我今天想构建一个人工智能代理(完整课程)
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。
文章提供了清晰的AI Agent构建步骤和实用建议,结合了最新SDK信息,具有很高的可操作性,但在原创新颖性上略有不足。
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。
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。
本文是一篇基于 Claude Agent SDK 的多智能体系统构建教程。作者指出当前多数'多智能体系统'只是昂贵的混乱,问题不在模型而在架构。文章介绍了子代理的四大价值:上下文隔离、并行化、专业化指令和工具限制,并说明 Opus 5.5 在成本、effort 分级和时间感知三方面如何优化 agent 团队。核心原则是:大多数任务不需要团队,单一 agent 更快更省。教程详解了团队架构的三个角色——编排器、专家和批评者,并从搭建 SDK 环境开始,手把手演示先构建独立编排器、再逐步委派任务的实践路径。
文章从训练角度剖析 system prompt 为何能影响模型行为。作者以 nanobot 的 SOUL.md 为切入点,梳理了 OpenAI Instruction Hierarchy(训练模型处理指令冲突,拒绝率提升至92.6%)、Llama 2 的 Ghost Attention(多轮指令保持)、Anthropic 的 character training 与《Teaching Claude Why》(角色与原则内化)、Deliberative Alignment(规则通过训练学习)、The Assistant Axis(角色行为的内部激活证据)等研究,说明 prompt 中一句指令的效果取决于上下文与模型已学到的能力。最后建议:先用少量指令说清目标,根据失败案例迭代,随模型演进精简 prompt,把通用能力交给模型本身。
Anthropic与OpenAI同日发布多款新模型:Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol和Luna。作者详细评测了各模型的定位与表现:Opus 5.5作为Claude系列性价比模型,Coding能力达到SOTA,成本下降40%,速度提升30%,但Token消耗大;GPT-6 Sol和Luna主打降本,价格比上代便宜50%甚至低于Deepseek,Token效率出色、幻觉率大幅降低,但审美与细节能力有明显降级。作者指出两家公司差异化路线:Anthropic专注Coding通往AGI,OpenAI专注全面Agent能力,并给出不同场景下的模型选择建议。
文章系统梳理了 ChatGPT 和 Claude 的降智与封号机制。降智方面,OpenAI 会通过换成小模型、缩短思考时间、转给安全模型三种方式降级请求,原因是算力配给、对可疑账号降级而非封号、以及路由器本身的错误。作者认为 IP 只是第一道门槛,账号健康度(登录出口、档位、账号权重、环境一致性、渠道)才是风控打分的核心。封号方面,OpenAI 查的是账号用途而非网络来源,Claude 则因政策更严、检测信号(IP 关联、支付方式、时间同步、代理访问)明确而封号更狠。文章引用了大量官方文档、员工发言和社区案例作为佐证。
文章系统讲解如何编写 AI Skill:从用一句话加 SOP 封装出第一个 60 分的 skill,到通过把目标改写为动作、补充约束、设计自由度和提高词表颗粒度来提升到 90 分。作者拆解了摄影 skill 和封面 skill 两个开源案例,指出高手的秘诀在于将模糊概念拆成可执行的词表和明确的「不要」清单。还介绍了如何让 AI 递出陌生领域的行话词表,并澄清了 skill 与提示词、智能体的区别。全文强调约束和颗粒度决定 skill 的专业程度。
本文是一篇通俗易懂的 AI Agent 入门到进阶教程,讲解了 Agent 的核心原理与工程实践。作者用公式'Agent = 模型 + 目标 + 工具 + 记忆 + 运行循环 + 安全边界'拆解 Agent 构成,对比聊天机器人、自动化流程与 Agent 的差异。文章详细介绍三种经典模式(ReAct、Plan-and-Solve、Reflection)、工具设计的六条硬规则、提示词注入攻击防范、记忆/RAG/上下文工程的区别与用法,以及工作流、低代码、框架、自研四条实现路线的选择建议,并涉及 MCP、多智能体和 A2A 等概念。