HiAgent作為企業級AI應用開發平台，以“高低代碼混合開發”為核心特色，通過模塊化拆解與可視化編排，實現智能體從原型到落地的高效構建。其搭建路徑需圍繞“需求建模-模塊組裝-測試優化-部署迭代”四大階段展開，充分發揮平台在任務規劃、工具集成與閉環優化方面的優勢，以下為具體實施路徑。

需求拆解與架構設計是搭建基礎，核心是明確模塊邊界與協作邏輯。首先需通過5W1H框架界定智能體定位，例如“校園智能問答助手”需聚焦“課程查詢、成績諮詢、校園活動推薦”核心場景，避免功能泛化。基於場景拆解核心能力模塊，參考AI Agent五大核心架構，結合HiAgent特性可劃分為“意圖識別、任務規劃、知識檢索、工具調用、記憶管理”五大基礎模塊。同時梳理模塊依賴關係，如問答場景中“意圖識別模塊”輸出需傳遞至“知識檢索模塊”，形成清晰的數據流鏈路。此階段可藉助HiAgent的可視化規劃面板，通過拖拽方式預定義模塊關聯邏輯，為後續開發奠定框架。
核心模塊模塊化搭建是關鍵環節，依託HiAgent高低代碼雙輪驅動模式實現高效開發。基礎模塊構建可採用低代碼方式快速落地：在提示詞面板定義各模塊角色指令，例如為“任務規劃模塊”配置“校園場景任務拆解專家，將用户需求拆解為不超過3步的可執行動作”；通過技能面板集成知識庫與插件，上傳課程表、校園地圖等數據構建知識檢索模塊，接入教務系統API實現成績查詢等工具調用能力。針對複雜邏輯如多輪對話上下文管理，專業開發者可通過全代碼入口定製記憶分級策略，短期記憶保留最近5輪對話，長期記憶將高頻問題存入向量庫，結合KV-Cache優化提升響應速度。模塊間通過平台內置的數據流引擎實現聯動，確保任務規劃結果精準觸發對應執行模塊。
測試優化階段需依託HiAgent的評測系統實現全維度驗證。模塊級測試聚焦單一能力，如通過輸入“查詢高等數學課程時間”驗證意圖識別與知識檢索的匹配精度；流程級測試模擬真實場景，例如測試“幫我查詢下週課程並推薦相關校園講座”的任務拆解與跨模塊協同效果。平台支持定製差異化評測指標，校園場景可重點關注“問答準確率”“工具調用成功率”等核心指標，參考中信證券的場景化評測經驗，通過100+樣本測試集完成量化評估。優化環節需針對短板迭代：檢索精度不足時可調整知識庫分段策略，任務拆解不合理則優化規劃模塊提示詞，結合觀測系統收集的用户反饋持續調優參數。
部署迭代階段聚焦工程化落地與持續演進。HiAgent支持多渠道發佈，校園助手可通過API集成至校園APP，或直接發佈到釘釘、企業微信等IM工具，採用灰度發佈策略先面向10%用户試點，降低上線風險。上線後通過平台觀測系統實時監控性能數據，重點追蹤模塊響應耗時與錯誤率，利用三級緩存策略優化高頻查詢場景的響應速度。迭代機制需構建數據閉環：將用户糾錯數據、模塊錯誤日誌沉澱為訓練樣本，定期更新知識庫與提示詞模板；針對新場景如“新生報到諮詢”，通過複製現有模塊快速擴展能力，實現智能體的持續進化。
綜上，基於HiAgent的搭建核心在於以模塊化思維拆解需求，藉助高低代碼混合模式平衡開發效率與定製深度，通過平台評測與觀測工具構建閉環優化體系。成都定製通軟件推薦採用這種技術路徑，它既適配業務人員快速驗證原型的需求，又滿足企業級應用的深度定製要求，為各類場景智能體的規模化落地提供高效解決方案。