原文標題：如何在零編碼經驗的情況下構建您的第一個 AI 代理（完整課程）
原文作者：@eng_khairallah1
編譯：Peggy，BlockBeats

編者按：AI 代理的門檻，可能比許多人想像得更低。

本文是一份面向普通用戶的零代碼入門教程。文章從代理與聊天機器人的區別談起，進一步說明如何設計「代理藍圖」、如何運行任務、如何調試優化，並通過反复迭代，讓一個代理從「基本能用」逐步變成「真正好用」。

對普通人來說，學會搭建代理，本質上就是學會把自己的重複性工作自動化。一個周末，兩天時間，也許就足夠你搭建出第一個屬於自己的 AI 代理。

以下為原文：

你不需要會寫程式碼，也可以搭建一個 AI 代理。建議收藏保存。

我希望你真的理解這一點。因為大多數人讀到這句話時會點頭，但內心深處仍然覺得：搭建代理這件事，只屬於開發者。

事實並非如此。只要你能夠用清晰的英語寫出明確指令，就可以在這個周末搭建出一個 AI 代理。不是玩具，不是演示版，而是一個真正可用的代理：它能夠接收一個目標，將其拆解為多個步驟，調用工具完成每一步，並最終交付真實結果。

現在正在搭建代理的人，並不全是工程師。他們中有市場人員、創始人、顧問、研究員和內容創作者。他們只是掌握了一件事：如何把自己的需求描述得足夠清楚，讓 AI 能夠執行。

這就是唯一需要的能力。

本文會帶你從零開始，搭建你的第一個真正可用的 AI 代理。不需要程式碼，不需要終端經驗，也不需要計算機科學背景。你只需要 Claude、一個清晰目標，以及一個專注的周末。

到週日晚上，你就會擁有一個能夠為你的生活或業務真正發揮作用的代理。

週六上午：先理解什麼是真正的 Agent

Agent 不是聊天機器人

大多數人以為，Agent 只是一個更高級的聊天機器人。其實不是。

聊天機器人等待你的提問，然後給你一個答案，僅此而已。一個問題，一個答案。下一步要做什麼，仍然由你完成。你再回來問下一個問題，再自己完成下一步。你才是整個流程的發動機，聊天機器人只是一個回應機器。

Agent 則完全不同。你給它一個目標，它會制定計劃，並一步步執行。它會調用工具，檢查自己的工作，處理過程中出現的問題，並交付最終結果。

兩者的核心區别在於自主性。聊天機器人是輔助工具，Agent 則能夠執行任務。

舉個真實場景：你想研究五個主要競爭對手，並生成一份對比文件。

如果使用聊天機器人，你需要先詢問第一個競爭對手，復制答案；再詢問第二個，復制答案；如此重複三次。然後你還要自己整理格式，自己撰寫分析。這會佔用你大約一小時的主動工作時間。

如果使用 Agent，你只需要說：「請研究我所在行業的五個主要競爭對手，從價格、功能、目標用戶和市場定位幾個維度進行比較，並生成一份格式化的對比文件。」Agent 會分別搜索每個競爭對手的信息，收集數據，組織內容，完成比較，並交付最終文件。你只需要審閱結果。這可能只佔用你五分鐘時間。

結果相同，但過程完全不同。

一個 Agent 如何運轉

每個 Agent 都包含四個組成部分。

第一，目標。
也就是 Agent 要完成什麼任務。目標越清晰，Agent 的表現越好。

第二，計劃。
也就是 Agent 為達成目標所採取的步驟。有些 Agent 會自己生成計劃，有些會按照你設計的計劃執行。最好的 Agent 往往兩者兼具：既遵循你提供的結構，也會根據執行過程中發現的信息進行調整。

第三，工具。
也就是 Agent 可以調用的能力，例如網頁搜索、讀取文件、寫入文件、計算、API 訪問等。沒有工具，Agent 只是一個會「邊想邊說」的文本生成器；有了工具，它才真正具備在現實世界中完成任務的能力。

第四，循環。
Agent 會執行一步，檢查結果，判斷下一步該做什麼，然後重複這個過程，直到目標完成。這個循環機制，正是 Agent 具備自主性的關鍵。它不會在完成一步之後就停止，而是會持續推進，直到任務結束。

週六上午你需要做什麼

先把這一部分讀兩遍，直到你能夠向別人解釋聊天機器人和 Agent 的區別。

然後，寫下三個你在工作或生活中目前仍然手動完成、但本質上具有多步驟流程的任務。對每一個任務，列出你通常會採取的步驟，以及你會使用的工具。

最後，從中選出最簡單的一個，作為你的第一個 Agent 項目。

週六下午：用 Claude 搭建你的第一個 Agent

選擇你的平台

目前，你有兩個零代碼搭建 Agent 的選擇。

Claude Desktop 應用中的 Claude Cowork。
這是最簡單的路徑。Cowork 能讓 Claude 訪問你的檔案，並自主執行多步驟任務。如果你已經訂閱了 Claude 付費計劃，並安裝了桌面端應用，就可以立即開始。

claude.ai 上的 Claude Projects。
如果你沒有桌面端應用，也可以直接在 Claude 網頁端通過 Projects 搭建 Agent。你可以創建一個專案，加載背景資料和指令，然後通過對話運行你的 Agent 工作流。

兩種方式都可以。Cowork 更強大，因為它可以訪問你的本地檔案；Projects 更容易上手，因為它可以在任何瀏覽器中運行。

選擇你能使用的方式，然後繼續推進。

Agent 藍圖

在真正開始搭建之前，你需要先寫一頁 Agent 藍圖。這個文件會把一個模糊想法轉化為一個可執行系統。

這份藍圖需要回答五個問題。

第一，目標是什麼？
用一句話說明，具體且可衡量。

例如：「研究排名前 10 的 AI newsletter，并根据订阅人數、發布頻率和主題覆蓋範圍進行排序。」

第二，步驟是什麼？
按順序編號。

例如：

Step 1：搜索最受歡迎的 AI newsletter。

Step 2：針對每一個 newsletter，查找其訂閱人數、發布節奏和主要主題。

Step 3：將數據整理成對比表格。

Step 4：根據訂閱人數進行排名。

Step 5：撰寫一段三段式摘要，概括主要發現。

第三，Agent 需要哪些工具？
列出即可。

例如：「網頁搜索、數據整理、文件創建。」

第四，最終輸出應該是什麼樣？
請準確描述最終成品。

例如：「一份 Markdown 文檔，包含一個根據訂閱人數排序的 10 個 newsletter 對比表，並附上一段摘要，說明哪些 newsletter 增長最快。」

第五，如果 Agent 卡住了，該怎麼辦？
需要提前定義兜底規則。

例如：「如果訂閱人數沒有公開數據，就標註為『數據不可得』，不要自行猜測。」

在打開 Claude 之前，先寫好這份藍圖。藍圖本身就是你的 Agent。其他部分只是執行。

開始搭建 Agent

打開 Claude Cowork，或創建一個 Claude Project。將你的藍圖貼上進去，作為指令。告訴 Claude 按步驟執行計劃，並在進入下一步之前檢查當前步驟是否完成。

然後觀察它如何運行。

Claude 會從第一步開始，搜索網頁，收集數據，整理信息，生成對比內容，撰寫摘要，並交付最終文檔。

你的第一個 Agent 就這樣跑起來了。它不會完美。有些數據可能不準確，有些步驟可能不完整。這很正常。你會在下一個階段修正它。

週六下午你需要做什麼

按照上面的五個問題，寫出一頁 Agent 藍圖。

打開 Claude Cowork，或創建一個 Claude Project。

粘貼你的藍圖，並運行 Agent。保存輸出結果，記錄哪些部分有效，哪些部分存在問題。

先不要急著修正。只觀察第一次運行結果。

週日上午：調試、優化，讓 Agent 變得可靠

為什麼第一次運行永遠不是最後一次

你的第一個 Agent 運行結果，很可能只有 60% 到 70% 是正確的。

這是正常現象。從「基本可用」到「穩定可靠」之間的差距，正是大多數人放棄的地方。他們看到結果不完美，就認定 Agent 還沒有準備好。

他們錯了。Agent 已經準備好了。真正需要優化的是你的指令。

每一次不完美的輸出，都是一個信號。它會告訴你：藍圖中哪裡太模糊，哪裡過於雄心勃勃，哪裡缺少關鍵細節。

調試流程

拿出第一次運行的輸出結果，和你真正想要的結果進行對比。

針對每一個錯誤，問自己一個問題：「我的藍圖是否已經告訴 Agent 應該如何正確處理這個問題？」

十有八九，答案是否定的。你以為 Agent 應該知道某件事，但其實你從來沒有明確寫出來。

第一次運行 Agent 時，最常見的問題包括：

·目標太模糊，給 Agent 留下了過多解釋空間；

·步驟缺失，導致 Agent 必須自行發揮；

·沒有質量標準，因此 Agent 不知道什麼叫「足夠好」；

·沒有錯誤處理機制，所以 Agent 在遇到問題時選擇了猜測，而不是標註問題。

修復這些問題的方法，就是讓你的藍圖更加具體。然後再次運行 Agent。

優化迴圈

·執行 Agent。

·審閱輸出。

·找出一個錯誤。

·更新藍圖，修正這個問題。

·再次執行 Agent。

·重複這個過程。

這就是搭建 Agent 的核心技能。重點不是第一次就寫出完美藍圖，而是通過快速迭代持續優化。

大多數人只需要三到四輪迭代，就能把 Agent 的準確率從 60% 提升到 90%。最後剩下的 10%，則來自真實使用過程中逐漸發現的邊界情況。

周日上午你需要做什麼

審閱周六運行得到的輸出結果，並列出所有問題。

針對每一個問題，追溯它在藍圖中的缺口。

用更具體的指令、品質標準和錯誤處理規則更新藍圖。再執行 Agent 三次，並在每一次運行後繼續優化。當輸出已經真正有用時，就可以停止。

周日下午：擴展它，並搭建你的第二個 Agent

一個 Agent 很有趣，兩個 Agent 才開始形成系統

現在你已經掌握了流程，可以為一個完全不同的任務搭建第二個 Agent。

第一個 Agent 教會你機制。第二個 Agent 會教會你速度。你會驚訝地發現，第二個 Agent 搭建起來會快得多。藍圖可能只需要 15 分鐘，而不是一小時。第一次運行可能已經有 80% 的完成度，而不是 60%。優化可能只需要兩輪，而不是四輪。

這就是 Agent 搭建經驗的複利效應。你搭建的每一個 Agent，都會讓下一個更快、更好。

如果你需要靈感，可以從以下幾個成熟的入門方向中選擇。

研究 Agent。
給它一個主題，它會生成一份結構化研究簡報，包含關鍵發現、信息來源和下一步建議。

内容再加工 Agent。
給它一篇長文，它會按照你的語氣生成五條推文、三篇 LinkedIn 帖子和一段 newsletter 內容。

會議準備 Agent。
給它一個人的姓名和公司，它會整理出一頁簡報，包括對方背景、近期動態、共同聯絡人以及建議討論話題。

競爭對手監測 Agent。
給它三個競爭對手名稱，它會生成每週更新，追踪這些公司的最新公告、價格變化和產品迭代。

郵件草稿 Agent。
給它一批需要回覆的郵件，它會按照緊急程度分類，並根據你的語氣和偏好生成回覆草稿。

週日下午你需要做什麼

·從上面的列表中選擇一個第二個 Agent 的方向，也可以從你自己的工作中挑一個任務。

用 15 分鐘寫出藍圖。用一到兩個小時完成搭建和優化。

到這裡，你已經在一個週末內，零代碼搭建了兩個可用的 Agent。

接下來會發生什麼

這個週末，你已經搭建了兩個 Agent。僅憑這一點，你就已經領先於 95% 仍然只是和 AI 聊天的人。

接下來的路徑很清晰：繼續搭建更多 Agent，將它們連接到更多工具，再把它們串聯起來，讓一個 Agent 的輸出成為另一個 Agent 的輸入。你可以為團隊、客戶和自己的業務搭建 Agent。

現在正在搭建 Agent 的人，實際上正在搭建未來的工作方式。不是因為 Agent 已經完美，而是因為它們已經足夠好，可以處理那些不需要人類判斷的 80% 工作。

而「足夠好」這件事，每個月都在變得更好。

你已經向自己證明: 不用寫程式碼，也可以在一個週末搭建出一個 Agent。

大多數人會讀完這篇文章，然後想著「也許有一天可以試試」。

但真正會在這個週末搭建出兩個 Agent 的人，之後很難再回到所有事情都靠手動完成的工作方式。

希望這篇文章對你有幫助。

Khairallah ❤️

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