这段时间，很多做教育、咨询、门店、To B服务的朋友来问我一个问题：
“我也想搞个智能体，用AI来提效，但不知道从哪开始。”
我搭建过几十个智能体项目，结合社群讨论，慢慢摸出了一套从需求到落地的判断方法。今天分享给你，也许能有一点启发。
先想清楚：为什么要做这个智能体？
这一步很多人忽略了。不是看别人做了你就也得做，而是你要问自己一句：
👉这个智能体，是为了节省人力成本、提升效率，还是能提升转化率？
举个例子：
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教培行业获客引流，天天回答家长“适合几岁孩子”“多少钱”“有试听吗”，这些完全可以交给一个智能体处理
一句话：要明确这个智能体在你的业务里，是干嘛的，有没有拿到结果。
推广智能体是一次重构 ，是有成本的。感兴趣的话，下次分享下我的智能体收益评估方法论，也就是ROI计算方法。
场景要拆小，一个体别干太多事
有些人做一个智能体，想让它既能答疑、又能推课、还能接单、写内容……结果啥都不太好用，不如直接用DeepSeek。
建议是：每个智能体，聚焦一个具体业务环节就行。
比如还是教培的例子，可以拆成：
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售前助手 → 介绍课程、适合人群、优惠信息 -
在读服务 → 查询进度、提交作业、请假说明 -
售后支持 → 退费政策、发票开具、常见问题
每个智能体分工明确，才好用。
人设要立起来，语气口吻要对
现在做 AI，不光是功能上靠谱，还得让用户觉得“像在和一个真实人说话”，不能可能有负向。
怎么做到？
你得给这个 智能体 定个“人设”：
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是不是“课程顾问”？ -
是不是“售后专员”？
还得定语气：
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是不是亲切一点？ -
要不要用一些行业内术语？ -
回答长一点好，还是尽量简洁？
另外还要做好负向提示词设计，这些定好了，你的 智能体才能“像个人”一样去工作。
有些场景得用知识库，有些场景不用
知识库听起来高大上，但不是所有 智能体 都要加知识库。
什么时候要加？
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如果你有很多固定的规则，比如退费、报名流程、操作步骤，这些最好整理成知识库。 -
如果你的产品手册、操作文档、政策说明太多，也适合整理成知识库，让智能体更专业。
但如果就是接个流程、收集个信息，没啥知识的，那就不用加，轻量就好。
用不用大模型，取决于任务类型
也不是每个 Agent 都需要大模型。
如果你希望 Agent 能：
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理解模糊表达（“我想报个适合5岁孩子的课”） -
自然聊天、不死板 -
帮你写文案、起标题
那你可能需要用 GPT、Claude 之类的大模型。
但如果就是选项式流程、表单收集、按钮导航，普通规则引擎就够用。
省模型调用，也省钱。
是否支持多轮对话、批量使用
有些智能体是一次性对话结束，有些场景需要多轮逻辑。
比如：
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引导用户留下电话 + 获取需求 + 推荐产品 → 多轮流程 -
用户上传资料后分发给不同员工 → 多流程联动 -
同一个智能体要支持多个分店 → 需要支持多账号/批量管理
建议一开始就考虑清楚结构，否则做完再改会很麻烦。
评估智能体落地价值
一个 Agent 值不值得做，还得回头看看它的“产出”。
能不能：
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节省几个小时客服时间？ -
降低人工培训成本？ -
提高成交率、报名转化？
如果能，就值得做。
如果做一个体要你花好几天，但只能应对很小一撮人，还不能复用，那就不划算。
最后说句实话
现在大家对智能体还很新鲜，但不久之后，能留下来的，都是那些真正在业务里好用、能解决问题的应用。
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