Creating a AI Agent in JitAi: A Comprehensive Guide

AI Agent具备自主决策与任务执行能力。它能够根据用户输入和上下文信息，自动选择合适工具来完成复杂业务流程。一个Agent由三大核心组件构成：系统提示词、工具集和大语言模型（LLMS）。Agent还可集成知识库实现检索增强生成（RAG）。本文将引导您快速在JitAI中创建ReActAgent——一种推理与行动结合的Agent，并深入探讨JitAI中AI Agent简洁高效的工作流程与卓越成效。

创建ReActAgent

开发者只需在元素目录树中选择"AI Agent"，点击"ReActAgent"类型。系统将弹出表单供您输入名称，点击"确定"按钮即可创建ReActAgent并自动进入可视化编辑界面，整个过程简洁直观。

编写系统提示词

系统提示词是引导AI Agent行为决策的关键所在。在JitAI中，Agent的提示词通常涵盖多个维度：角色定义、可用工具、决策流程、输出规范和澄清机制。您可以修改默认模板，也可按照偏好格式自主编写，确保Agent精准执行预期操作。

选择大语言模型

JitAI支持内部配置多种LLMS（您需要提前向模型供应商购买相应API密钥；我们也提供限额免费token供您体验）。您可以在AI Agent设置中选择预配置的大语言模型。完成配置后，Agent便能理解用户输入，结合提示词与上下文进行推理，并生成精准响应。

配置Agent工具

工具集极大拓展了Agent的可执行能力，使其不仅能理解处理自然语言，还能主动调用外部服务、数据库、API等，实现信息查询、数据处理、任务执行等复杂操作。以下是两个工具功能的典型示例：

● AI Agent调用模型函数：数据模型自带常用CRUD（增删改查）功能。开发者还可根据实际业务需求自定义模型函数，实现灵活的数据操作。

● AI Agent调用MCP服务：MCP（模型上下文协议）是Anthropic于2024年11月推出的开放标准协议，旨在规范大语言模型与外部数据源、工具服务的交互。您只需在AI Agent可视化编辑器中切换至"工具"标签页，点击"添加工具"按钮，从列表中选择"MCP服务"，随后在弹出窗口中填写服务名称与配置。点击"确定"后，平台将自动加载MCP Server。成功加载后即可使用MCP服务（出于安全考虑，建议将MCP中的敏感配置管理为应用环境变量）。

JitAI的AI Agent开发平台提供全面工具链，助力您创建功能丰富的智能体，并实现与企业系统的无缝集成。通过这种结构化的ReActAgent开发方法，企业既能充分利用自主决策能力，又能全面掌控输入/输出参数与业务逻辑整合。

对于寻求AI Agent解决方案的企业而言，JitAI提供了强大框架，在保持易用性的同时支持深度定制，是开发企业级AI应用的理想平台。立即体验，开启Agent开发新纪元！