AI智能体的外包开发与传统软件外包（如App、小程序）有显著区别。由于AI智能体涉及大模型调优、RAG知识库构建、工作流编排以及复杂的工具集成，其开发流程更加强调“迭代”与“评测”。
以下是AI智能体外包的标准开发全流程：
- 需求分析与可行性评估
在这一阶段，外包商需要评估目标任务是否适合由AI执行。
场景定义： 明确智能体是作为“客服”、“销售”还是“业务操作员”。
边界设定： 确定智能体可以执行哪些操作（Read/Write权限），哪些必须由人工介入（Human-in-the-loop）。
技术选型： 确定底座模型（如通义千问、文心一言）、开发框架（如Coze、Dify、LangChain）以及是否需要私有化部署。
- 数据准备与知识库构建
如果智能体需要基于企业私有数据回答问题，此步骤是核心。
数据清洗： 对企业文档（PDF、Word、Excel）进行脱敏、去重和格式化处理。
向量化处理： 将文档切片并转化为向量存储在数据库中（RAG架构）。
Prompt工程： 编写初始的“系统提示词”（System Prompt），定义智能体的性格、回复风格和约束条件。
- 工作流设计与工具集成
智能体不仅要能说，还要能做。
插件对接： 编写API接口，使智能体能调用企业内部系统（如CRM、ERP、OA）。
流程编排： 利用工作流引擎（Workflow）设计复杂逻辑。例如：第一步判断意图 -> 第二步查询数据库 -> 第三步生成摘要 -> 第四步发送邮件。
记忆设计： 设置短期记忆（对话上下文）和长期记忆（用户信息）。
- 评测系统建立
这是AI外包中最容易被忽视、也最重要的环节。 无法量化的AI是不可用的。
基准测试（Benchmark）： 准备100-500条标准问答对进行自动化测试。
维度评测： 从准确率、幻觉率（是否胡编乱造）、安全性（是否触发违禁词）和响应延迟四个维度打分。
- 迭代调优与灰度发布
提示词微调： 根据评测反馈，不断修改Prompt以减少错误。
人机协同测试： 在小范围内部测试中，由人工对AI的表现进行“点赞”或“踩”，反馈给模型进行强化学习。
上线： 集成到微信、钉钉、App或网页端。
- 持续运维与监控
Bad Case 分析： 收集用户反馈的错误案例，进行专项修复。
模型升级： 当底座模型更新（如从GPT-4升级到GPT-5，或通义千问版本迭代）时，维护系统兼容性。
知识库更新： 定期喂入新的业务数据，确保AI不脱节。
给外包雇主的建议（如何避坑）：
拒绝“一口价”交付： AI开发必须包含1-3个月的持续调优期，因为AI在真实环境中的表现往往需要根据用户反馈不断微调。
核心关注点： 不要只看演示Demo，要关注“如何处理边界情况”（当AI不知道答案时，它是会胡说八道还是引导人工？）。
资产交付： 确保交付物中包含Prompt源码、向量数据库配置、测试数据集以及接口文档，防止被单一供应商深度捆绑。
