零代碼搭出 24 小時運轉的 AI 員工，這篇 135 萬瀏覽的教程講透了（全文翻譯）
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零代碼搭建AI Agent：用Claude Managed Agents將任務自動化，像培訓員工一樣迭代出穩定優秀的自主工作系統
呢篇文章係由AI教程創作者Khairallah AL-Awady寫嘅長帖，原文喺X上累積咗135萬瀏覽同3398次收藏。作者想解決嘅問題係：點樣零技術背景嘅人都可以快速搭建一個24小時運轉嘅AI Agent，而唔使寫代碼或管理伺服器。整體結論係：Anthropic嘅Claude Managed Agents已經將入門門檻降到極低，只需要描述Agent要做乜，基礎設施全部由平台搞定；但真正嘅競爭優勢係靠迭代經驗累積出嚟嘅，而家開始嘅人半年後會有巨大優勢。
作者將Agent比喻成新員工，強調要先定義一個具體任務、寫好「崗位說明書」（系統提示詞），然後透過測試、搞崩、修復嘅迭代過程，令Agent從「大致用得」變成「穩定優秀」。佢仲提醒，新手最常犯嘅錯誤係一開始就想做太多、畀唔夠上下文、同埋唔肯迭代。
文章亦提到Managed Agents嘅開箱功能：雲端容器、預置工具（Bash、文件、網頁瀏覽、MCP連接器）、持久化文件系統、記憶功能，同埋2026年5月上線嘅多Agent協作，最多可以20個Agent並行工作。作者認為而家係入場窗口期，隨住技術加速，經驗冇得速成，所同埋早開始係最大嘅競爭優勢。
- Claude Managed Agents 零代碼搭建，只需描述目標，平台處理伺服器、沙箱、狀態管理等基建
- 系統提示詞四要素：身份、成功標準、邊界、異常處理；模糊提示詞得模糊Agent
- 新手常見三大錯誤：Agent做太多、畀唔夠上下文、唔迭代；迭代5-10次先穩定
- 多Agent協作已上線，最多20個專業化Agent並行處理同一個任務
- 窗口期有限：技術加速但經驗冇得速成，而家開始半年後有巨大經驗優勢
AI Agent 唔係聊天機械人，係自主員工
AI Agent 唔係等你問一句答一句嘅聊天機械人，而係接收一個目標之後，自主拆解步驟、用工具完成每一步、檢查自己嘅工作，然後交付成果。簡單講，聊天機械人係派對上答問題嘅人，Agent 係直接幫你搞掂成個項目嘅員工。
Agent 接收目標後自主拆解步驟、使用工具、檢查工作、交付結果
Claude Managed Agents：基建全部包辦，你只需描述任務
Anthropic 嘅 Managed Agents 將以前要自己搞嘅伺服器、沙箱、狀態管理、工具執行層、安全權限全部移除咗。你只需要講低 Agent 要做乜，Claude 負責搞掂其餘。呢個係零技術背景嘅人都可以入場嘅原因。
你只需要關注 Agent 做什麼，而不是它怎麼運行
- 雲端託管容器，安全運行 Agent
- 預置工具：Bash 命令、文件操作、網頁瀏覽、代碼執行
- 持久化文件系統，跨會話記住做過嘅嘢
- 內置記憶功能，隨時間改進
- 多 Agent 協作，最多 20 個專業化 Agent 並行處理同一任務
多 Agent 協作（Multi-agent orchestration）已於 2026 年 5 月 6 日上線
七步搭建法：選任務、寫說明書、配工具、迭代、自動化、放大
- 1 第一步：選一個具體可重複嘅任務，例如每日客服工單分診、每週競品掃描
- 2 第二步：寫系統提示詞，包含身份、成功標準、邊界、異常處理，當係新員工嘅崗位說明書
- 3 第三步：用 Claude Cowork 搭建，唔使寫代碼；或者用 API 做更強配置
- 4 第四步：配工具——Bash、文件、網頁、MCP 連接器（連 Slack、Google Drive、GitHub 等）
- 5 第五步：測試、搞崩、修復，留意常見失敗模式（做太多、做太少、幻覺、邊緣情況）
- 6 第六步：設定時任務（/schedule 或 Routines），讓 Agent 自動運行
- 7 第七步：為唔同任務搭多個 Agent，用多 Agent 協作連結佢哋，形成系統
精確的提示詞得到可靠的 Agent
每次失敗都是讓你的提示詞變得更聰明的機會
新手常犯三大錯誤，避開就成功一半
作者總結咗三個最常見嘅錯誤，值得特別留意。
- 錯誤一：搭一個做太多事嘅 Agent。第一個 Agent 只做一個任務，做到完美先再搞第二個。
- 錯誤二：畀唔夠上下文。產出有用內容嘅 Agent 需要詳細嘅背景、行業、標準、輸出範例，兩段話永遠唔夠。
- 錯誤三：唔迭代。第一版唔會完美，要觀察輸出、更新提示詞、再跑，直到穩定優秀。
新手第一個項目就試圖搭一個通用 Agent，是最快讓自己沮喪然後放棄的方式
窗口期正在關閉，而家開始先有經驗優勢
技術喺加速，但經驗冇得速成。而家開始搭 Agent 嘅人，半年後手上會有一套系統喺佢哋瞓覺嗰陣產出真實成果。其他人仲喺聊天窗口入面複製貼上。
今天開始搭 Agent 的人半年後會有巨大的經驗優勢
作者呼籲：今個星期就真係搭出你嘅第一個 Agent，理解一啲世界上其他人一年內都搞唔明白嘅嘢。
前一排喺 X 上面刷到一篇關於 AI Agent 搭建嘅長帖，作者叫 Khairallah AL-Awady，係做 AI 教程內容嘅。呢條帖有 135 萬人睇過，3398 人收藏咗。佢寫咗一個由零開始搭建 AI Agent 嘅完整流程，核心工具係 Anthropic 四月頭先上線嘅 Claude Managed Agents，成個過程都唔需要寫 code。
有幾個位我覺得對我哋呢邊嘅讀者特別值得留意嘅。Managed Agents 做嘅嘢係將搭 Agent 需要嘅所有基礎設施全部包曬，伺服器、沙箱、狀態管理你都唔使理，淨係需要描述 Agent 要做啲乜。
五月六號多 Agent 協作都上咗，最多 20 個 Agent 可以同時做嘢。
作者嘅核心方法係將 Agent 當作新員工咁培訓，先由單一任務入手，寫好崗位說明書，然後快速迭代。佢仲提出一個判斷我覺得幾準嘅，而家開始嘅人半年後會有好大嘅經驗優勢，因為技術喺加速但經驗冇得速成。
我哋可以學習佢構建 agent 嘅思路，如果用唔到 Claude 官方嘅 agent 託管平台，國內嘅 Kimi 之類嘅都有一樣嘅能力（甚至用 Trae、CodeBuddy 都應該做到類似效果）。
以下係 Khairallah AL-Awady 寫嘅全部內容：
你聽過 AI Agent 㗎。
快啲收藏呢篇文啦 :)
大多數人一聽到「AI Agent」，腦海入面浮現嘅畫面就係一大班工程師縮喺電腦前邊寫幾千行 code。
一年前確實係咁。
而家唔係喇。
Anthropic 啱啱推出咗一個叫 Claude Managed Agents（託管式 Agent）嘅嘢。佢係一個基礎設施層，等你喺雲端構建、部署同運行完全自主嘅 AI Agent，唔使自己管理伺服器、編寫 Agent 循環或者 set 沙箱。
你淨係需要描述 Agent 要做啲乜，Claude 就會搞掂曬剩低嘅嘢。
而家嘅入門門檻低到咩程度呢？零技術背景嘅人已經喺度部署 7×24 小時轉嘅 Agent，處理真實任務，產出真實成果。
呢個窗口期而家開咗。但係唔會永遠打開。
以下係由零開始搭建你第一個 AI Agent 嘅完整步驟，就算你從來冇寫過一行 code。
咩係 AI Agent（以及點解你要留意）
AI Agent 唔係聊天機械人。
聊天機械人等你問嘢，俾答案你，然後停低。做嘢嘅係你。你複製答案，貼落某個地方，再去做下一件事。
Agent 唔同。Agent 接收一個目標，將佢拆解成步驟，用工具完成每一步，檢查自己嘅工作，然後交付完成嘅結果。佢自主運作，自己作決定，處理複雜嘢，唔需要你喺每一步都拖住佢隻手。
可以咁樣理解：喺派對上面隨便問某個人一個問題，同請一個人由頭到尾搞掂一個項目，呢兩者嘅分別。
聊天機械人係派對上面嗰個人。Agent 係嗰個直接將事情辦妥嘅員工。
⚡ Agent ≠ 聊天機器人
聊天機械人等你問嘢、俾答案你。Agent 接收一個目標，自主拆解步驟、使用工具、檢查工作、交付結果。一個係問答機器，一個係自主員工。
而家，Claude Managed Agents 係搭建 Agent 最快嘅方法。
點解 Claude Managed Agents 改變咗一切
喺 Managed Agents 之前，搭建一個 AI Agent 就表示要處理一大堆基礎設施方面嘅工作。
你需要搭建沙箱環境。你需要處理跨會話嘅狀態管理。你需要構建工具執行層。你仲需要應付安全性、權限控制、憑證管理同錯誤恢復。
大多數人仲未碰到有趣嘅部分就放棄咗。
Managed Agents 將呢啲全部移除咗。Anthropic 負責基礎設施。你淨係需要關注 Agent 做啲乜，而唔係佢點樣運行。
開箱即用嘅嘢：
最後一項係全新嘅。Anthropic 喺 2026 年 5 月 6 日嘅 Code with Claude 活動上面宣佈咗多 Agent 協作功能。你而家可以等最多 20 個專業化 Agent 同時處理同一個問題。
呢個唔係「即將推出」。呢個係而家就用得。
第一步：搞清楚你嘅 Agent 要做啲乜
喺掂任何技術之前，先答一個問題：
你想你嘅 Agent 處理嗰一個任務係咩？
大多數人喺呢一步就失敗咗，因為佢哋試圖整一個咩都做得嘅 Agent。呢個就好似請咗一個員工然後同佢講工作內容係「做啲嘢」。你喺現實生活入面絕對唔會咁做，對 AI Agent 都唔應該咁樣。
揀一個具體嘅、可以重複嘅任務。一件你成日做嘅、好花時間但唔需要你獨特創造性判斷嘅事。
好嘅例子：
任務越具體，Agent 表現越好。
第二步：好似請員工咁定義角色
呢個係大多數新手 skip 咗嘅一步。亦係區分有用嘅 Agent 同產出垃圾嘅 Agent 嘅關鍵一步。
每個優秀嘅 Agent 都係由一個清晰嘅系統提示詞（System Prompt）開始。將佢想像成你喺新員工入職第一日俾佢嘅崗位說明書。
你嘅系統提示詞應該包括：
模糊嘅提示詞得到模糊嘅 Agent。精確嘅提示詞得到可靠嘅 Agent。
💡 系統提示詞四要素
身份（你係咩角色）→ 成功標準（輸出係點樣）→ 邊界（咩唔可以做）→ 異常處理（出咗意外點算）。缺一不可。
第三步：搭建你嘅 Agent（非技術版）
如果你用嘅係 Claude 嘅消費者界面 Claude.ai，你可以通過 Cowork 開始搭建 Agent，唔需要寫任何 code。
打開 Claude 桌面應用。入去 Cowork 標籤頁。將 Claude 指向你相關檔案所在嘅文件夾。然後用第二步嘅系統提示詞框架俾佢任務。
比如：
「你係一個週報生成器。每次我運行呢個任務時，你應該打開我 /Reports 文件夾入面嘅三個 CSV 檔案，合併 data，找出前五個趨勢，並喺 /Output 入面創建一份摘要文件。摘要用標題分隔每個趨勢，包含具體數字，最後以一段建議收尾。」
Claude 會創建一個計劃，展示俾你睇，你批准之後執行。
呢個就係你嘅第一個 Agent。花咗五分鐘。
如果你想要更勁嘅能力——定時運行、API 觸發、多 Agent 配置——你需要用 Claude API。但就算係咁，都比你諗像中更容易上手。
第四步：俾你嘅 Agent 配備工具
一個裸 Agent 淨係可以思考同寫嘢。有用，但有限。
一個強大嘅 Agent 可以採取行動。佢可以搜尋網頁，可以讀檔案，可以寫 code 並執行，仲可以通過 API 同 MCP 伺服器連接外部服務。
用 Claude Managed Agents，你開箱就有一整套工具包：
將你嘅 Agent 連到 Slack，佢就可以每日直接喺頻道入面發送摘要。連到 Google Drive，佢就可以讀取共享文件、更新電子表格。連到 GitHub，佢就可以監控倉庫、提交 Issue，甚至發起 Pull Request。
你俾佢嘅工具越多，佢就越自主。
第五步：測試、整垮、修復
你嘅第一個版本唔會完美。呢個好正常。
運行你嘅 Agent 五次。觀察佢做咗啲乜。揾出佢失敗嘅規律。
常見嘅失敗模式：
每次失敗都係等你嘅提示詞變得更加聰明嘅機會。整出優秀 Agent 嘅人唔係第一次就做啱嘅人，而係迭代最快嘅人。
⚠️ 迭代才是核心競爭力
5-10 次迭代，Agent 由「大致用得」變成「穩定優秀」。淨係試一次就放棄嘅人，會錯過成個機會。
第六步：set 好定時任務，然後唔理佢
一旦你嘅 Agent 工作穩定咗，下一步就係自動化。
如果你用嘅係 Cowork，可以通過 /schedule 命令 set 定時任務。等你嘅 Agent 每日朝早 7 點運行，或者每個禮拜五運行，或者任何適合你任務嘅節奏。
如果你用嘅係 Claude Code，全新嘅 Routines（定時任務）功能等你可以配置運行喺 Anthropic 雲基礎設施上面嘅自動化流程。你嘅手提電腦唔需要開住。你 set 一次提示詞、運行計劃同連接器，然後佢自己行。
而家真係喺度運行嘅例子：
呢個就係你嘅 Agent 變成一個 7×24 小時工作嘅員工嘅樣。
第七步：將有效嘅嘢放大
一個每個禮拜幫你慳兩個鐘嘅 Agent 值得整。
三個每個禮拜幫你慳十個鐘嘅 Agent，值得圍繞佢哋建立一套系統。
一旦你嘅第一個 Agent 穩定咗，就為唔同嘅任務整第二個。然後第三個。每一個都跟住相同嘅流程——定義角色、set 提示詞、連接工具、測試、迭代、自動化。
而家喺 AI 入面得到最大槓桿嘅人，唔係用咗最多工具嘅人，而係喺一個平台上面深入鑽研、圍繞佢搭建咗一套 Agent 系統嘅人。
多 Agent 協作而家已經上線，你甚至可以整協同工作嘅 Agent 鏈條。一個研究 Agent 將 data 餵俾分析 Agent，分析 Agent 將洞察餵俾報告 Agent，報告 Agent 每日朝早將一件成品文件送到你嘅收件箱。
呢個唔係科幻。呢個就係 2026 年 5 月嘅 Claude Managed Agents。
老實講
整你嘅第一個 Agent 唔使一個鐘。
整一個優秀嘅 Agent 需要迭代。需要測試。需要花幾個禮拜打磨你嘅提示詞，直到輸出穩定咁優秀。
但係將 AI 當聊天機械人用嘅人同將 AI 當自主勞動力用嘅人之間嘅差距，就快成為科技領域最大嘅競爭優勢。
六個月後，今日開始整 Agent 嘅人手上會有一套系統喺佢哋瞓覺嗰陣產出真實成果。
其他人仲喺聊天窗口入面 copy and paste。
工具係免費嘅。基礎設施已經準備好。唯一缺嘅就係你第一次鬱手。
⚡ 窗口期正在關閉
技術喺加速，但經驗冇得速成。今日開始嘅人半年後會有好大嘅經驗優勢——唔係技術本身，而係使用佢嘅經驗。
新手最成日犯嘅三個錯誤
錯誤一：整一個做太多嘢嘅 Agent。
你嘅第一個 Agent 應該淨係處理一個任務。一個。唔係五個，唔係「隨便咩都得」。一個定義清晰嘅任務。將佢做到完美。然後再為下一個任務整你嘅第二個 Agent。新手第一個項目就想整一個通用 Agent，係最快令自己沮喪然後放棄嘅方法。
錯誤二：俾嘅上下文唔夠。
產出有用內容嘅 Agent 同產出通用垃圾嘅 Agent，最大嘅分別就係上下文。你嘅 Agent 需要知道你是邊個、喺咩行業、你嘅標準係咩、輸出應該係點樣。兩段話嘅系統提示詞永遠比兩頁嘅系統提示詞效果差。花時間寫一份詳盡嘅說明。
錯誤三：唔迭代。
你嘅第一版唔會完美。第二版都唔會。整出優秀 Agent 嘅人將每次運行都當作反饋。佢哋觀察輸出，揾出邊度出咗問題，更新提示詞，再 run 一次。五到十次迭代之內，Agent 會由「大致用得」變成「穩定優秀」。嗰啲淨係試一次、得到平庸結果、就斷定「Agent 冇用」嘅人，會錯過成個機會。
Agent 生態正在爆發
Anthropic 唔係唯一嘅玩家。但佢哋而家喺 Agent 基礎設施方面處於最有利嘅位置。
呢個生態移動得咁快，今日嘅「先進」三個月後就係標準操作。而家開始搭建嘅人，等其他人追上嚟嘅時候，已經積累咗好幾個月嘅複合經驗同優化。
呢個先係真正嘅優勢。唔係技術本身，而係使用佢嘅經驗。
今日就開始。呢個禮拜真正整出自己第一個 Agent 嘅人，會理解一啲世界上其他人一年內都搞唔明白嘅嘢。
前兩天在 X 上刷到一篇 AI Agent 搭建的長帖，作者叫 Khairallah AL-Awady，做 AI 教程內容的。這條帖子 135 萬人看過，3398 人收藏了。他寫了一個從零開始搭 AI Agent 的完整流程，核心工具是 Anthropic 四月份剛上線的 Claude Managed Agents，整個過程不需要寫代碼。
幾個我覺得對我們這邊讀者特別值得注意的點。Managed Agents 乾的事情是把搭 Agent 需要的所有基礎設施全包了，服務器、沙箱、狀態管理你都不用管，只需要描述 Agent 要幹什麼。
五月六號多 Agent 協作也上了，最多 20 個 Agent 並行。
作者的核心方法論是把 Agent 當新員工來培訓，先從單一任務切入，寫好崗位說明書，然後快速迭代。他還提了一個判斷我覺得挺準的，現在開始的人半年後會有巨大的經驗優勢，因為技術在加速但經驗沒法速成。
我們可以學習它構建agent的思路，如果沒法用上claude 官方的agent託管平台，國內的kimi什麼的也都有類似的能力(甚至用trae、codebuddy應該也能實現類似的效果)。
以下為 Khairallah AL-Awady 撰寫的全部內容：
你聽說過 AI Agent。
收藏這篇 :)
大多數人聽到「AI Agent」，腦海裏浮現的畫面是一羣工程師縮在電腦前寫幾千行代碼。
一年前確實是這樣。
現在不是了。
Anthropic 剛剛發佈了一個叫 Claude Managed Agents（託管式 Agent）的東西。它是一個基礎設施層，讓你可以在雲端構建、部署和運行完全自主的 AI Agent，不需要自己管理服務器、編寫 Agent 循環或配置沙箱。
你只需要描述 Agent 該做什麼。Claude 搞定剩下的。
現在的入門門檻低到什麼程度呢？零技術背景的人已經在部署 7×24 小時運轉的 Agent，處理真實任務，產出真實成果。
這個窗口期現在大開着。但不會永遠敞着。
以下是從零開始搭建你第一個 AI Agent 的完整步驟，即使你從來沒寫過一行代碼。
什麼是 AI Agent（以及你為什麼該在意）
AI Agent 不是聊天機器人。
聊天機器人等你提問，給你答案，然後停下。幹活的是你。你複製答案，粘貼到某個地方，再去做下一件事。
Agent 不一樣。Agent 接收一個目標，把它拆解成步驟，使用工具完成每一步，檢查自己的工作，然後交付完成的結果。它自主運作，自己做決策，處理複雜性，不需要你在每一步都牽着它的手。
可以這樣理解：在派對上隨便問某個人一個問題，和僱一個人從頭到尾搞定一個項目，這兩者的區別。
聊天機器人是派對上的那個人。Agent 是那個直接把事辦了的員工。
⚡ Agent ≠ 聊天機器人
聊天機器人等你提問、給你答案。Agent 接收一個目標，自主拆解步驟、使用工具、檢查工作、交付結果。一個是問答機器，一個是自主員工。
而現在，Claude Managed Agents 是搭建 Agent 最快的方式。
為什麼 Claude Managed Agents 改變了一切
在 Managed Agents 之前，搭建一個 AI Agent 意味着要處理一大堆基礎設施工作。
你需要搭建沙箱環境。你需要處理跨會話的狀態管理。你需要構建工具執行層。你還需要應對安全性、權限控制、憑證管理和錯誤恢復。
大多數人還沒碰到有意思的部分就放棄了。
Managed Agents 把這些全部移除了。Anthropic 負責基礎設施。你只需要關注 Agent 做什麼，而不是它怎麼運行。
開箱即用的東西：
最後一項是全新的。Anthropic 在 2026 年 5 月 6 日的 Code with Claude 活動上宣佈了多 Agent 協作功能。你現在可以讓最多 20 個專業化 Agent 並行處理同一個問題。
這不是「即將推出」。這是現在就能用。
第一步：搞清楚你的 Agent 要做什麼
在碰任何技術之前，先回答一個問題：
你想讓你的 Agent 處理的那一個任務是什麼？
大多數人在這一步就失敗了，因為他們試圖搭一個什麼都能做的 Agent。這就像僱了一個員工然後告訴他工作內容是「乾點活」。你在現實生活中絕不會這麼做，對 AI Agent 也不該這樣。
選一個具體的、可重複的任務。一件你經常做的、很耗時但不需要你獨特創造性判斷的事。
好的例子：
任務越具體，Agent 表現越好。
第二步：像招員工一樣定義角色
這是大多數新手跳過的一步。也是區分有用的 Agent 和產出垃圾的 Agent 的關鍵一步。
每個優秀的 Agent 都從一個清晰的系統提示詞（System Prompt）開始。把它想象成你在新員工入職第一天給他的崗位說明書。
你的系統提示詞應該包含：
模糊的提示詞得到模糊的 Agent。精確的提示詞得到可靠的 Agent。
💡 系統提示詞四要素
身份（你是什麼角色）→ 成功標準（輸出長什麼樣）→ 邊界（什麼不能做）→ 異常處理（出了意外怎麼辦）。缺一不可。
第三步：搭建你的 Agent（非技術版）
如果你用的是 Claude 的消費者界面 Claude.ai，你可以通過 Cowork 開始搭建 Agent，不需要寫任何代碼。
打開 Claude 桌面應用。進入 Cowork 標籤頁。把 Claude 指向你相關文件所在的文件夾。然後用第二步的系統提示詞框架給它任務。
比如：
「你是一個週報生成器。每次我運行這個任務時，你應該打開我 /Reports 文件夾裏的三個 CSV 文件，合併數據，找出前五個趨勢，並在 /Output 裏創建一份摘要文檔。摘要用標題分隔每個趨勢，包含具體數字，最後以一段建議收尾。」
Claude 會創建一個計劃，展示給你看，你批准後執行。
這就是你的第一個 Agent。花了五分鐘。
如果你想要更強的能力——定時運行、API 觸發、多 Agent 配置——你需要用 Claude API。但即便如此，也比你想象的更容易上手。
第四步：給你的 Agent 配工具
一個裸 Agent 只能思考和寫東西。有用，但有限。
一個強大的 Agent 能採取行動。它能搜索網頁，能讀文件，能寫代碼並運行，還能通過 API 和 MCP 服務器連接外部服務。
用 Claude Managed Agents，你開箱就有一整套工具包：
把你的 Agent 連到 Slack，它就能每天直接往頻道里發摘要。連到 Google Drive，它就能讀共享文檔、更新電子表格。連到 GitHub，它就能監控倉庫、提交 Issue，甚至發起 Pull Request。
你給它的工具越多，它就越自主。
第五步：測試、搞崩、修復
你的第一個版本不會完美。這很正常。
運行你的 Agent 五次。觀察它做了什麼。尋找它失敗的規律。
常見的失敗模式：
每次失敗都是讓你的提示詞變得更聰明的機會。搭出優秀 Agent 的人不是第一次就做對的人，而是迭代最快的人。
⚠️ 迭代才是核心競爭力
5-10 次迭代，Agent 從「大致能用」變「穩定優秀」。只試一次就放棄的人，會錯過整個機會。
第六步：設好定時任務，然後走人
一旦你的 Agent 工作穩定了，下一步就是自動化。
如果你用的是 Cowork，可以通過 /schedule 命令設置定時任務。讓你的 Agent 每天早上 7 點運行，或者每週五運行，或者任何適合你任務的節奏。
如果你用的是 Claude Code，全新的 Routines（定時任務）功能讓你可以配置運行在 Anthropic 雲基礎設施上的自動化流程。你的筆記本電腦不需要開着。你設置一次提示詞、運行計劃和連接器，然後它自己跑。
現在真實在跑的例子：
這就是你的 Agent 變成一個 7×24 小時工作的員工時的樣子。
第七步：把有效的東西放大
一個每週幫你省兩小時的 Agent 值得搭。
三個每週幫你省十小時的 Agent，值得圍繞它們建一套系統。
一旦你的第一個 Agent 穩定了，就為不同的任務搭第二個。然後第三個。每一個都遵循相同的流程——定義角色、設置提示詞、連接工具、測試、迭代、自動化。
現在從 AI 中獲得最大槓桿的人，不是用了最多工具的人，而是在一個平台上深入鑽研、圍繞它搭建了一套 Agent 系統的人。
多 Agent 協作現在已經上線，你甚至可以搭建協同工作的 Agent 鏈條。一個研究 Agent 把數據餵給分析 Agent，分析 Agent 把洞察餵給報告 Agent，報告 Agent 每天早上把一份成品文檔送到你的收件箱。
這不是科幻。這就是 2026 年 5 月的 Claude Managed Agents。
誠實的話
搭你的第一個 Agent 不到一個小時。
搭一個優秀的 Agent 需要迭代。需要測試。需要花好幾周打磨你的提示詞，直到輸出穩定地優秀。
但把 AI 當聊天機器人用的人和把 AI 當自主勞動力用的人之間的差距，即將成為科技領域最大的競爭優勢。
六個月後，今天開始搭 Agent 的人手上會有一套系統在他們睡覺時產出真實成果。
其他人還在從聊天窗口裏複製粘貼。
工具是免費的。基礎設施已經就緒。唯一缺的就是你的第一次動手。
⚡ 窗口期正在關閉
技術在加速，但經驗沒法速成。今天開始的人半年後會有巨大的經驗優勢——不是技術本身，而是使用它的經驗。
新手最常犯的三個錯誤
錯誤一：搭一個做太多事的 Agent。
你的第一個 Agent 應該只處理一個任務。一個。不是五個，不是「隨便什麼都行」。一個定義清晰的任務。把它做到完美。然後再為下一個任務搭你的第二個 Agent。新手第一個項目就試圖搭一個通用 Agent，是最快讓自己沮喪然後放棄的方式。
錯誤二：給的上下文不夠。
產出有用內容的 Agent 和產出通用垃圾的 Agent，最大的區別就是上下文。你的 Agent 需要知道你是誰、在什麼行業、你的標準是什麼、輸出應該長什麼樣。兩段話的系統提示詞永遠比兩頁的系統提示詞效果差。花時間寫一份詳盡的說明。
錯誤三：不迭代。
你的第一版不會完美。第二版也不會。搭出優秀 Agent 的人把每次運行都當作反饋。他們觀察輸出，找出哪裏出了問題，更新提示詞，再跑一次。五到十次迭代之內，Agent 會從「大致能用」變成「穩定優秀」。那些只試一次、得到平庸結果、就斷定「Agent 沒用」的人，會錯過整個機會。
Agent 生態正在爆發
Anthropic 不是唯一的玩家。但他們目前在 Agent 基礎設施方面處於最有利的位置。
這個生態移動得如此之快，今天的「先進」三個月後就是標準操作。現在開始搭建的人，等其他人趕上來的時候，已經積累了好幾個月的複合經驗和優化。
這才是真正的優勢。不是技術本身，而是使用它的經驗。
今天就開始。這周真正搭出自己第一個 Agent 的人，會理解一些世界上其他人一年內都搞不明白的東西。