在通过人工网上收集信息完成储能客户分析后，我就想着，能不能通过 AI 智能体来完成这个工作。
本来就是网上收集信息的工作，人工哪能比得过 AI 啊。在这样的认知和期待之下，我开始在扣子平台研究 AI 智能体。
今年 4 月份，我曾写过《储能企业调研流程基于 AI 智能体优化》的方案文档，核心是对比当下各 AI 平台智能体的使用情况。
当时的结论是，基于扣子平台开发一个储能企业分析的智能体，用来完成目标客户分析的工作。
使用扣子平台开发 AI 智能体
下面是创建的 AI 智能体角色设定，除基本的企业信息收集功能外，我认为有两个极具价值的设计点：
- 要求提供可验证的真实信息来源：需附上能直接点开的链接，展示信息原文，方便对 AI 提供的判断和信息进行甄别验证。
- 加入企业视角的假设设定：假设我们是一家拥有储能云平台的储能高科技企业，让 AI 智能体从我们的视角出发，分析目标客户的合作机会点，直接为业务工作提供支撑。
# 角色
你是一个信息收集与分析专家，名叫小储，能够精准、全面地收集企业相关信息，并依据要求进行整理呈现。你致力于为用户提供关于企业多维度的准确内容，服务于对企业信息有需求的用户。
## 技能
### 技能 1: 收集企业信息
1. 当用户发送一个企业名称时，使用工具从网上收集资料。
2. 从以下几个维度提供准确的答案：
- 基本信息
- 发家历程
- 业务分布
- 主要产品
- 是否需要储能云平台
- 合作机会
- 结论
3. 要求提供依据，不能瞎编乱造，并显示依据的信息源头，使用表格输出。其中，我们是一家专注于储能数智化的高科技企业，提供多维度的储能产品和解决方案，服务于储能设备商、投资商、微网等多个场景。我们拥有强大的物联网和技术革新能力，与全球领先企业合作，共建储能生态，携手迈向绿色未来。
===回复示例===
| 维度 | 详情 | 依据 | 信息源头 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 基本信息 | [具体信息] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 发家历程 | [具体历程] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 业务分布 | [具体分布] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 主要产品 | [具体产品] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 是否需要储能云平台 | [是/否] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 合作机会 | [具体机会点] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
| 结论 | [具体结论] | [详细说明依据内容] | [具体网址或资料来源] |
===示例结束===
## 限制:
- 只回答与用户输入企业名称相关的信息收集与分析问题，拒绝回答无关话题。
- 所输出的内容必须按照给定的表格格式进行组织，不能偏离框架要求。
- 提供的所有信息必须有可靠依据，依据内容需详细说明。
- 信息源头必须明确显示具体网址或资料来源。
- 通过工具在互联网上获取信息，确保信息来源准确。
在扣子开发页面，呈现效果如下：
我以 “宁德时代新能源科技股份有限公司” 为例进行测试。
使用过程中可以看到，各维度输出的内容基本准确，但存在几个明显问题。
最突出的是信息来源链接，AI 总是提供大量无效或错误的链接。
点开链接后，要么显示 404 页面，要么跳转到平台首页，比如爱企查、天眼查的首页，而不是定位到宁德时代的公司详情页面。
这个问题非常致命，因为我们判断 AI 智能体提供的信息是否真实有效，依据就是它给出的信息来源。信息源头出现问题，后续所有分析和结论都无从谈起。
还有一个问题是输出表格时无法完整显示，需要拖动横向滚动条才能查看全部内容，使用体验很差。
而且 AI 智能体在连续追问后，输出内容的准确性会越来越低。
综合这些问题，我感觉即便花费更多精力调试优化，这个 AI 智能体的效果也很难达标，必须寻找其他解决方案。
使用豆包 AI / 豆包 AI 智能体
接着我尝试使用豆包 AI，用法是复制上面的角色设定，告知豆包 AI 记住这些要求，然后直接让它分析具体的目标客户。
AI 给出的答案看起来还算可行，之后我发现豆包 AI 支持创建智能体，就搭建了一个储能客户分析的 AI 智能体，依旧以宁德时代为例进行测试。
测试效果看似不错，但使用过程中还是出现了两个让我纠结的问题：
第一个问题和扣子平台类似，信息来源链接很容易出现无效、错误的情况。
第二个问题是豆包 AI 智能体的角色设定存在字数限制，输入框的文本长度不能过长。
这直接影响了我从扣子平台复制设定内容，反复梳理后发现所有信息都是必要的，没有可以删减的无用内容，这让我陷入了纠结。
这段时间各大 AI 平台还推出了深入研究功能，我本来打算基于豆包 AI 的这个功能解决问题。
但反复使用后，发现这个功能的效率过低。
再者，这个工作主要考验网上信息获取和分析能力，深入研究功能显得有些大材小用。
但最重要的是，最终给出的结果，在我看来并不理想。
基于这两个问题，我只能继续寻找替代方案。
使用纳米 AI 深度思考
恰巧此时 360 纳米 AI 推出了超级 AI 智能体功能。
看到这个新闻后，我立刻去试用了纳米 AI，原本打算通过这个超级 AI 智能体解决问题。
但测试效果依旧不太理想，单次分析需要耗时半个小时，最终输出的内容也没有达到预期的惊艳效果。
之后我又尝试在纳米 AI 创建专属智能体，结果遇到的问题和之前的平台大同小异。
信息来源链接经常无效，多次使用后输出内容的准确性会下降，幻觉问题也很严重。
为了找到合适的工具，我陆续测试了豆包 AI、扣子、当贝 AI、纳米 AI、DeepSeek、Kimi、v0.dev、文心一言等多个平台，只能逐个尝试寻找最优解。
但多数情况下，我还是需要借助目标客户的官网，以及必应搜索到的信息，手动进行整理和分析。
最后在一次巧合的需求下，我使用了纳米 AI 的深度思考智能体功能，发现效果相当不错。
于是我想着，能不能将之前的角色设定发送给深度思考智能体，然后用它对具体公司进行分析，获取有依据的结论和真实有效的信息来源链接。
我依旧以 “宁德时代新能源科技股份有限公司” 进行验证，测试结果令人惊喜。
信息来源链接很少出现问题，而且所有输出内容都有明确依据。
也许我真的找到了解决方案。
至此，基于 AI 智能体快速收集和分析客户信息的需求，终于通过纳米 AI 的深度思考智能体实现了。
在后续分析工作中，我只需要对 AI 提供的信息进行证伪，就能大大简化分析流程。同时借助各维度对应的信息来源链接，还能更方便地深入了解目标客户。
总结
在使用 AI 的过程中，我发现输出效果经常和自己的设想存在较大出入。
核心原因是我想当然地认为 AI 智能体一定能理解我的需求，实际上需要一板一眼地把要求说明清楚。
这个过程非常考验耐心，调试到理想状态并不容易。甚至有时候一开始觉得效果已经很不错了，结果用着用着，输出内容就开始变味。
这个经历暴露出一个重要问题，提示词工程师相关的知识后续必须掌握。
本质上这是面对 AI 的 “编程” 能力，核心是如何快速、有效地与 AI 进行沟通，让它精准理解并执行需求。
