还在以为做一个App需要产品、前端、后端、运营、客服？摘要：看完这张图你会发现——只要你会用AI，很多工作已经不需要“人”来做了。
看完这张图你会发现——只要你会用AI，很多工作已经不需要“人”来做了。
🧠【AI Agent 是什么？】
图中最核心的结构，是“AI Agent”。简单来说，它就是一位随时待命的智能工具人，可以调用模型、记忆、工具来执行任务。它不是一个插件，而是一个“工人”。
目前主流搭建方式有三种：
1️⃣ POSTMAN：AI/API Agent Builder，可以帮你构建与API交互的智能助手。
2️⃣ Aidbase：一个可视化的 RAG 系统（知识增强生成），适合构建问答型Agent。
3️⃣ N8N：AI Agent工作流的编排器，支持无代码自动化。
🧰【技术模块三大核心：模型 + 记忆 + 工具】
• 模型：OpenAI、Claude、Gemini 等大模型
• 记忆：知识库（如Aidbase）+ 实时上下文
• 工具：API连接器、第三方插件、工作流引擎（如Zapier、Make）
🛠️【产品开发工具集】
图中还给出了三个方向的产品开发工具，非常实用：
• Relume：用AI建站，生成结构和视觉稿
• Cursor：AI辅助写代码，是程序员的新IDE
• Lovable：AI+原型设计工具，可以快速输出交互稿
📦【支持类工具：从广告到运营】
你可以看到这张图已经覆盖了从产品设计 → 编程实现 → 知识问答 → 邮件发送 → 广告自动化 → 客服支持的整个链路：
• Ads： AdCreative、Creatify、EaceLai
• Email： Instantly、Lemlist、Aidbase（内容生成）
• Workflows： N8N、Zapier、Make、Pabbly
• Support： Aidbase（FAQ回答）、OpenAI（接入对话）、Featurebase（反馈系统）
📚【Knowledge + RAG：AI不再胡说】
AI真正落地的关键，就是“喂知识”。RAG（检索增强生成）把知识库变成AI回答的来源，不再依赖预训练，而是结合自有内容来回答。
📌 总结一下：
这张图展示的是一个“模块化 AI 团队”的未来。所有组件都是 SaaS 化的，你可以像搭乐高一样去组装自己的 AI 产品系统
来源：吴天琪
