Build Your First Agent
文章旨在通过简洁易懂的语言,帮助初学者在一下午的时间内构建第一个 AI Agent。作者指出 Agent 本质上是一个包含模型、工具集和循环的简单程序,并提出了“四步构建法”:定义目标、列出工具、选择运行时、编写系统提示。此外,文章还分享了五条实用规则(如展示工作过程、使用计划模式等)以避免常见陷阱,并列举了适合初学者的实践项目,强调构建 Agent 的核心在于理解其循环逻辑。
文章旨在通过简洁易懂的语言,帮助初学者在一下午的时间内构建第一个 AI Agent。作者指出 Agent 本质上是一个包含模型、工具集和循环的简单程序,并提出了“四步构建法”:定义目标、列出工具、选择运行时、编写系统提示。此外,文章还分享了五条实用规则(如展示工作过程、使用计划模式等)以避免常见陷阱,并列举了适合初学者的实践项目,强调构建 Agent 的核心在于理解其循环逻辑。
文章以极高的可读性透彻解释了AI Agent的核心概念,并提供了极具操作性的四步构建指南,但技术深度与观点新颖度略显平庸。
本文是一篇面向初学者的 LangGraph 实战教程,介绍如何用 Python 从零搭建一个具备工具调用、推理决策和会话记忆能力的 AI Agent。文章首先讲解 LangGraph 的三个核心概念:State(状态/共享记忆)、Node(执行步骤)和 Edge(跳转逻辑),随后通过完整代码演示项目创建、工具定义、模型节点编写、条件路由实现、Graph 组装,以及通过 InMemorySaver 和 thread_id 实现多轮对话记忆。最终实现一个 ReAct 循环(思考→行动→观察→回答)的基础 Agent,并给出网页搜索、数据库查询、RAG 检索等扩展方向。
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。
本文是一份关于如何从零开始构建并销售定制 MCP(模型上下文协议)服务器的完整指南。文章指出,当前市场对能解决实际业务问题的 MCP 服务器需求巨大,自由职业者单次开发收入可达 5000 至 15000 美元。内容分为三个月的学习路径:首月掌握协议并搭建首个服务器;次月聚焦解决企业内部工具、数据管道等痛点;第三月通过自由职业、产品化销售或企业合同实现变现。文章强调这不仅是技术开发,更是高价值的商业解决方案。
本文深度解析了一个在 Polymarket 上获利超过 100 万美元的自动交易机器人“Coinman2”的技术栈。文章详细介绍了利用 Claude (Anthropic) 等 AI 模型进行交易逻辑推理,并通过六个层级(大脑、编排、数据等)的 28 个工具构建完整系统的过程。核心策略在于捕捉 Polymarket 与 Binance 之间的价格滞后(套利机会),通过高频交易和严格的风控(如凯利公式)获利。
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。