1)用户需求。这是确定系统开发目标的依据。
2)领域知识评估。这是确定知识表达方法的基础。
3)知识获取方法。通常由知识工程师提出具体问题实例，再由领域专家予以解决，最后由知识工程师分析解答过程及结果，得出有关知识与推理方法。当然，最理想的情况是二者合而为一，从面消除知识获取的障碍。
4)相关的信息系统环境。待开发专家系统是否将与其它计算机应用系统（如人工神经元网络系统、模糊推理系统等）集成，集成方式和集成度（紧耦合、松耦合等）。
5)选择合适的开发工具。这是建造专家系统的首要问题，它关系到开发效率及未来系统能够达到的性能水平。开发工具的分类所示，目前应用较多的是人工智能程序设计语言（LISP语言、PROLOG语言等）、骨架系统（通常是在已获成功的具体专家系统基础上，抽出其特定领域的专家知识，保留具有通用性的知识表示框架、推理机制及支持工具，经过适当改造后形成）、组合开发工具等。
应该指出，利用普通程序设计语言（vc、VB等）开发，发展迅速，功能日益完善，对新的计算机硬软件环境更加适应，目前已有取代人工智能程序设计语言系统。
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