AI Agents：定義解析與打造專屬 Agent 的逐步指南

每個人都在談論 AI Agent。但如果你問大多數人什麼是 Agent，得到的模糊答案往往是「能自主做事的 AI」。

實際情況比這更有用。Agent 不是一個類別，而是一個光譜。

這份指南會說明不同 AI 工具在這個光譜上的位置、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 並連接到 Telegram，全程不需要自己寫程式碼。

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什麼讓某個東西成為 Agent

問 Claude「我今天該發什麼？」這不是 Agent，這只是聊天。

告訴 Claude「找出目前 AI 領域最熱門的三個主題，挑出最具互動潛力的一個，用我的風格寫一篇貼文，然後存成檔案」，然後讓它在你不插手的情況下完成所有步驟，這才是 Agent。

差別不在於模型，而在於圍繞它的結構。

Agent 擁有一般聊天沒有的三樣東西。它可以自行呼叫的工具：搜尋、檔案系統、執行程式碼、外部 API。可以跨任務持久存在、而不只在單一 session 內的記憶。以及一個會持續運作直到任務完成、而不只是生成一次回應的循環。

你加入這三樣東西越多，你需要參與的部分就越少。這就是核心概念。

從聊天到 Agent 的光譜

在最底端的是基本的聊天。你提問，Claude 回答，session 結束。沒有工具、沒有持續進行的目標、沒有在世界上行動的能力。

往上一個台階：啟用工具的 Claude。當 Claude 在回答前搜尋網路、讀取附加的檔案、或生成圖片時，它已經稍微具備 Agent 的特性了。你並沒有逐步指示它做這些事，它自己判斷需要這麼做。

再往上：多步驟工作流程。你給定一個目標，Claude 將其分解成步驟，執行每一步、檢查結果、並交付最終成品。你在步驟之間無需插手。

在最頂端：完全自主的 Agent。Agent 按照排程運作、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。你只需設定一次目標，然後檢查最終輸出。

最底端與最頂端的差別不在於不同的模型。而是模型周圍的東西：它可以呼叫的工具、能夠承載情境的記憶、以及一個會持續運作直到任務完成的循環。

你今天可以建立的 Agent 類型

為了讓你對 Agent 實際的樣貌有概念，我在下面整理了一些例子。這些不是限制，你可以建立任何符合你特定需求的東西。

研究型 Agent： 收集某個主題的資訊、閱讀多個來源、提取重要內容、並提供結構化的摘要。你給它一個問題，它給你的答案如果手動整理需要好幾個小時。

寫作型 Agent： 根據你定義的系統來撰寫內容。告訴它你的語氣、格式、受眾和主題。它會處理草稿、重寫和編輯，你不需要管理每個句子。

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

商業型 Agent： 處理重複性的商務任務：撰寫草稿郵件、處理客戶請求、篩選潛在客戶、生成報告。一旦你定義好規則，它就會自動運作。

個人型 Agent： 管理你的行程、組織任務、準備簡報、並處理你每天手動做的規劃工作。

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，它會運行在遠端伺服器上，並以 Claude 作為大腦。Claude Code 會為你寫好所有程式碼，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直接透過 Telegram 進行。

整個設定大約需要 10 到 20 分鐘。你不需要知道如何寫程式碼。

系統提示詞模板 – 貼入提示詞 2

當你執行下方設定中的提示詞 2 時，你需要描述你想要哪種類型的 Agent。以下是現成的模板，複製適合你的那個，貼入提示詞 2 中寫著「The agent should be:」的位置，然後 Claude Code 就會建立那個特定的 Agent。請根據你的情況調整任何細節。

研究型 Agent

1你是一個研究型 Agent。你的工作是收集、分析和綜合我給你的任何主題的資訊。
2
3當接到研究任務時：
41. 找出 3 到 5 個最重要的子問題來回答
52. 搜尋每個問題的資訊
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、要點和清晰的章節。
11如果你對某事不確定，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。

寫作型 Agent

1你是一個寫作型 Agent。你用我的聲音和風格來寫內容。
2
3我的風格：
4- 口語化、直接、沒有商業用語
5- 句子和段落簡短
6- 使用具體的數字和例子，而不是模糊的宣稱
7- 總是以讀者應該做或思考的事情作結
8
9當接到寫作任務時：
101. 如果未提供，詢問主題、受眾和期望長度
112. 撰寫初稿
123. 根據我的風格規則進行審查
134. 交付可發布的最終版本
14
15不要添加不必要的開場白。從最重要的點開始。

程式碼型 Agent

1你是一個程式碼型 Agent。你的工作是撰寫、除錯和改善程式碼。
2
3當接到程式碼任務時：
41. 確認你理解程式碼應該做什麼
52. 撰寫附有清晰註解的解決方案
63. 找出任何邊緣情況或潛在的失敗點
74. 如果有錯誤，在請求幫助之前先系統性地進行除錯
8
9規則：
10- 撰寫清晰、可讀的程式碼，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區塊的功能
13- 如果不確定需求，在繼續之前先問一個釐清問題

商業郵件型 Agent

1你是一個商業郵件型 Agent。你代表我撰寫專業的郵件。
2
3我的溝通風格：
4- 直接且尊重
5- 沒有不必要的客套
6- 第一句話就切入重點
7- 結尾有明確的下一步
8
9當接到郵件任務時：
101. 識別郵件的目標（通知、請求、跟進、確認）
112. 撰寫反映郵件目的的主旨
123. 將郵件草稿控制在最多 3 到 5 個簡短段落
134. 以一個明確的行動項目或下一步作結
14
15始終撰寫可以直接寄出的郵件，而不是需要填寫空白的模板。

個人規劃型 Agent

1你是我的個人規劃型 Agent。你幫助我組織工作、優先排序任務、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，哪些是重要的
52. 根據依賴關係建議一個實際可行的順序
63. 估計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個行動
11- 找出最重要且需要先做的一件事
12- 建立一個我可以遵循的簡單檢查清單
13
14一切保持實用。不要有激勵性的填充內容。只要計畫。

開始前你需要的東西

1 – 來自 console.anthropic.com 的 Claude API 金鑰。這是一個開發者金鑰，按使用量付費，而不是固定月費。對於一個每天發送 50 則訊息的個人機器人，根據你選擇的型號，每月成本約為 1 到 5 美元。

2 – 來自 BotFather 的 Telegram 機器人 token。

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 顆 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，在終端機中執行 npm i -g @anthropic-ai/claude-code 來安裝 Claude Code。

該為你的機器人選擇哪個 Claude 模型以及實際成本：

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，且日常使用成本合理。如果你想最小化成本，可以使用 Haiku 4.5。Opus 4.8 只適合複雜的分析型 Agent，因為這時答案的品質至關重要。

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，讓它建立所有東西。

賦予 Agent 個性

1為我建立一個使用 Claude API 作為大腦的 Telegram 機器人。
2
3需求：
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- 為每個使用者維護對話歷史記錄——每個使用者在 session 內擁有各自的上下文
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記錄
11
12建立所有必要的檔案：主要的機器人檔案、requirements.txt、以及一個用於 API 金鑰的 .env 檔案範本。
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，並在當機時自動重啟。
2
3該服務應：
4- 在伺服器開機時自動啟動
5- 在當機時自動重啟
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稍後可以檢查的檔案
8
9同時為我撰寫用於安裝服務、啟動服務、檢查是否正在運行、以及查看日誌的確切終端機指令。

添加 session 之間的持久記憶

1機器人在重啟時會遺失對話歷史記錄。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記錄儲存到磁碟上的 JSON 檔案。在機器人啟動時自動載入回來。
4
5添加一個最大歷史長度限制——每個使用者只保留最近 20 則訊息，這樣上下文視窗就不會變得過長。

為你的 Claude Code 機器人添加技能

技能是你可以隨著時間添加到機器人中的功能。每一個技能都是你提供給 Claude Code 的新提示詞，它會撰寫程式碼來使其運作。以下是最有用的幾項。

技能：網路搜尋

你的 Agent 可以查詢即時資訊，而不僅僅依靠記憶來回答。

1使用 Tavily API 為機器人添加網路搜尋功能。
2
3當使用者詢問需要即時資訊的事情時——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機器人應自行判斷何時需要搜尋，何時可以憑記憶回答。將 TAVILY_API_KEY 添加到 .env 檔案範本中。
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——點子、任務、研究發現——並在之後擷取。

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，機器人將內容連同時間戳記儲存到 notes.txt 檔案中。
4
5添加一個 /notes 指令，返回最近儲存的 10 則筆記。
6添加一個 /clearnotes 指令，刪除所有已儲存的筆記。

技能：限制僅供你的帳戶使用

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。這項功能將其鎖定為僅供你個人使用。

1為機器人添加使用者限制功能，使其僅供我使用。
2
3將我的 Telegram 使用者 ID 以 ALLOWED_USER_ID 的名稱添加到 .env 檔案中。
4如果其他人向機器人發送訊息，機器人會回覆「此機器人為私人使用。」並忽略該使用者的所有後續訊息。
5
6同時添加我如何找到自己的 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 計費。這會添加一個簡單的成本追蹤器，讓你隨時了解花費。

1為機器人添加基本成本追蹤功能。
2
3在每次 Claude API 回應後，記錄使用的輸入 token 數量和輸出 token 數量。
4將運行總計儲存在 costs.json 檔案中。
5
6添加一個 /costs 指令，顯示：今日使用的總 token 數、總共使用的 token 數、以及根據 claude-sonnet-4-6 定價估算的美元成本。

技能：排程每日簡報

Agent 每天早上會自動向你發送一則訊息，無需你詢問。

1為機器人添加排程每日簡報功能。
2
3每天早上 8:00，機器人向我發送一則訊息，內容包含：
41. 一句勵志的話（簡短、不油膩）
52. 提醒我檢查今天的最高優先事項
63. 一個關於生產力或 AI 的隨機有用知識
7
8將訊息發送到 .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，在頂端找到系統提示詞變數，修改它，儲存檔案，然後使用 sudo systemctl restart your-bot-name 重新啟動服務。新的個性會立即生效。

如何檢查機器人是否在運行。在終端機中執行 sudo systemctl status your-bot-name。如果顯示「active (running)」則表示正常運作。如果顯示「failed」，請檢查日誌。

如何讀取日誌。執行 journalctl -u your-bot-name -n 50 來查看最後 50 行。如果發生問題，你可以在此處找到錯誤訊息。

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新啟動。

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 session 之間、在長時間任務中、在收到過多訊息後會失去上下文，並開始犯錯或重複已經做過的工作。

這種情況會以三種方式發生：

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

當你關閉一個 session 並開啟一個新的 session 時，Agent 會從零開始。

如果 Agent 在任務中途被打斷，它無法知道自己在哪裡停止。

有四種方法可以解決這個問題：

告訴 Agent 在每個主要步驟之後撰寫進度記錄：完成了什麼、決定了什麼、還有什麼需要做。在下一個 session 開始時貼上該記錄，以恢復完整的上下文。

每十到十五則訊息，要求 Agent 總結當前進度。這會迫使它在上下文溢出之前進行壓縮。

在對話變得過長之前，要求 Agent 將所有內容壓縮成一個簡短摘要，並從那裡繼續。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中。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，這些資訊始終在上下文中。

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. 這個 session 中的關鍵決定或發現是什麼？
43. 還有什麼需要做的？
54. 如果要在新 session 中繼續這個任務，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，使用以下格式撰寫一則記憶記錄：
2
3步驟已完成：[完成了什麼]
4關鍵決定：[做了哪些選擇及其原因]
5當前狀態：[任務目前的進展]
6下一步：[接下來應該發生什麼]
7
8這則記錄將用於在新的 session 中恢復任務，而不會遺失上下文。

上下文恢復提示詞

1我們正在從先前的 session 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展的理解
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對話正在變長。將所有重要內容壓縮成一個摘要：
2
31. 原始目標
42. 已經做了什麼以及發現了什麼
53. 做出的關鍵決定
64. 還有什麼需要發生
7
8在寫完摘要後，從那裡繼續。將此摘要視為新的起點。

你現在已經知道什麼是 Agent、它們能做什麼、以及如何自己建立一個。希望這對你有幫助。

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