近期，我计划几场关于分享智能体应用开发的活动。因此，我顺便总结了我在创建智能体过程中遇到的问题和解决方案，帮助大家避免类似的陷阱，提高智能体的性能和用户体验。以下是我总结的几点关键经验。

1. 人设与回复逻辑的提示词

在智能体的设计中，人设和回复逻辑的提示词是确保智能体行为一致性的关键。这些提示词直接规范了智能体的回答内容。然而，随着智能体功能的复杂化，单纯依赖提示词的可控性逐渐不足。许多朋友，尤其是刚系统学习过prompt提示词工程师的小伙伴，喜欢使用一个篇幅很长的结构化提示词来控制大模型的输出，这是最常见的误区，在chagGPT和kimi这种即时使用的聊天机器人，我们只能通过复杂的提示词来告诉大模型我们想法，甚至是思维链，但是，智能体里面，我们有更丰富的功能，可以帮助大模型处理更加复杂的流程。相比之下，通过工作流来控制智能体的行为更为高效和灵活。工作流可以更细致地管理智能体的每一个决策点，确保在复杂场景下的行为符合预期。

2. 插件的合理使用

插件是扩展智能体能力的重要工具。每个插件应设计为一个独立的单元功能，避免在单个插件中封装过于复杂的功能。这样不仅便于管理和维护，也使得智能体的扩展更加模块化和灵活。在智能体主体中使用插件主要是为了补充和优化最终生成的内容。所有需要在中间过程中使用插件的操作，都应通过工作流来实现，这样可以更精确地控制插件的触发时机和效果。

3. 模型的选择与应用

在智能体的开发中，选择合适的模型至关重要。不同的模型有不同的特点和适用场景。例如，对于非长文本处理类的推理，豆包function-call模型表现出色；而对于长文本同时带有推理需求的场景，MiniMax245k模型则更为合适。正确选择和综合使用这些模型，可以有效避免因模型输出格式不一致导致的意外结果。

4. 数据库与API的使用

在智能体的设计中，应避免不必要的复杂性。对于非动态读写的需求，不建议使用数据库功能。相反，可以通过编写API和自定义插件来完成这些任务。这样可以减少大模型的处理负担，提高智能体的可控性和响应速度。

5. 工作流调试的重要性

在智能体的工作流中，调试功能是一个极其有用的工具。它可以帮助开发者定位和解决80%以上的“幻觉”问题，即那些看似莫名其妙的输出。这些问题的根源往往在于工作流中间过程的输入输出推理出现了偏差。通过调试功能，可以清晰地追踪和分析这些过程，从而快速找到并解决问题。

6. 网址处理的优化

如果智能体的输出结果中包含引用网址，建议对这些网址进行短链接处理。未处理的网址可能会导致生成结果的速度变慢，严重影响用户体验。通过短链接处理，不仅可以加快处理速度，还可以使输出结果更加整洁和专业。

通过这些经验的分享，我希望能够帮助大家在智能体的开发和应用过程中避免常见的陷阱，提高智能体的性能和用户体验。今天先做一次避坑指南吧，明天我在分享一期智能体能力提升指南。