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开发智能体（Agent）插件 / AI Agent 插件，通常是指给一个大模型（如 ChatGPT、通义千问、文心、豆包、自建 LLM）扩展能力：接入外部 API、数据库、应用、自动化任务、浏览器操作等。

要开发这种插件级的能力，需要掌握一套完整的技术栈。下面按基础 → 前端 → 后端 → LLM → 工具链 → 部署梳理给你。

✅ 一、必须要掌握的核心技术（建议至少熟练这些）

1. Web API / HTTP 能力

智能体插件几乎都需要通过 API 来调用外部能力：

HTTP 协议REST API 设计JSON 格式解析 / 构建身份验证（API Key、OAuth2、HMAC、JWT 等）Webhook

✔会写接口、调接口，是插件的基础。

2. 一门后端开发语言

常见用于开发智能体插件的语言：

你会 React 和前端，建议直接上Node.js + Express / Koa。

3. LLM（大模型）相关能力

开发智能体插件必须懂一定程度的 LLM 工作原理：

Prompt 设计（系统指令、上下文管理）Function Calling（模型调用外部函数/API）RAG（检索增强，如向量库）Agent 框架（如工具调用、消息驱动任务）Token、上下文窗口、温度等参数配置

✅ 二、如果你想做类似 ChatGPT 插件，还需要以下能力

1. 插件规范理解

例如：

OpenAI Plugins / GPTs 的 manifest.jsonAPI schema（OpenAPI）Function Call（函数映射）OAuth 授权流程

这些是插件能让大模型调用你的接口的关键。

2. API 文档设计能力（OpenAPI / Swagger）

插件大多需要：

openapi.yamlmanifest.json

里面描述：

插件名称插件要调用的 APIAPI 参数结构返回值

3. AI 编排框架（可选但很重要）

主流 Agent 框架：

想做专业智能体应用，这些非常重要。

✅ 三、前端开发能力

如果你的智能体插件需要 UI（应用层）：

React（你已经熟练）Next.js（SSR 很适合 AI 应用）TailwindCSS（快速构建 UI）前端调用 LLM API 的最佳实践

智能体前端更多用Next.js + OpenAI SDK实现聊天界面和 Agent 操作。

✅ 四、数据库 & 存储（可选，但常用）

大多数智能体都需要一个数据层：

MySQL / PostgreSQL （结构化数据）MongoDB （非结构化数据）Redis（缓存）向量数据库（RAG 必备）Pinecone、Milvus、Qdrant、Chroma

你要做带知识库的智能体 → 必须会一个向量库。

✅ 五、部署能力（关键）

智能体插件需要上线才能被用户调用：

DockerNginx / 反向代理云服务阿里云 / 腾讯云 / Cloudflare / Vercel域名配置（HTTPS）

ChatGPT 插件必须支持 HTTPS，所以部署知识不可少。

六、一套完整的智能体插件技术栈（推荐组合）

下面是最适合你的组合方案（基于你现有前端背景）：

1. 前端

Next.js + ReactTailwindCSSSWR / Zustand / Redux（可选）

2. 智能体层（核心）

OpenAI API / Qwen APIFunction CallingLangChain.js / LangGraph

3. 后端

Node.js + Express / KoaOpenAPI schemaJWT / OAuth2（插件授权用）

4. 数据层

PostgreSQLRedisChroma / Qdrant（向量库）

5. 运维部署

DockerNginxVercel（前端）阿里云 / 腾讯云（后端）

七、如果你的目标是 开发商业级智能体插件

你还需要：

任务编排（workflow）多智能体协作工具调用设计（搜索、数据库、对接业务 API）日志系统（埋点）数据安全 / 隐私合规（非常重要）模型切换（OpenAI / Qwen / DeepSeek）

结论：智能体插件开发，需要什么技术？

你至少要会：

✔ 后端开发（Node.js / Python）

✔ API 设计 + OpenAPI

✔ LLM Function Calling

✔ Prompt 工程

✔ (可选) RAG + 向量数据库

✔ 部署（Docker + HTTPS）

如果你掌握以上，你就能开发：

ChatGPT 插件企业内部智能体自动化助手聚合 API 智能体多工具智能体工作流智能体

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