为什么说定制化 AI Agent，才是AI对话的高级玩法？

一、全文速览图

最近我一直在探索 AI 大模型的进阶用法，有了一个新发现：搭建自己的专属 AI 智能体，才是解锁 AI 对话工具价值的关键。

二、什么是专属 AI 智能体？

‍‍‍‍‍‍先给大家举个我们团队的真实案例，方便大家理解：

作为一线互联网大厂，我们公司有内部员工专用的 AI 大模型，我们把团队每个人做过项目的 Figma 设计稿链接、飞书项目总结文档、竞品分析案例等内容，全部“喂”给了这个大模型，就定制出了属于我们团队独有的 AI 智能体。

现在团队成员如果想要借鉴过往设计经验，不需要再翻遍聊天记录、文档库，而是直接询问这个 AI 智能体，就能快速得到任意成员的项目设计细节、沉淀内容，用作设计参考；以往不同小组间季度分享内容独立、彼此不了解对方项目的问题，也靠它轻松解决了。

在我看来，AI 智能体定制，就是 AI 对话产品的最高级用法。

之所以这么说，核心在于它完成了从“通用型AI”到“个性化AI”的质变：

不再是你去被动适应 AI 的通用回答，而是 AI 主动适配你的需求、业务和习惯。

作为 B 端设计师，我再用一个大家最熟悉的概念，快速区分“普通智能体”和“定制智能体”：

1. 普通智能体：就相当于开源的大厂通用组件库（比如 AntD、Semi Design），主打一个全面、博学，但未必贴合你的具体业务；
2. 定制智能体：就相当于每个团队个性化封装的业务组件库（比如你按照业务设计方案的风格，基于 AntD 二次开发的专属组件），主打一个专业、私域，完全适配自身需求。

接下来，我会从三个核心维度，结合具体场景，和大家详细聊聊定制智能体的独特价值，看完你就能明白它为什么值得做。

三、为什么值得做？

1. 深度垂直

从“博学路人”到“行业专家”

普通 AI 对话的核心追求是“什么都懂”，但这也意味着，面对特定领域、具体场景时，它的回答总会显得“不够专业”“不够落地”。而定制智能体的核心，就是“聚焦”，锁定某一个特定领域、固定场景、专属身份，所有的内容处理和输出，都基于这个核心角色展开。

举个最常见的例子：当你问 AI： “怎么写 XXX 文案？”：

1. 普通智能体：只会给你一套通用模板，换任何一家公司、任何一种调性，套用起来都很生硬；
2. 定制智能体：你可以先把公司的品牌调性、过往爆款文案案例、目标人群画像，全部喂给它，再给它设定一个“公司资深市场总监”的身份。此时的 AI，不再是“路人甲”，而是深谙你公司业务逻辑、懂你品牌风格的“自己人”，给出的文案不用反复修改，更大程度上贴合你的业务场景。

2. 高效一致

自带“长期记忆”，输出不翻车

定制智能体的本质，是你给 AI 赋予了专属的“长期记忆”和“固定性格”，它记得你的偏好、你的要求、你的标准，不用你每次对话都重复交代背景，效率翻倍，同时输出质量也更稳定。

这就像你和一个熟悉你的健身教练沟通一样，你不需要在每次对话都要重新交代自己的健身需求和背景：“我的目标是要减重 10 斤、我的膝盖不好、不能做高强度训练”，只说一句“今天我想做有氧运动”，它就能安排给你最适合你的运动计划。

再举个设计相关的例子，你想生成一组“乐高风格的兔子朱迪连环画，共8张，每张对应一个剧情节点，串联成完整故事”：

1. 普通智能体：产出的 8 张图里，兔子朱迪的形象、乐高颗粒的细节、色调，大概率会有细微差别，甚至出现风格跑偏，还需要你一张张校对需求和修改；
2. 定制智能体：你可以提前设定它的身份是“擅长乐高设计风格的设计师”，再制定一套详细的描述模板，明确动物形象、穿着特点、色调、颗粒质感等要求。后续使用时，你只需要对这个智能体输入“兔子朱迪”、“警服”、“开罚单”等关键词，产出的 8 张连环画就能保持风格统一；哪怕再用它生成同风格的“狐狸尼克”，也能完美贴合之前的设定风格，不用反复校准。

3. 可控可调

流程可视化，结果可调整

定制智能体还有一个核心优势：可连接插件、对接资源库，并且能按照你设定的固定流程，拆解任务、逐步处理，每一个环节都能掌控，避免出现 AI 最终输出结果不可控的问题。

举个例子，就拿大家每年都要写的“年度总结”来说，很多人都头疼要整理大量项目资料、 找过往复盘，还要保持文风统一。

1. 普通智能体：你需要反复给它发送项目详情、过往报告，它产出的内容大概率还是通用样式，还要你手动修改贴合自己的工作，依旧耗时又费力；
2. 定制智能体：你可以把今年的所有项目文档、设计稿、过往几年的复盘报告、月报、周报，全部以资源库的形式接入 AI，再给它设定固定的思考流程，比如：搜集资料 - 筛选信息 - 撰写大纲 - 填充内容 - 润色校对，并设定在每个流程中可以参考和需要引用的关键文档有哪些，同时要求它的文风，和你之前的报告的风格保持一致。

你还可以给你的 Agent 配置专属技能包（Agent Skills），整理一份SKILL.md 说明文档，写清三个核心要点：适用场景、操作标准和技术边界，明确哪些步骤需要调用代码、调用哪些脚本，以及代码的基础参数和调试方法。可以说，Skills 是单一/组合式的任务能力包，是模块化、可复用的；定制化的 Agent 是端到端的智能体，是独立决策、全流程闭环的，Skills 是 Agent 的“能力积木”，Agent 是整合Skills的“完整机器人”。

这样产出的内容就会更加可控，你可以随时调整任意一个环节，觉得大纲不够详细，就给它增加更多的资源库，让它调用和补充；觉得内容太冗余，就让它参考过往的哪些内容进行精简，最终产出的年度总结，既贴合你的工作实际，又不用你手动大量修改。

写在最后

你可能会说：我们公司没有内部大模型，没法定制专属智能体怎么办？其实 Gemini 也有智能体定制功能，也能满足基础的定制需求，入口见下图，大家可以尝试：

但也需要注意：

1. 数据安全和隐私问题：如果要上传公司内部资料、核心项目内容，一定要做好加密，避免信息泄露；
2. 功能和资源尚不完善：可调节、可接入的项目、工具和资源还比较有限，无法实现复杂的业务诉求。

总的来说，定制智能体的核心价值，是让 AI 从“通用工具”变成“专属助手”，甚至是“数字分身”，它承载你的知识、贴合你的需求、适配你的风格，帮你节省重复劳动、提升效率。虽然目前想要让 AI 智能体完全贴合每一个复杂需求，还需要一定的时间，但不可否认：定制化，一定会是 AI 未来的核心发展方向之一。我也会持续为你分享和总结相关的经验和案例。

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