本文系统阐述了人工智能创建智能体的完整路径：以大型语言模型为认知内核，明确目标与角色，绑定API/RPA等工具，构建向量检索与分层记忆，采用规划与反馈闭环（如ReAct/ToT）提升稳定性，并通过离线评估、在线可观测性与合规治理保证可信运行；架构上从单体助手型逐步演进到多智能体协作，平台选择结合国内外服务与数据驻留要求，采用抽象层避免锁定；实践案例覆盖客服、运维与创作编程等场景；趋势方面，依据Gartner 2024与NIST 2023，智能体将向多模态、长上下文与治理原生方向发展，实现“可控的自治”，成为企业数字化与流程自动化的核心能力。===

要让智能体稳定连接到大模型，应先搭建统一模型接入层并实施可观测的模型路由与回退，结合RAG与工具调用增强能力，通过模板化提示与上下文压缩提升准确性，并以数据最小化、驻留策略与密钥管理确保合规与安全；持续的日志、评测与A/B测试形成质量闭环，性能与成本以流式输出、缓存与分层路由优化，最终在国内与海外生态下实现可迁移、可扩展的生产级智能体。

本文系统阐述大模型如何通过工具调用与浏览器控制协议实现网页自动化，覆盖从原理、架构到实践细节与合规治理。核心在于将页面感知、动作规划与协议执行组成闭环，结合Playwright/Selenium等框架与多模态识别提升定位与稳定性；以CDP/WebDriver BiDi、扩展、RPA与云端浏览器等路线满足不同的控制粒度与成本需求。文章强调提示注入防护、最小权限、域名白名单与审计日志等安全措施，并给出选择器策略、状态机、反自动化应对与成本优化方法。最后基于行业趋势预测，跨浏览器标准化、视觉与DOM协同及内生合规将成为主流。

本文系统回答大模型如何实现自主规划：以链式/树式思考产出高质量计划，以Planner-Executor-Critic与ReAct闭环执行并自我反思，以RAG与记忆体降低幻觉与失忆，辅以编排器实现可观测、可回滚与成本控制；结合多智能体应对高复杂度，并以人机协作与合规审计保证可控落地，最终形成受治理约束的企业级智能体系统与端到端SLA

本文从架构、能力到落地路径系统阐述低代码如何嵌入智能体：核心是在低代码工作流中把智能体封装为可复用节点，配合统一模型适配、RAG企业记忆、工具库与事件编排，并以可观测与合规治理保障运行边界。实践建议采用“Agent组件化+连接器+事件总线+RAG”的组合模式，通过五步法实现从聊天助手到可执行工作流的转化；在产品层面，具备源码导出、可视化后端与多云部署能力的平台（如网易CodeWave）便于统一编排与治理，同时可与海外平台协同。通过评估、缓存与模型路由优化性能与成本，以指标驱动的迭代实现稳定的业务收益，未来将走向多智能体协作与边缘推理的趋势。

本文给出低代码智能体的完整研发路径：以可视化工作流为核心，将LLM、RAG、函数调用和多智能体协作统一到端到端架构中，配套审计、可观测性与合规策略以保证稳定上线与可持续迭代。核心做法是以度量驱动，从需求拆解、知识接入、工具集成到灰度发布，建立“稳健可控”的执行链路。对于平台选型，建议关注开放性与治理能力，网易 CodeWave 的全栈可视化与应用/源码可导出有助于资产沉淀与多云部署；结合国内合规要求与海外生态，选择适配场景的产品以快速落地并持续优化。