AI Agents：深入解析與手把手教學，打造專屬你的 AI 助手

每個人都在談論 AI Agent。但如果你問大多數人 Agent 到底是什麼，你只會得到一個模糊的答案：「能自主做事的人工智慧。」

實際情況比這更有用。Agent 不是一個類別，而是一個光譜。

本指南將說明不同 AI 工具在該光譜上的位置、基本的 LLM 互動與真正的自主工作流程之間的區別，以及如何用 Claude Code 建立你自己的 Agent，並將它連接到 Telegram，而且不需要你自己寫程式。

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什麼讓某個東西成為 Agent

問 Claude「我今天該發什麼文？」不是一個 Agent。那只是聊天。

告訴 Claude「找出目前 AI 領域最熱門的三個話題，選出最有互動潛力的一個，用我的風格寫一篇貼文，然後存成檔案」，然後讓它在你完全不用動手的情況下完成這一切——這才是一個 Agent。

差別不在於模型，而在於圍繞它的結構。

一個 Agent 擁有普通聊天所沒有的三樣東西：它可以自行呼叫的工具（搜尋、檔案系統、執行程式碼、外部 API）、跨任務持續存在的記憶（而不僅限於單一會話）、以及一個會持續運作直到任務完成、而非只產生單一回應的循環。

你加入的這三樣東西越多，你需要參與的部分就越少。這就是核心概念。

光譜：從聊天到 Agent

在最底端，是基本的聊天。你提問，Claude 回答，會話結束。沒有工具、沒有持續的目標、沒有在世界上行動的能力。

再上一層：啟用工具的 Claude。當 Claude 在回答前搜尋網路、讀取附加檔案或生成圖片時，它已經稍微具備了 Agent 的特性。你並沒有一步步告訴它要做這些事；是它自己決定需要這麼做。

再往上：多步驟工作流程。你給一個目標，Claude 將其分解成步驟，執行每一步，檢查結果，並交付最終產出。你在步驟之間無需介入。

在最頂端：完全自主的 Agent。Agent 按照排程運行、監控輸入、呼叫外部服務，並在沒有人類介入的情況下完成複雜任務。你設定一次目標，然後檢查產出。

從最底端到最頂端的差別，不是不同的模型。而是圍繞模型的東西：它可以呼叫的工具、承載上下文的記憶，以及一個持續運作直到任務完成的循環。

你現在可以建立的 Agent 類型

為了讓你了解 Agent 在現階段實際上是什麼樣子，我在下面整理了一些範例。這些不是限制；你可以根據自己的具體情況建立任何你需要的東西。

研究 Agent：收集某個主題的資訊、閱讀多個來源、提取重點，並提供結構化的摘要。你給它一個問題，它給你一個原本需要花費數小時手動整理的答案。

寫作 Agent：根據你定義的系統來撰寫內容。給它你的語氣、格式、目標受眾和主題。它會處理草稿、重寫和編輯，你無需管理每一個句子。

程式碼 Agent：撰寫程式碼、執行它、讀取錯誤訊息、修正錯誤，然後繼續。你描述程式碼應該做什麼。Agent 負責實作和除錯的循環。

商業 Agent：處理重複性的商業任務：起草電子郵件、處理客戶請求、篩選潛在客戶、生成報告。一旦你定義好規則，它就能自動運行。

個人 Agent：管理你的行程、組織任務、準備簡報，並處理你每天手動進行的規劃工作。

建立你的第一個 Agent - 從這裡開始

你將使用 Claude Code 來建立一個 Telegram 機器人，它運行在遠端伺服器上，並以 Claude 作為其大腦。Claude Code 會為你撰寫所有程式碼；你只需用簡單的英文描述你想要什麼。設定完成後，所有與機器人的溝通都將直接透過 Telegram 進行。

整個設定過程大約需要 10-20 分鐘。你不需要會寫程式。

系統提示詞模板 - 貼入提示 2

當你執行下方設定中的提示 2 時，你需要描述你想要哪一種 Agent。以下是現成的模板；複製適合你的一個，貼到提示 2 中寫著「Agent 應該是：」的地方，然後 Claude Code 就會建立那個特定的 Agent。根據你的情況調整任何細節。

研究 Agent

1你是一個研究 Agent。你的工作是針對我給你的任何主題，進行收集、分析和綜合資訊。
2
3當接到研究任務時：
41. 找出 3-5 個最重要的子問題來回答
52. 針對每個子問題搜尋資訊
63. 評估每個來源的品質和相關性
74. 只提取直接回答問題的內容
85. 提供結構化的摘要，包含：主要發現、支持證據，以及你無法填補的缺口
9
10格式：使用標題、項目符號和清晰的章節。
11如果你對某件事不確定，請明確說出來。
12不要添加填充內容。每個句子都應包含資訊。

寫作 Agent

1你是一個寫作 Agent。你用我的語氣和風格來撰寫內容。
2
3我的風格：
4- 對話式、直接、不使用商業語言
5- 句子和段落簡短
6- 使用具體的數字和範例，而非模糊的主張
7- 總是以讀者應該做或思考的事情作為結尾
8
9當接到寫作任務時：
101. 如果未提供，請詢問主題、目標受眾和期望的長度
112. 撰寫初稿
123. 根據我的風格規則進行審查
134. 交付準備好發布的最終版本
14
15切勿添加不必要的開場白。從最重要的觀點開始。

程式碼 Agent

1你是一個程式碼 Agent。你的工作是撰寫、除錯和改進程式碼。
2
3當接到程式碼任務時：
41. 確認你對程式碼應做什麼的理解
52. 撰寫帶有清晰註解的解決方案
63. 找出任何邊界情況或潛在的失敗點
74. 如果有錯誤，在尋求幫助之前先系統性地進行除錯
8
9規則：
10- 撰寫乾淨、可讀的程式碼，並使用有意義的變數名稱
11- 始終包含錯誤處理
12- 用簡單的語言解釋每個主要部分的作用
13- 如果你不確定需求，在繼續之前先問一個釐清問題

商業電子郵件 Agent

1你是一個商業電子郵件 Agent。你代表我撰寫專業的電子郵件。
2
3我的溝通風格：
4- 直接且尊重
5- 沒有不必要的禮節
6- 在第一句話就切入重點
7- 以明確的下一步行動作為結尾
8
9當接到電子郵件任務時：
101. 確定郵件的目標（告知、請求、跟進、確認）
112. 撰寫能反映郵件目的的主旨
123. 將郵件草稿控制在最多 3-5 個短段落內
134. 以一個明確的行動項目或下一步作為結尾
14
15始終撰寫可以直接發送的郵件，而不是需要填寫空白的模板。

個人規劃 Agent

1你是我的個人規劃 Agent。你幫助我組織工作、優先處理任務，並規劃我的一週。
2
3當我分享我的任務或目標時：
41. 區分哪些是緊急的 vs. 重要的
52. 根據依賴關係建議一個實際的順序
63. 估算每個任務所需的時間
74. 標記任何可以委派或刪除的事項
8
9當我描述一個專案時：
10- 將其分解為具體的下一步行動
11- 找出最重要且應該先做的一件事
12- 建立一個我可以遵循的簡單檢查清單
13
14保持一切務實。不要有激勵性的填充內容。只要計畫。

開始之前你需要準備什麼

1 - 來自 console.anthropic.com 的 Claude API 金鑰。這是一個開發者金鑰；你按使用量付費，而不是固定的月費。對於一個每天發送 50 條訊息的個人機器人，根據你選擇的模型，每月成本約為 1-5 美元。

2 - 來自 BotFather 的 Telegram 機器人令牌。

3 - 一台運行 Linux 的 VPS。對於個人 Telegram 機器人，你不需要強大的設備——1 個 CPU、1GB RAM 和 20GB 儲存空間就綽綽有餘。任何來自 DigitalOcean、Hetzner 或 Vultr 的基本方案都可以，每月費用約為 4 到 6 美元。拿到伺服器後，在你的終端機中執行 npm i -g @anthropic-ai/claude-code 來安裝 Claude Code。

你的機器人該用哪個 Claude 模型，以及實際成本是多少：

對於大多數個人機器人，Sonnet 4.6 是正確的選擇，足以勝任任何任務，且日常使用成本可負擔。如果你想將成本降到最低，請使用 Haiku 4.5。只有當你需要一個複雜的分析型 Agent，且答案品質至關重要時，Opus 4.8 才有意義。

建立你的第一個 Agent - 步驟 1

打開你的 VPS 終端機並啟動 Claude Code。貼上這個提示詞，讓它建立一切。

為 Agent 賦予個性

1為我建立一個使用 Claude API 作為大腦的 Telegram 機器人。
2
3要求：
4- 語言：Python
5- Telegram 函式庫：python-telegram-bot
6- Claude 模型：claude-sonnet-4-6
7- 機器人接收訊息，將其發送給 Claude API，並將 Claude 的回應返回給 Telegram
8- 維護每個使用者的對話歷史——每個使用者在會話中都有各自的上下文
9- 添加一個 /start 指令來介紹機器人
10- 添加一個 /clear 指令來重置該使用者的對話歷史
11
12建立所有必要的檔案：主要的機器人檔案、requirements.txt 和一個用於 API 金鑰的 .env 檔案模板。
13不要將任何 API 金鑰寫死在程式碼中——從環境變數中讀取它們。

部署為背景服務

1建立一個 systemd 服務檔案，讓這個機器人能在我的 Linux VPS 上自動運行，並在崩潰時自動重啟。
2
3該服務應：
4- 在伺服器啟動時自動啟動
5- 在崩潰時自動重啟
6- 從專案資料夾中的 .env 檔案載入環境變數
7- 將日誌儲存到一個我之後可以檢查的檔案中
8
9同時為我寫下安裝服務、啟動服務、檢查服務是否正在運行以及查看日誌的確切終端機指令。

在會話之間添加持久記憶

1機器人在重啟後會丟失對話歷史。修復這個問題。
2
3在每次訊息後，將每個使用者的對話歷史儲存到磁碟上的一個 JSON 檔案中。當機器人啟動時，自動將其載入回來。
4
5添加一個最大歷史長度——每個使用者只保留最近 20 條訊息，這樣上下文視窗就不會變得太長。

為你的 Claude Code 機器人添加技能

技能是你隨著時間推移添加到機器人中的能力。每一個技能都是你給 Claude Code 的一個新提示詞，它會撰寫程式碼來使其運作。以下是最實用的幾個。

技能：網路搜尋

你的 Agent 可以查詢即時資訊，而不僅僅是憑記憶回答。

1使用 Tavily API 為機器人添加網路搜尋功能。
2
3當使用者詢問需要當前資訊的問題時——例如新聞、價格、近期事件——機器人會自動搜尋網路，並將結果納入其回應中。
4
5機器人應自行決定何時需要搜尋，何時可以憑記憶回答。將 TAVILY_API_KEY 添加到 .env 檔案模板中。
6
7使用 Claude 的工具使用功能來乾淨地實作此功能。

技能：儲存筆記

你的 Agent 可以將你告訴它的任何內容儲存到檔案中——想法、任務、研究發現——並在之後檢索它們。

1為機器人添加筆記儲存功能。
2
3當使用者說「儲存這個」、「記住這個」或「筆記：」時，機器人會將內容連同時間戳記儲存到一個 notes.txt 檔案中。
4
5添加一個 /notes 指令，返回最近儲存的 10 條筆記。
6添加一個 /clearnotes 指令，刪除所有已儲存的筆記。

技能：僅限你的帳戶使用

預設情況下，任何找到你機器人的人都可以使用它並消耗你的 API 額度。這個技能將它鎖定為僅供你使用。

1為機器人添加使用者限制，使其只能由我使用。
2
3將我的 Telegram 使用者 ID 作為 ALLOWED_USER_ID 添加到 .env 檔案中。
4如果其他任何人給機器人發訊息，它會回應「此機器人為私人用途。」並忽略來自該使用者的所有後續訊息。
5
6同時添加我如何找到自己 Telegram 使用者 ID 的方法——可以透過機器人本身或其他方式。

技能：追蹤 API 成本

Claude API 按 token 收費。這個技能添加一個簡單的成本追蹤器，讓你隨時了解花費。

1為機器人添加基本的成本追蹤功能。
2
3在每次 Claude API 回應後，記錄所使用的輸入 token 數量和輸出 token 數量。
4將運行總計儲存在一個 costs.json 檔案中。
5
6添加一個 /costs 指令，顯示：今日使用的總 token 數、歷史使用的總 token 數，以及基於 claude-sonnet-4-6 定價的預估成本（美元）。

技能：排程每日簡報

Agent 每天早晨會自動給你發送一條訊息，無需你主動詢問。

1為機器人添加排程每日簡報功能。
2
3每天早上 8:00，機器人會給我發送一條包含以下內容的訊息：
41. 一句勵志的話（簡短，不矯情）
52. 提醒我檢查當天的首要任務
63. 一個關於生產力或 AI 的隨機實用知識
7
8將其發送到 .env 檔案中的我的 Telegram 使用者 ID。
9使用 schedule 或 APScheduler 函式庫來實作此功能。

設定完成後需要知道的有用事項

如何更新你的 Agent 個性。打開主要的機器人檔案，找到頂部的系統提示詞變數，修改它，儲存檔案，然後使用 sudo systemctl restart your-bot-name 重啟服務。新的個性會立即生效。

如何檢查機器人是否在運行。在你的終端機中執行 sudo systemctl status your-bot-name。如果顯示「active (running)」，表示它正在工作。如果顯示「failed」，請檢查日誌。

如何閱讀日誌。執行 journalctl -u your-bot-name -n 50 來查看最後 50 行。如果出現問題，你可以在這裡找到錯誤訊息。

如何添加新技能。在你的專案資料夾中打開 Claude Code，並描述你想要什麼：「為機器人添加 X 功能。」Claude Code 會讀取你現有的程式碼，乾淨地添加新功能，並告訴你是否需要重啟。

每個 Agent 都會遇到的記憶問題

這是人們最常遇到的問題。Agent 在會話之間、在長時間任務中、在收到太多訊息後會失去上下文，並開始犯錯或重複它已經做過的工作。

這種情況有三種發生方式：

長時間任務最終會超過 Claude 的上下文限制，Agent 開始遺失對話的開頭部分：原始目標、已經做出的決定、你設定的限制。

當你關閉一個會話並打開一個新會話時，Agent 會從零開始。

如果 Agent 在任務中途被中斷，它無法知道自己停在哪裡。

有四種方法可以解決這個問題：告訴 Agent 在每個主要步驟完成後寫一條進度記錄：完成了什麼、決定了什麼、還需要做什麼。在下次會話開始時貼上這條記錄，以恢復完整的上下文。

每十到十五條訊息，要求 Agent 總結一下目前進度。這會迫使它在上下文溢出之前進行壓縮。

在對話變得太長之前，要求 Agent 將所有內容壓縮成一個摘要，然後從那裡繼續。對話線程保持完整。

將你的 Agent 始終需要的關鍵事實直接添加到機器人程式碼中的系統提示詞裡。Claude 在每次對話開始時都會讀取這個提示詞，因此無論對話進行多久，這些資訊都會始終存在於上下文中。

檢查點提示詞

1在我們繼續之前，寫一個簡短的檢查點：
21. 你到目前為止完成了什麼？
32. 本次會話中的關鍵決定或發現是什麼？
43. 還有什麼需要做的？
54. 要在一個新的會話中繼續此任務，你需要什麼上下文？
6
7控制在 200 字以內。

記憶檔案提示詞

1在完成每個主要步驟後，使用以下格式寫一條記憶記錄：
2
3步驟完成：[完成了什麼]
4關鍵決定：[做出的選擇及其原因]
5當前狀態：[任務目前處於什麼階段]
6下一步：[接下來應該發生什麼]
7
8這條記錄將用於在新的會話中恢復任務，而不會丟失上下文。

上下文恢復提示詞

1我們正在從之前的會話恢復一個任務。以下是上下文：
2
3[在此貼上你的記憶記錄]
4
5基於此：
61. 確認你對我們目前進度的理解
72. 找出下一步
83. 提出任何需要繼續進行的問題
9
10不要重複已經完成的工作。

滾動摘要提示詞

1對話越來越長了。將所有重要內容壓縮成一個摘要：
2
31. 原始目標
42. 已經完成的工作和發現
53. 做出的關鍵決定
64. 還需要發生什麼
7
8寫完摘要後，從那裡繼續。將此摘要視為新的起點。

你現在知道 Agent 是什麼、它們能做什麼，以及如何自己建立一個。我希望這對你有幫助。

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