作者：Justina Thompson，翻译：老常
Wesley Baum是Bluleadz的AI专家，深谙企业级AI智能体（AI Agent）的构建与部署之道——毕竟，这就是他的日常工作。
当我们有机会深入交流时，我向他提出了关于AI智能体的一切问题（是的，所有问题），包括：
- 如何构建高效的AI智能体
- AI模型中的CRM集成与情境感知经验
- AI智能体未来演进趋势
- 企业应如何规划AI技术落地
如果你正考虑尝试AI智能体，但存在以下困惑：
- 不了解构建与维护所需资源
- 对AI驱动的客户体验缺乏清晰蓝图
- 希望明确如何确保AI技术的长期扩展性与影响力
那么本文正是为你准备。以下是Wesley分享的核心洞见：
1. 构建AI智能体的最大挑战？如何让它真正创造价值
当问及构建AI智能体的关键步骤与企业常见挑战时，Wesley指出三大核心要素：
- 模型选择
Wesley强调需权衡”智能与成本比”：根据AI智能体的任务需求，初期未必需要昂贵的高端模型。例如，基础任务可使用性价比更高的解决方案。
- 提示工程（Prompting）
“提示工程虽非决定性因素，但仍至关重要。” Wesley表示，其效果取决于情境输入，且规则因模型而异。他建议通过检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）
- 角色与用例定义
“必须像培训人类员工一样，为AI智能体提供完整信息。” Wesley解释道。
完成这些基础后，即可开始构建工具层。”选定模型、优化提示、明确用例，并通过RAG系统注入上下文后，下一步是开发API工具。” Wesley补充道，”企业级AI智能体的价值实现，关键在于API编排——这确保了系统的一致性与可扩展性。”
2. 数据质量：AI智能体成功的隐形支柱
当被问及客户实施AI智能体的最大挑战时，Wesley与另一位专家Jeannie（AI智能体如何赋能企业？HubSpot专家解读人机协作与数据驱动策略 | 骞和丝路，中国成长型企业出海加速器）观点一致：数据收集。
“最容易被低估的问题是数据。一切成败皆系于此。” Wesley坦言，他在帮助客户接入HubSpot CRM时，首要关注点就是数据架构。他会直接提问：
- 现有数据架构是否支持AI计划？
- 是否存在重复属性？
- 架构是否合理？
- 数据质量是否达标？
- 是否整合了所有技术栈数据源？
“如果缺乏高质量数据，ChatGPT也无法改变你的业务——除非系统专门为此设计，而这完全依赖于数据质量。”
3. 未来趋势：定制化AI智能体生态系统的崛起
关于AI智能体的未来演进，Wesley预测：个性化与可扩展性将深度融合。
“AI智能体必须完全适配企业的独特业务流程。通用型解决方案虽有效，但无法带来变革性影响。” 他断言，”真正的转型将来自多智能体生态系统——它们深度整合于技术栈中，为客户、产品与团队提供无缝协作。这一切都需要高度定制化。”
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