AI Agent怎么搭建?

昨晚刷朋友圈，连着三条都是晒 Agent 跑通的截图，配文都带着点按捺不住的得意。点进去细看，大半是套了个开源框架，改了两行提示词，就算成了。

也正常，这两年的科技圈，活像霞飞路上接连开张的时装店。每季都有新鲜名头摆进玻璃橱窗，亮闪闪地晃人眼睛。前阵子满街还在说大模型，转眼的工夫，橱窗里的海报就全换成了 Agent。

字都是认得的，凑在一起，倒像洋行里的英文合同。看着热热闹闹人人都在聊，真要伸手去碰，总隔着一层毛玻璃，看不真切，也摸不着门道。很多人问，AI Agent 到底怎么搭。要花多少钱，要学多少东西，要踩多少坑。今天就掰开揉碎了说，全是实打实的干货，半句虚的都没有。

搭个 Agent 到底要花多少钱？

先算一笔最实在的账。搭 Agent 不是养金丝雀，不是光看着好看就行，每天跑起来都是真金白银的开销。

搁在 2025 年秋天，这事还不是普通人能碰的。那时候行业里做 Agent，默认底座选 GPT-4 Turbo，输入十美元百万 token，输出三十美元百万 token。按最普通的用量算，日均五百次交互，单次平均输入八百 token、输出三百 token。单是模型调用的费用，一个月折人民币就要七千八百块。这还没算向量数据库、云服务器、第三方工具接口的钱。那时候普通开发者提 Agent，都默认是公司项目，个人掏腰包玩的，多半是不差钱的技术爱好者，玩票性质居多。

变化是从 2025 年年底开始的。十二月里，OpenAI 先动了手，把 GPT-3.5 Turbo 的价格砍了一大截。输入从每百万 token 零点五美元，降到零点一五美元；输出从一点五美元，降到零点六美元。我当时身边有个做独立开发的朋友，当天就把自己的小项目底座换了，说省下来的钱够他每个月多喝两箱冰可乐。那时候就有人开始动心思，用 3.5 的底座搭简易 Agent。成本直接落到原来的十分之一，一个月几百块就能跑起来。只是能力差了一截，就像穿惯了狐皮大衣的人，换了件夹棉的薄袄。暖和是还能暖和，真要拿去赴宴，终究是上不了台面。

很多人那时候就说，这只是开始。果然，开了年，降价的潮水就一波接一波涌过来，连喘气的空隙都不给人留。

2026 年一月，GPT-4o mini 正式上线商用。一出来就定了低价，输入零点零七五美元百万 token，输出零点三美元百万 token。还是按之前的用量算，同样的五百次日均调用，单月模型成本折人民币四百二十块。比起一年前的七千八，零头都不到了。二月里，Anthropic 紧跟着调价。Claude 3 Haiku 输入零点一美元百万 token，输出零点二五美元百万 token，长上下文版本只加两成溢价。两家海外厂商的价格，算是咬到了同一档。

三月，国产模型跟上了最狠的一刀。DeepSeek V4 正式开放商用 API，输入零点零五元人民币每百万 token，输出零点一五元每百万 token。一百二十八 k 的上下文窗口，不加收任何费用。说出来很多人不信，我第一次看到价目表的时候，反复刷新了三次页面，以为是标错了小数点。同样的调用量拉满了算，一个月的模型开销，八十七块钱。

没人想到能降到这个地步。就像永安公司里挂着的进口绸缎，头年还卖十几块大洋一匹，转过年来剪了标摆进折价部。摸上去还是一样的滑润光泽，价签上的数字已经薄得像层蝉翼，风一吹就能飘起来。

五月里，价格再下一个台阶。豆包 Pro API 宣布调价，输入从每百万 token 零点零八元，降到零点零三元；输出从零点一二元，降到零点零六元，原生支持工具调用和记忆模块。同量级的调用量，月支出算下来不到四十块。一杯奶茶的钱，就能让一个 Agent 给你跑满一整个月。这话我跟一个做企业采购的朋友说过，他愣了半天，说还没他每月买打印纸的办公耗材钱贵。

【成本跌得比上海的梅雨季还快】，一年时间，从七千八跌到四十。数字摆在这里，不用多说什么，人人都能算明白这中间的分量。

坊间总有人等着抄底，看着价格一路往下走，反倒攥着钱不肯动了。总觉得下个月还能再降，再等等也不迟。这心思和换季时买衣裳的女人一模一样。盯着橱窗里的裙子，从上新看到打折，从打折看到清仓，总想着再便宜十块钱就下手。临了等到断码了，才发现自己喜欢的那款早就没了。

一步步拆：Agent 到底是怎么搭起来的

账算清楚了，心里就有底了。再来说说手头上的活，到底怎么一步步把 Agent 搭起来。

搭 Agent 不像搭积木，图纸摆出来，按颜色拼上就行。也不像包馄饨，皮裹着馅，捏紧了不漏汤就合格。它更像老裁缝做一件旗袍。量尺寸、选料子、滚边、上盘扣，每一步差个分毫，穿在身上就不是那个味道。

先讲最核心的，底座选型。这就像旗袍的料子，是整个东西的根基。料子选得不对，后面针脚再细，也出不来好效果。别笑，真有人一上来就充钱开 GPT-4o 的接口，跑了三天账单出来，心疼得连夜换模型。这种事圈子里每个月都能听到几桩。

现在市面上能用来搭 Agent 的模型，大大小小有几十款，掰着指头数，其实也就三档。

第一档是顶配效果款。追求能力上限的，选 GPT-4o 或者 Claude 3 Opus。2026 年六月的现价，GPT-4o 输入五美元百万 token，输出十五美元；Claude 3 Opus 输入十五美元，输出七十五美元。这类模型适合做 To B 的付费项目，对准确率要求极高的场景。个人玩家很少碰，毕竟调用一次几块钱就没了，玩不起。

第二档是平衡款，也是现在市面上的主流。GPT-4o mini、Claude 3 Sonnet、DeepSeek V4，算是三足鼎立。Claude 3 Sonnet 长文本处理最稳，处理几十万字的文档不容易乱，输入三美元百万 token，输出十五美元。GPT-4o mini 多模态能力强，图片、表格都认得准，生态也最完善。DeepSeek V4 中文理解最贴合国内用户，工具调用准确率比同价位模型高两成，价格只有前两者的几十分之一。没有绝对的好坏，全看你用来做什么。做外贸的选前两款顺手，做国内场景的，后者的性价比摆在这里，明眼人都算得过来。

第三档是极致成本款。豆包 Pro、通义千问 Lite，还有本地部署的开源小模型。豆包 Pro 刚才算过，一个月几十块钱，普通场景完全够用。要是调用量特别大，又担心数据安全，本地部署个 Qwen 2.5 7B 模型，一张二手 3090 显卡就能跑起来。一次性硬件成本四千多，后续不用再掏一分钱 token 费。很多人一上来就想选最好的模型，其实大可不必。就像做日常穿的旗袍，没必要非用上等织锦缎。杭绸料子舒服耐穿，洗多少次都不变形，反倒更适合过日子。

料子选好了，接下来要说的是记忆。Agent 好不好用，很大程度上看它记不记得住事。记性差的 Agent，你上一句刚说过自己是做电商的，下一句它就问你是做什么行业的。跟金鱼似的，转个身就忘，用着能把人憋出内伤。

记忆分两种，短期的和长期的。短期记忆就是对话上下文，现在的模型基本都带 128k 以上的上下文窗口。简单的场景，直接把历史对话塞进去就行，不用额外折腾。几十轮对话下来，它都记得清清楚楚。

长期记忆就麻烦一点。比如要记住用户一个月前说过的偏好，几百轮对话之前提过的需求。这时候就得用向量数据库。说起来也有意思，前两年向量数据库还是个独立赛道，融了不少钱，这才多久，就快成大模型的附送功能了。搁在 2025 年，做向量数据库基本都用 Pinecone。按存储量和查询次数收费，百万条向量每月大概二十美元。小项目用着不贵，但总归是一笔固定开销。

2026 年就不一样了。开源的 Chroma、Milvus，本地部署完全免费，功能对中小项目来说绰绰有余。就算用云服务版，一个小实例每月也就几十块钱，和白送差不多。更省事的是，现在很多大模型 API 直接内置了记忆功能。比如豆包的 Agent 平台，后台开个开关就自动生效，不用自己搭向量库，也不用写代码维护。省了至少两三天的开发量。早些年搭向量库还挺折腾人的，我认识个新人光部署 Milvus 就踩了三天坑，端口死活连不上，最后抱着电脑在技术群里蹲到凌晨两点。现在倒好，新人上手连向量库是什么都不用深究，直接就能用。

记忆这东西，其实和人的心性一样。装得多了，就容易杂，容易乱。从前要专门打个匣子分门别类放好，现在匣子直接做在了模子里，省了不少归置的功夫。

光有记性还不够，Agent 能不能干活，干得好不好，全看工具接得顺不顺。就像一个佣人，光会听话不行，还得会扫地、会做饭、会出门买东西。工具就是 Agent 的手和脚，接得越多，能做的事就越多。

常用的工具翻来覆去也就那几样：网页搜索、文件读写、代码执行、自定义 API 对接。先说网页搜索。2025 年的时候，要自己接 SerpAPI 或者谷歌搜索接口，调用一次几分钱，准确率还忽高忽低。现在不用了，主流模型的 API 基本都自带联网检索功能。开关一开就能用，检索结果的准确率，比 2025 年自己接第三方接口高两成左右。关键是不额外收钱，都包含在 token 费用里。

然后是文件解析。PDF、Excel、Word、图片，这些格式的文件，从前要接专门的解析库。格式稍微乱一点，解析出来就全是乱码，还要自己写正则表达式一点点修。现在原生多模态模型普及了，直接把文件传进去就行。表格里的数字，图片里的文字，扫描件里的印章，都能认得明明白白。省了至少三成的开发工作量。

代码执行和自定义工具，稍微麻烦一点。要按照 Function Call 的格式，写清楚函数名、参数、功能说明。熟手半天能写五六个工具，新手对着官方文档抄例子，两三天也能跑通。

很多人一上来就说要用 LangChain 框架。搁两年前这话没错，那时候工具调用、记忆、流程都要自己拼，框架能省很多事。现在不一样了。不是说框架不好，是很多人根本用不上那么多功能。就像你只是下楼买个菜，没必要开个货车去。我见过不少项目，整个代码里 LangChain 占了一大半，真正的业务逻辑没几行，出了 bug 排查半天，最后发现是框架本身的兼容问题。简单的单 Agent，直接调用模型原生的工具调用接口就行。延迟比用框架低百分之四十，代码量少一半，出了问题也好排查。框架反倒适合复杂的多 Agent 协作场景，普通玩家根本用不上。

就像做菜，家常小炒直接下锅炒就行，没必要摆一整套西餐餐具。排场是有了，菜反倒炒得不香了。

很多人搭完工具，跑起来就傻了眼。Agent 做事东一榔头西一棒子，问它一个问题，它搜八九个不相干的网页，绕来绕去给不出个准话。这不是工具的问题，是缺了规划能力。就像一个没头苍蝇，翅膀再有力，也飞不到想去的地方。

很多人搭完 Agent 第一反应是嫌它笨，其实不是笨，是没人教它按步骤做事。人刚上班还要带教呢，何况模型。最基础的规划，用 ReAct 模式就行。让模型一边思考一边行动，想清楚下一步做什么，再调用工具，拿到结果再接着想。这个不用额外开发，提示词里写清楚规则就行。比如 “先分析用户需求，再决定是否调用工具，拿到工具返回结果后，再给出最终回答”。效果不算顶尖，但日常用足够了。

要求高一点的，用 Plan-and-Execute 模式。先列出来完整的执行计划，分好步骤，再一步步去做。中间遇到问题，还能自己调整计划。2025 年做这个，要自己写状态机维护整个流程，很是麻烦。现在很多模型都内置了规划模式，比如 DeepSeek 的 Agent 专用接口，传一段系统提示词就能开启。规划的准确率，比纯靠提示词写出来的高百分之三十五左右。

再往上走，就是现在炒得很热的多 Agent。一个做调研，一个写文案，一个做审核，几个 Agent 分工协作。做这个一般用 CrewAI 或者 AutoGen 框架，搭起来不难，看着也热闹。2026 年上半年，GitHub 上新增的多 Agent 项目，比上一季度涨了一百二十 percent。我见过不少团队演示多 Agent，屏幕上几个头像跳来跳去，看着特别唬人。私下问落地情况，都打哈哈，说还在优化。

【真正跑通商业闭环、能稳定盈利的多 Agent 项目，不到十分之一】。大多是搭起来演示的时候很惊艳，真要落地干实际的活，效率还不如一个熟手员工快。个中缘由，不必细说。数字摆在这里，懂的人自然懂。

潮水漫过来之后

门槛一降，进来的人就多了。就像租界的公园收了门票钱，从前只有洋人能进，现在普通人花几个铜板也能逛了。

最先涌进来的是个人开发者和小团队。2026 年第二季度，GitHub 上新增的 Agent 相关项目，比一季度涨了一倍还多。其中八成都是个人开发者做的垂直小工具。有做简历优化 Agent 的，有做客服回复 Agent 的，有做数据分析 Agent 的。大多是针对一个很小的场景，把流程跑通，挂在网上收点小钱。一个月赚个几千块，补贴点家用，倒是比上班自在。说起来也有意思，这波人里好多都是当年玩微信小程序、做 Chrome 插件的老面孔。风口换了一茬又一茬，做事的还是那批人。

然后是传统的软件公司和 SaaS 厂商。从前做 CRM 的、做 ERP 的、做客服系统的，现在都忙着往自己的产品里加 Agent 模块。2026 年上半年，国内拿到融资的 Agent 应用公司有二十七家。其中一半以上，都是原来做企业服务的团队，换了个 Agent 的壳子，故事就又能讲一遍。当然了，换壳归换壳，真能把 Agent 嵌进业务里提效的，也不是没有。只是少，大多是凑个热闹，给 PPT 上加个新概念，方便出去谈客户。

最热闹的当属知识付费圈。99 块钱的 Agent 搭建教程满天飞，号称三天学会，月入过万。课程内容翻开来，大多是把官方文档翻译一遍，配两个演示用的 Demo。我朋友圈里就有俩做课的，上个月刚卖完 AI 绘画课，这个月海报就换成了 Agent 实战营。文案都没怎么改，就把关键词换了换。买课的人不少，真能学完靠这个接单赚钱的，百无一二。就像当年上海滩流行开照相馆，懂不懂摄影的都租个门面架机器。真正能拍出好片子、留得住客人的，终究还是少数。

也不能说人家割韭菜，毕竟信息差永远存在。有人愿意为捷径付钱，就有人愿意卖捷径。这也正常。任何风口起来的时候，都是卖铲子的先赚钱。等潮水退一点，才看得清谁在裸泳。

很多人问，接下来 Agent 会往哪走。其实不用猜，看成本和技术的走势，就能摸个大概。先说价格。2026 年刚过去一半，已经降了三轮。按现在算力成本的下降速度，下半年大概率还有一到两轮调价。尤其是国产模型，输入价格很可能摸到每百万 token 一分钱的线。

成本再降下去，Agent 就会从一个 “增值功能”，变成软件的标配。就像现在的网站都有搜索框，以后的软件都会带个 Agent 助手。

再说技术方向。单 Agent 的能力现在已经很成熟了，日常的工作流基本都能覆盖。接下来的看点，一个是多 Agent 协作，一个是端侧 Agent。多 Agent 现在还在早期，坑很多，但潜力也大。真要是能把几个 Agent 的协作磨顺了，很多重复性的岗位工作，就能整个端掉。道理是这个道理，真落地又是另一回事，中间要踩的坑还多着呢。

端侧 Agent 更是悄无声息地在推进。现在旗舰手机已经能流畅跑 7B 参数的模型了，延迟比云端调用低一半，数据还不用上传，隐私性好得多。2026 年下半年，预计会有三四家主流手机厂商，在系统里内置端侧 Agent 功能。到那时候，Agent 就不是电脑里的工具了，是揣在口袋里的随身助手。

还有商业模式。现在做 Agent 定制开发，2025 年报价十几万起步，2026 年已经降到几万块。小团队接个小单子，几千块钱也做。再过个一年半载，搭个普通 Agent，可能就和现在做个小程序一样。成了外包行业里最普通的活计，赚个辛苦钱。

技术从来都是这样。从神坛上走下来，落到尘土里，变成日常里随处可见的东西。才是它真正开始发挥作用的时候。

说到底，AI Agent 从来不是什么遥不可及的黑科技。从前它摆在高级百货公司的橱窗里，打着聚光灯，标着天价。路人路过，顶多踮着脚看两眼，觉得是天上的东西，和自己没关系。现在价钱落下来了，伸手就能碰到，反倒有很多人站在原地不敢动。不知道该拿它做什么，也不知道自己能不能学会。

其实哪有那么难。就像学骑自行车，看着难，真坐上去蹬两脚，晃悠几下，也就会了。难的从来不是技术本身，是站在边上想象出来的门槛。

这城市的霓虹总在彻夜亮着，新的东西一波接一波涌过来。像黄浦江的潮水，涨得快，退得也快。有人赶着潮头赚快钱，有人蹲在岸边慢慢捡贝壳。没有谁高谁低，不过是各有各的活法。

AI Agent 的潮水，现在刚漫过脚踝。再过些日子，说不定就没过了膝盖。再往后，人人都得在水里走。早一点摸清深浅，总比浪打过来了，才慌慌张张脱鞋子强。

我会一直在这里，看着潮起潮落。把水底下的石子、泥沙、藏着的贝壳，都捡起来摊开给你看。不说漂亮话，不画大饼，只讲摸得着的实情，算得清的细账。

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