一个高水平专家的构成要素是什么：

1. 相关领域的专业知识储备
2. 成体系的模式化思维
3. 对于业务场景的深刻理解
4. 理解咨询对象的知识基础、话语体系、主体诉求
5. 根据咨询内容给出基于对象基础的知识和建议
6. 必要时能够连接外部资源和专业力量

当你和一个通用的AI对话时，因为AI大模型海量的训练知识集和巨大的参数等基础，相对于人本身极其有限的知识能力，它是一定能给出你不错的信息和输出的。但这是一种泛化的知识能力，它不一定能给出对于你需求“刚刚好”、“很有用”的回复。

就类似你生活中碰到什么问题，一个有经验的mentor可以给你一些支持，但真碰到专业上的难度，还是需要垂直领域的专家支持。这就是通用AI大模型和AI专家智能体的区别。

一个产品化程度、高可用性都比较高的AI专家智能体，对应前面的特点，实现的技术包括：

1. 专业知识储备：基于向量数据库技术的专业知识库
2. 模型化思维：精调的专家模型（重度），角色提示工程（轻度）
3. 业务理解与分解：工作流
4. 需求理解：思维链（内置+外部）
5. 外部链接：MCP，A2A

先暂时写这么多，在此基础上，可以开始结合具体的业务需求，进行相关AI技术的原材料、功能件、技术栈的选型和定制，经过需求分析、方案提出、原型设计、N轮迭代，逐步实现一个在具体场景下可用的AI专家、AI牛马了。