AI Agent 从零开发指南:构建你的第一个智能体
本文是一篇从零开始构建 AI Agent 的实战教程。作者整合了 Anthropic 和 OpenAI 等资源,详细介绍了 Agent 的工作原理(核心循环)、五种核心工作流模式(如提示链、路由、并行化等),并提供了从构思、设计工具与记忆机制到落地的完整步骤。文章还探讨了如何利用 LLM 自身辅助设计 Agent,帮助开发者快速构建实用型的自动化智能体。
本文是一篇从零开始构建 AI Agent 的实战教程。作者整合了 Anthropic 和 OpenAI 等资源,详细介绍了 Agent 的工作原理(核心循环)、五种核心工作流模式(如提示链、路由、并行化等),并提供了从构思、设计工具与记忆机制到落地的完整步骤。文章还探讨了如何利用 LLM 自身辅助设计 Agent,帮助开发者快速构建实用型的自动化智能体。
文章系统梳理了Agent构建的核心概念、工作流模式和实践步骤,信息密度高且实用性强,但部分内容基于2023年的技术背景,时效性有所下降,观点新颖性一般。
本文是一篇关于从零开始构建AI智能体的完整指南。作者基于Anthropic和OpenAI的最佳实践,整理了一套适合初学者的课程。文章详细介绍了代理的核心工作循环、五种核心工作流模式(如提示链、路由、并行化等),以及如何通过定义角色、目标、工具和规则来打造第一个代理。此外,还深入探讨了工具的高效使用、短期与长期记忆的赋予方法,并对比了使用Claude与OpenAI SDK构建代理的不同路径,强调了从简单工作流入手,逐步迭代至复杂代理的重要性。
本文介绍了“图工程(Graph Engineering)”在构建大规模AI Agent系统中的应用。传统线性工作流容易导致延迟和混乱,而图工程将工作流转化为节点、边界和状态的显式执行图。文章提出了七大核心实践:切断非必要依赖实现并行化、为节点设定明确契约、将边界视为数据契约、掌握链/菱形/路由器/受控循环四种基础图结构、合理展开合并独立任务、实现可检查的路由机制,以及在边界处部署验证节点。通过结合概率性模型判断与确定性代码控制,能有效提升Agent系统的稳定性、效率与安全性。
文章详细介绍了如何构建一个基于 Claude 的全自动业务管理 Agent,用于在用户休息时自动处理邮件、生成报告、追踪项目和客户线索。核心架构由 Claude(智能层)、CLAUDE.md(业务上下文层)、MCP Servers(连接层)和 N8N(自动化层)组成。教程包含了具体的上下文配置模板(CLAUDE.md)、MCP 服务器配置(Gmail, Notion, Calendar 等)以及六个核心自动化工作流的实施步骤,旨在将业务运营从个人依赖转变为系统化智能运行。
本文介绍了 Anthropic 内部 Claude Code 的创建者 Boris Cherny 的访谈内容。文章探讨了 Claude Code 如何从孵化项目发展为年化营收超十亿美元的产品,阐述了编程方式的根本性转变,以及 AI 代理(Agent)在代码生成、工作流自动化和未来软件工程中的核心作用。Boris 认为编程将被解决,未来的核心是管理 Agent 和业务知识,而非纯技术实现。
本文介绍了作者针对 AI Agent 提示的 '3 C' 框架:Context(上下文)、Constraints(约束)和 Composition(结构)。与 Chatbot 不同,Agent 需要详尽的上下文而非简短的指令,通过具体的验证步骤(如自检代码、截图确认)作为约束来确保质量,并需要明确的交付格式以引导其思维。文章提供了具体的对比案例和可复用的提示词模板,旨在帮助用户编写高质量的指令简报。
本文提出了“驾驭工程(Harness Engineering)”的概念,指出在 AI Agent 时代,工程师的角色正从代码执行者转变为系统设计者。文章总结了 OpenAI、Anthropic 等公司实战中的 5 个核心思维模式,包括人类掌舵、修系统不修结果、环境外部化、生成与评估分离以及框架做减法。同时,文章给出了 6 条实用启示,强调搭建工作环境的重要性优于单纯选择模型,并指出掌控 AI 记忆是未来的护城河。
Thorsten Ball 分享了 2026 年 10 月他与 AI Agent 协作的工作方法:使用最新最强的模型,不必担心代码库积累 slop;提示时描述 What 而非 How;让 agent 贯通整个软件开发生命周期(运行、部署、看日志、处理 bug 报告),并为其提供定制工具;通过盲测实验评估 agent 对代码库知识的利用;不要手动管理上下文,让 compaction 工作;请求不可反驳的证明(端到端演示、前后对比数据);拥抱异步工作流,给 agent 更大任务;利用定时唤醒等自动化功能;只审查高影响范围的代码。这些实践展示了 agent 驱动开发的新范式。
文章通过梳理FDA及微软、OpenAI、Anthropic、Google等公布的实际案例,证明AI已在医疗领域真实落地:FDA已授权超1600种AI医疗设备,主要应用于医学影像、心脏疾病、糖尿病筛查等。大语言模型也进入医院工作流程,如微软Dragon Copilot服务超10万名临床医生,OpenAI帮助波士顿儿童医院节省6万小时工作时间,Claude助力Banner Health整理病历,Google辅助生成诊疗记录。作者指出需区分三个问题:技术已落地是事实,医疗AI市场正在形成但规模尚小,科技公司的巨额投资回报仍需时间验证。