AI智能体构建方法：三条路径，从零代码到完整开发

“我每天都在用ChatGPT。Claude Code也试过了。下一步该怎么做？”

这个问题越来越多地出现在我这里。答案已经确定：从”使用”向”构建”迈进一步。就这么简单。

但只要搜索”如何构建AI智能体”，出来的就全是密密麻麻写着Python代码的技术文章。在过去两个月里，我亲眼看着20多人在读了不到3分钟后放弃了。

实际上，构建AI智能体的方法可以整理为三条路径：零代码、低代码、完整代码。选哪条路不由”会不会写代码”决定，而由”一周后什么东西能运行才算达成目标”来决定。不了解这一点，就一定会走弯路。

为什么要在2026年5月学”构建方法”

自2026年初以来，围绕AI智能体的空气明显变了。

最具象征意义的是Uravation代表佐藤傑著作《Claude工作术》的动向——2026年7月16日发售预定，5月开始预约（参考：hanmoto.com ISBN 9784815645304）。以Claude Code为主题的实务书进入主要发行流通渠道。这意味着”Claude Code=开发者工具”的标签被彻底撕掉，成为主流商业工具。

同一家Uravation在2026年5月公布的对25名经营者的调查中，第一位是”经营会议资料的自动生成”，约四成人选择了这一项。这不是写代码的话题，而是所有人每周都在做的资料制作。

微软也在2026年5月行动了。官方倡导了”代理治理、智能工作流程、互联应用体验”（出处：Microsoft Copilot Studio博客，https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/new-and-improved-agent-governance-intelligent-workflows-and-connected-app-experiences/）。可以解读为：将智能体运营从”个人爱好”升级为”企业基础设施”的宣言。Anthropic和AWS的动向也指向同一方向。

这里会发生什么：以2025年3倍的速度，“使用方”和”构建方”的差距会拉大。

只是每天使用ChatGPT的人，与半年前站在同一位置。而在同样的半年里，自己运行着3个AI智能体的人，业务处理量体感上变成了3倍。这就是2026年5月的现实。

我已经决定不写煽动不安情绪的文章。但停留在”使用”水平的人，确实会被甩下——这只是事实。先用5道题确认一下自己现在站在哪一边。

过去30天，有没有对ChatGPT或Claude发出过5次以上相同的指令？每周的重复性业务，是否仍然用人手处理？想交给AI的工作，能立刻说出3件吗？有没有每月花超过100元在无代码工具上？有没有亲手让”自动运行的什么”运行起来的经验，哪怕一次？

5道题中3道以上回答”否”，你还在”使用方”。从现在开始的1小时，就是改变那个位置的行动。

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路径1：零代码——1小时内启动的最短路线

首先介绍的是完全不需要写代码的路径。

目标人群：编程经验为零，或者过去在学编程教程时有过放弃记忆的人。这也没问题。截至2026年5月，零代码AI智能体基础设施完善得令人惊讶。

代表性工具有5个：Claude Projects、ChatGPT GPTs、Notion AI、Zapier（AI动作功能）、Dify。都可以从免费方案或月20美元以内开始。“用自然语言定义动作，模板化后随时调用”是共同的机制。

构建方法归结为4个步骤。

第一步，用一句话写出目标。“把会议记录文本给它，它会生成摘要并发布到Slack”这种粒度。“提高业务效率”这种抽象表达行不通。动词和宾语要明确。不满足这个条件，后面3步全会偏。

第二步，确定输入和输出的格式。输入：会议记录文本。输出：400字摘要和参与者列表。格式确定后，AI的波动会大幅减少。

第三步，写指令（提示）。Claude Projects的话用”自定义指令”，GPTs的话用”Instructions”栏。写上”你是会议记录摘要专家，按以下规则……”。

第四步，测试和调整。实际投入3份会议记录，看输出，打磨指令。两个循环下来就能达到实用水准。

我自己在30分钟内构建了一个把会议记录摘要发送到Slack的智能体。在Notion AI里制作模板，用Zapier设置触发器就够了。每月业务时间减少了2小时，折算成年就是节省24小时。

局限也要清楚地写出来。零代码路径在复杂条件分支和与外部API的细粒度联动方面不擅长。比如”读取PDF发票、判断科目、自动登记到会计软件”这类业务，路径1无法完成。

还有一个不适合的情况：处理速度成为问题的业务。路径1依赖手动发送提示或经过Zapier/Notion的工作流，不适合批量处理大量数据。“在1秒内分类100件咨询”这类需求属于路径2以上的范畴。

今天的行动只有一件：写出想要自动化的业务，今天内决定用Claude Projects、GPTs、Dify中的哪一个来构建。一旦决定，明天就能运行。

路径2：低代码——Claude Code、Cursor并用的混合方式

路径1不够用了，就是路径2。

目标人群：能读代码但不敢写的水平，或者想挑战路径1无法完成的业务（多个API联动、处理内部文件、定期执行的自动化）的人。

核心工具是Claude Code。Claude Code是在终端上运行的AI智能体，用自然语言说”写一个发送Slack通知的脚本”，它就会生成Python代码并运行测试。Cursor也是同类型的，AI常驻在VS Code风格的编辑器中。

“用自然语言命令→AI生成代码→人类审阅”。重复这3步就是路径2。不是去写代码，而是站在审阅代码的一侧。这是路径2的本质。

特别值得关注的是MCP（Model Context Protocol）的存在。MCP是Anthropic倡导的”AI智能体与外部工具对话的通用规格”（出处：Anthropic官方文档 https://docs.anthropic.com/en/docs/mcp）。截至2026年5月，Notion、Slack、GitHub等主要服务已发布MCP对应方案。架设一个MCP服务器，就能从Claude Code直接操作外部服务。路径1中需要经由Zapier的联动，在路径2中可以直接完成。

分享一个我的亲身经历。上个月我对Claude Code说：“读取Notion的会议记录页面，提取参与者列表，向对应的Slack频道发送’今天的会议记录来了’的脚本，写出来。“10分钟后完成了可运行的脚本，设置好每周五下午6点用cron自动执行是在开始后30分钟。

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Anthropic自身也在2026年5月宣布了”在8天内向3个行业展开AI智能体套件”的案例。那个速度在Anthropic在8天内颠覆3个行业的结构中有详细介绍。那种速度用完整代码写是绝对出不来的。是将Claude Code这类聊天驱动工具发挥到极限的结果。

路径2的局限：需要一定程度的代码审阅能力。不理解内容就把生成的代码推送到main，会在生产环境出事。至少需要能分辨”写入文件的命令”和”调用外部API的命令”的眼力。

还有一个不适合的情况：需要团队协作运营的场景。路径2基本上以本地环境开发为主，构建多人共用同一个智能体的机制需要额外的设计。路径2在一个人完成业务的用途上很强，但如果目标是”整个团队使用的接待智能体”，就需要路径3的设计思想。

今天的行动：安装Claude Code，对它说”Hello, agent”。使用前提和费用在claude code使用方法全貌中有介绍。提前阅读claude code费用3场景估算可以消除犹豫。

路径3：完整代码——面向产品化的框架采用

第3条路径是正式的完整代码路径。

目标人群：现役工程师，或过去在工作中写过代码的人。或者正在考虑”想把AI智能体做成商品""想嵌入公司基础设施”的人。

主要框架有4个：Claude Agent SDK（Anthropic官方）、LangChain、AutoGen（Microsoft）、CrewAI。各有擅长领域。Claude Agent SDK在单智能体的简洁实现上很强。LangChain的外部工具联动范围最广。AutoGen擅长多智能体协作（多个AI对话推进任务）。CrewAI偏向角色定义型组织模型。

路径3中最重要的是架构选型：单智能体型（1个全部处理）、多智能体型（多个AI分工）、Plan&Execute型（计划角色和执行角色分开）。选哪种，开发工时和运营成本相差2～5倍。

路径3的评价轴不是”能运行”，而是”不会崩溃""可以监控""可以估算成本”这3个。路径2也能做出能运行的代码。路径3投入有价值的是：崩溃时能找到原因，每月API费用可以预测，错误能以报警形式上报。达到这里，才能嵌入业务基础设施。

这里重要的动向是2026年5月22日发布的AWS Kiro。Kiro被称为”规格驱动型AI开发工具”，标志着从凭势头编程的”氛围编程”向”规格与规律”阶段的转变（出处：XenoSpectrum 2026年5月22日记事）。走向路径3的人，从一开始就引入Kiro的思考方式，最终会是近路。

我目前运营的出雲系统，是包含5根支柱（内容制作AI）以及审阅角色、调研角色、营销分析角色的多智能体构成。以Claude Agent SDK为基础，为各智能体分配了不同的角色和权限。代码量约8000行，月API费用估算约6万日元。这就是路径3现实的体量感。

路径3的注意点：进入完整代码的瞬间，运营责任就产生了。错误监控、成本管理、安全审查。写代码的时间会少于设计运营的时间。下不了这个决心，路径3就会半途而废。

不适合的情况也要明确：“先试着运行看看""只需要自动化一个业务”的阶段，路径3完全是过度设计。没有团队开发经验的情况下，代码维护成本会超出预期。现实的路线是：先在路径2正式运行1个智能体，看清楚问题之后，再迁移到路径3。

今天的行动：选择4个框架中的1个，运行官方教程的示例代码。Anthropic官方的”Claude Agent SDK Quickstart”是目前最不容易卡壳的入口。

不选错3条路径的检查表与典型失败案例

把3条路径并排来看，可能会觉得从上到下是”上级兼容”的关系。不是。路径1到路径3是目的别的选项。

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使用4个检查项避免选错。第一，目标明确度：能用一句话写出”要自动化什么”吗？写不出来的话从路径1开始。写得出来的话考虑路径2以上。

第二，编程经验：从来没写过一行代码，路径1。能读但不敢写，路径2。能写有运营经验，路径3。

第三，预算：月100元以内的话路径1。月300～1000元的话路径2。能接受月3000元以上的话路径3进入选项。

第四，也是最重要的：一周后什么状态才算OK。一个业务按下按钮就能运行的话路径1。多个业务联动运行的话路径2。公司基础设施、其他成员可以使用的状态，路径3。

这里我来列举经常看到的3种失败模式。

失败1：本来想走路径2，但不知不觉停在了路径1。打开Claude Code，结果整天只是优化Notion AI的提示，一天就结束了。手段目的化的典型。对策：最初就决定”本周内应该运行的业务”，每次偏离都回到那里。

失败2：一开始就冲进路径3。工程师出身的人常见的陷阱。读Claude Agent SDK的教程，也试了LangChain的官方示例，还追了AutoGen的论文。3周后连一个正式运行的智能体都没有。被复杂度压垮了。对策：遵守”先在路径2运行，然后迁移到路径3”的顺序。

失败3：目标模糊就开始跑。“想提高业务效率""想用AI做点什么”这个水平开始行动，选哪条路径都无法完成。对策：把一周后的合格线用文字写下来，设为电脑壁纸。认真要做的人，请务必这样做。

我自己，过去把3种失败全经历过了。以为是路径2结果折腾了1个月Claude Code，什么都没运行起来。心向路径3，钻研了3周LangChain官方文档，结果发现对自己的业务根本不需要。正因如此我才能断言：在检查表上花4分钟的功夫，千万不要省。

“今天1小时”的启动路线图

读到这里，打算说”从明天开始”的人，明天太晚了。今天的1小时就做完。

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最初15分钟：目标设定。手机备忘录或纸都行。用一行写出”输入什么、输出什么”。例：“粘贴会议记录，输出400字摘要和参与者列表”。仅此就合格。写不出来的话，向ChatGPT提问”列出我可能想要自动化的3件业务，分别用一句话的AI智能体目标写出来”，5分钟内就会出来。

接下来15分钟：路径选择。通过前一章的4个检查项。编程经验为零就路径1确定。一周后”需要多个业务联动运行”的话就路径2。这里犹豫的话一定选路径1。从运行的系统向上迁移，比一开始就大目标更容易成功。

接下来15分钟：工具准备。路径1的话创建Claude Projects账号（免费）。路径2的话安装Claude Code（按照官方文档，约10分钟）。路径3的话克隆选择的框架的官方仓库。安装卡壳了就把错误信息原样粘贴给Claude或ChatGPT。九成问题5分钟内解决。

最后15分钟：启动第一个智能体。路径1的话，把写好的目标文本复制粘贴到系统提示栏，输入一个示例，看结果。路径2的话，对Claude Code说”Hello, agent”，接着把目标文本发过去。路径3的话，直接运行官方教程的Hello World示例。

这1小时内能不能运行，老实说是五五开。即使运行不了，那也是正常进展。重要的是达到”1小时推进到了哪里""明天的1小时要修正什么”清晰可见的状态。这就是从”使用方”向”构建方”踏出一步的瞬间。

接下来几周的推进方式也先决定好。1个运行起来了，就推进到第2个。在同一路径里做了2个，才真正有了”掌握了”的感觉。1周内什么都没运行起来的话，就路径降一级——路径3→2→1。这不是失败，是正确的撤退方式。

更大的规模——“供公司10人使用的智能体运营""把AI智能体当商品来卖”——到了那个阶段就是另一个话题了。商品化的方向，不会写代码的人如何构建事业的现实解，在从”使用”到”销售”中已经先写了。今天路线图走起来的人，接下来1个月里朝那里前进也是一个选项。

《Claude工作术》（Uravation·佐藤傑著，7月发售预定）看起来是为那个阶段的人补充方向感的一本书。但在读书之前，先让1个智能体运行起来。这个顺序绝对更好。

总结：3条路径是目的别的选择。今天1小时踏出第一步

AI智能体的构建方法可以整理为3条路径：零代码的路径1、Claude Code并用的低代码路径2、框架采用的完整代码路径3。

3条路径不是上级兼容关系，而是从一周后想要运行的目标反推来选择的”目的别的道路”。不是”因为不会写代码所以路径1”，而是”因为目标是一个业务所以路径1”。不是”因为是工程师所以路径3”，而是”因为目的是公司基础设施化所以路径3”。这个思维转变，能防止最初的挫折。

不选错的检查有4个：目标明确度、编程经验、预算、一周后的状态。通过这4个，就没有犹豫的余地了。

然后，今天。打开手机备忘录，写一行想要自动化的业务。选择路径，准备工具，启动第一个智能体。1小时。

今天做这件事的人和明天做的人，半年后到达的地点相差3倍。不是威胁，只是现实的数字。迈入AI智能体”构建方”那一侧的最短路线，不是读书，不是参加研讨会，而是现在这1小时。

我还清楚地记得，第一个智能体运行起来那天的感觉。“这个，再也回不去了。“我立刻确信了。希望你同样的瞬间，能在今天之内到来。