上个月接了个私活儿，甲方非要搞个能自动处理邮件的AI小助手。本来想直接买现成的，结果人家提了二十多条定制需求，得，只能自己撸袖子干了。折腾三周终于跑通，就把踩坑过程整理成五个土办法：

第一步：先把需求当包子捏瓷实

别指望AI啥都会干！我搬个小板凳跟甲方泡了两天，把"智能处理邮件"拆解成具体动作：①自动识别催款邮件 ②提取合同编号+金额 ③分类转给对应销售 ④遇到投诉自动标红。白纸黑字写了验收清单，省得做完扯皮。

第二步：别急着写代码，先搭积木

网上框架多到眼晕，试了三个发现：LangChain看着高大上，配环境能卡三天；AutoGPT跑起来像拖拉机，十分钟烧我五块钱话费。选了老工具Docker+Python，虽然土但仓库里现成的零件多，抄作业改改就能用。

• 核心引擎：直接白嫖开源的LLM模型（嫌弃它慢？用剪枝压缩后速度x3）
• 邮件抓手：IMAP协议库+正则表达式，专治各种乱码邮件
• 转交系统：二十行代码对接企业微信机器人

第三步：给AI画行动路线图

最烧脑的环节！拿"处理催款邮件"举例，得让AI像小学生做应用题：

1. 拆解邮件标题是否含"付款"、"结清"等关键词
2. 扫描正文抓取合同编号（遇格式错误的启动人工修正）
3. 把金额数字和销售名单自动配对
4. 周四下午自动群发未处理提醒

画流程图时发现个坑：AI总把"尽快处理"识别成紧急工单，后来加了条规则——必须同时出现金额+合同号才触发流程，误判率立马降了七成。

第四步：边做边调教，别憋大招

千万别等全做完再测试！我每天拿真实邮件喂给AI：

• 周一发现它把¥1,000.00识别成千元整数
• 周三抓出个bug：带附件时跳过正文分析
• 最搞笑是AI把老板的"周末钓鱼约吗"标成客户投诉...

每改完一版就塞进测试集跑通宵，迭代了11次才达标。

第五步：上线当保姆

以为开发完就解脱？天真！

部署时被服务器内存卡脖子——原计划2G够用，实测跑模型得8G。临时加钱升配不说，还得写监控脚本盯着：内存超80%自动重启、每天凌晨备份知识库、异常日志微信报警。现在每天第一件事就是查AI小助手的体检报告。

现在这玩意儿跑了半个多月，虽然偶尔把发票识别成演唱会门票，但确实省了销售部门每天两小时查邮件时间。有朋友问难不难？说实话比装修房子简单——毕竟AI不会跟你抬杠，改需求不用砸墙重来。

说句掏心窝的：小白别被"智能体"唬住，本质就是让机器按流程图打工。 下次试试教AI报销贴发票，比人类财务好说话多了（至少不会嫌你票贴歪了）！