 用 5-10 个场景定义任务边界
2. 写人类操作手册(SOP)
3. 先做只有 Prompt 的 MVP
4. 接上真实数据和 API
5. 测试推理准确性和工具效率
6. 小范围上线，数据驱动迭代

下次开会讨论"要不要做 Agent"时，别再空谈概念。

直接问：我们能列出 5 个具体场景吗?能写出人类操作手册吗?

如果答不上来,就别急着开工。

如果能答上来,那就按这 6 步，一步步把 Agent 做出来。

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