要在国内环境下开发一个AI 智能体（Agent），流程已经从早期的“单纯写代码”转向了“模型微调 + 插件编排 + 场景对齐”的综合路径。2026 年，国内大模型如 DeepSeek-V3、通义千问 Qwen-2.5 以及 Kimi 等已经提供了非常成熟的 API 支持。
以下是开发 AI 智能体的完整流程：
首先要明确 Agent 的“人格”和“任务”。
在国内，选型时要考虑推理能力、备案合规性和 Token 成本。
AI 的通用知识可能不够地道，需要为其配置专有“教材”。
智能体之所以智能，是因为它能“动手动脚”。
这是 AI 英语 App 的生死线。
下一步建议：
如果你已经有初步的想法，我可以帮你写一段基于 DeepSeek API 的 System Prompt（系统提示词） 初稿，或者为你规划一个 MVP（最小可行性产品） 的技术路线图。你想先看哪部分？
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