小艺单Agent智能体开发实战——需求分析助手

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 前言：随着大模型与智能体（Agent）技术的兴起，越来越多开发者开始探索智能体在实际工作中的落地场景。需求文档分析是产品、研发、测试工作中的基础环节，却常面临文档冗长、要点杂乱、歧义遗漏等痛点，人工分析耗时且易出错。本文将基于华为小艺开放平台，实战开发一款「需求文档分析助手」单Agent智能体，无需复杂框架，从零搭建、逐步优化，帮助开发者快速掌握小艺单Agent的核心开发流程，同时解决需求分析的实际痛点。

小艺开放平台账号：注册并登录小艺开放平台，个人开发者可直接注册，无需企业资质，注册后即可创建智能体；
开发环境：全程在线编排，无需本地配置IDE、安装依赖，电脑浏览器即可操作，实时调试预览；

本次开发全程在小艺开放平台在线完成，共5个核心步骤。

步骤1：创建智能体

登录小艺开放平台后，进入「小艺智能体平台」，点击左上角【创建】，选择「标准创建」模式；

标准创建模式下有四种编排方式，编排模式的区别：

单Agent （LLM模式）：单Agent （LLM模式）是一种基于大模型的智能体编排方式。开发者按需选择大模型，根据业务逻辑编写提示词，以 LLM 为理解中枢，结合意图识别、工具调用、对话上下文，动态选择插件、工作流，响应用户需求。单Agent （LLM模式）适用于简单对话、知识问答、基础内容生成等场景。

工作流模式：工作流模式是一种基于规则化流程的智能体编排方式。开发者将复杂任务拆解为有序的规则化步骤（如数据获取、处理、执行），串联插件、大模型、条件分支、代码块等组件实现自动化执行流程，完成业务逻辑。工作流模式适用于需多步骤协同、逻辑复杂、业务多样性的场景。

多Agent模式：可在一个智能体中配置多个Agent，以处理更加复杂的逻辑。

OpenClaw模式：OpenClaw 模式是一种开放灵活的智能体接入与构建方式，开发者可通过该模式接入OpenClaw工具，快速创建个性化智能体。该模式适用于个性化助手、自动化服务、场景化应用等多样化需求。

选择单Agent （LLM模式），填写智能体基本信息：

点击【创建】，进入智能体编排页面，基础框架搭建完成。

步骤2：配置角色指令（Prompt），定义核心能力

角色指令（Prompt）是智能体的核心，直接决定分析效果，引导大模型输出贴合课程设计要求的结构化结果：

步骤3：设置交互流程，优化用户体验

单Agent无需复杂交互编排，重点优化“大学生输入→智能体响应”的闭环，操作如下：

1、开场对话：填写引导语，适配大学生使用习惯，示例：

2、预置问题：添加3个大学生常用场景的预置问题，方便快速体验，示例：

预置问题1：帮我分析一份课程设计的需求文档；
预置问题2：检测我写的需求文档中的模糊描述并优化；
预置问题3：提取需求文档中的核心功能点和数据字段；

步骤4：调试与预览

调试是确保智能体效果的关键，小艺开放平台支持实时调试，在右侧可以进行调试与预览

步骤5：保存并上架，完成开发落地

调试完成后，点击右上角【保存】，保存所有配置；
点击【上架】，进入审核流程（个人开发者审核1-2个工作日，审核通过后可正常使用）；
审核通过后，可通过链接分享，也可在小艺端侧搜索使用【小艺】->【广场】->【搜索框】。

结语：本次实战开发的「需求文档分析助手」单Agent，帮助大家快速入门智能体开发。

开发过程中遇到的问题，可在评论区留言交流，也可参考小艺开放平台官方文档。