新手入门指南：手把手教你搭建 AI 智能代理

说真的，几年前要是有人跟我说，未来我会教 AI “智能代理”自动帮我抓数据、答疑解惑，甚至直接帮我干活，我肯定会觉得他是科幻迷。但到了 2025 年，AI 代理已经悄悄成了现实，彻底改变了我们的工作方式。我身边从销售、房产中介到我妈（她现在用 AI 代理提醒她给花浇水）都在用这玩意儿。最神奇的是？你根本不需要什么高深学历或者开发经验，照样能轻松上手。

如果你想知道如何搭建 AI 代理——不管是想自动收集数据、做个聊天机器人，还是想在下次会议上让老板眼前一亮——你来对地方了。本文会带你扫清基础知识和术语障碍，还会用实际案例，手把手教你怎么用 、OpenAI Agents、AgentGPT 以及我们团队开发的 （让网页数据采集像点外卖一样简单的 AI 网页爬虫）等平台快速上手。

什么是 AI 智能代理？（以及你为什么要关心它）

简单来说，AI 代理就是能自主帮你完成任务的软件。它不只是机械地执行命令，而是能观察、判断、采取行动，帮你达成目标，不用你一直盯着（）。你可以把它当成一个永远不喊累的数字同事。

举个例子： 就是一个 AI 网页爬虫代理。比如你要整理本地所有房产信息，以前得花一整个周末复制粘贴地址和价格到表格里（我干过，手都麻了）。现在只要把网址交给 Thunderbit，点一下“AI 智能识别字段”，它就能自动识别并提取地址、价格、卧室数等信息，甚至还能自动点进每个房源，抓取更多细节。这就是 AI 代理的实际用法：它会判断哪些数据重要，适应页面变化，帮你高效搞定任务（）。

和传统自动化工具比，后者就像流水线上的机器人——只能按流程走，一旦网页结构变了或者流程有调整，你就得重头来。而 AI 代理就灵活多了，能适应新页面、做出简单判断，甚至还能实时优化和格式化你的数据（）。这也是为什么越来越多职场人（其实任何想省时间的人）都在关注它。

为什么业务用户要学会搭建 AI 代理？

AI 代理不只是个新潮词，它真的能带来实打实的价值。过去一年，企业里 AI 代理的应用率翻了一倍多（从约 10% 涨到 21%），82% 的公司计划未来 1-3 年内引入 AI 代理（）。为啥？因为它们能提升投资回报、降低成本、让团队更满意。

业务和运营人员为什么要掌握 AI 代理？理由很简单：

• 自动化重复性工作： AI 代理能搞定大量重复任务，比如销售线索挖掘、客户跟进、社交媒体排程等。销售团队用 AI 代理做线索挖掘，会议转化率提升了 40%，线索筛选速度提升 3 倍。
• 线索收集与调研： AI 代理能自动扫描网页、LinkedIn 或公开数据库，整理潜在客户名单并自动发起联系。
• 客户支持： AI 聊天机器人可以 24 小时在线答疑，让人工客服专注处理更复杂的问题。
• 数据提取与分析： 运营和财务团队用 AI 代理从多个渠道抓取、处理数据，快速把原始信息变成有用洞察。
• 流程集成： AI 代理能当系统间的“胶水”——自动更新 CRM、发提醒，流程不漏项。

下面这张表总结了常见业务场景和对应平台：

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一句话总结：只要你能搭建或配置一个 AI 代理——哪怕是最简单的——你就能让自己在职场中更高效、更有竞争力，成为团队里的效率达人。

主流 AI 代理平台盘点：Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT

说到工具，AI 代理领域百花齐放，但对新手和业务用户来说，Google Vertex AI、OpenAI Agents 和 AgentGPT 是最值得关注的三大平台。当然，如果你关注网页数据， 也是首选。

Google Vertex AI（Agent Builder）

• 简介： Google Cloud 推出的企业级 AI 代理和多代理系统开发平台。
• 优势： 深度集成企业数据（如 BigQuery、Google Workspace）、可扩展部署、安全性高。适合需要和大量内部系统打通的企业。
• 易用性： 中等——通常需要一定编程或云平台配置，但无代码功能也在不断完善。
• 适用场景： 企业虚拟助手、跨部门流程自动化、AI 驱动搜索等。

OpenAI Agents（OpenAI Functions/SDK）

• 简介： 基于 GPT-3.5/4 构建的智能代理，可调用工具、串联推理步骤、处理复杂流程。
• 优势： 语言理解能力强，灵活性高，开源社区活跃（）。
• 易用性： 中高级——需要一定编程或 API 调用经验。
• 适用场景： 定制聊天机器人、需要推理或调用外部 API 的代理、高级自动化。

AgentGPT

• 简介： 基于浏览器的无代码平台，用自然语言就能创建自主 AI 代理（）。
• 优势： 极易上手，无需配置，能处理从调研到内容创作等多种任务。
• 易用性： 非常简单——只需输入目标即可运行。
• 适用场景： 快速实验、个人效率提升、头脑风暴、简单调研。

Thunderbit

• 简介： 一款 AI 网页爬虫 Chrome 插件，2 步即可从任意网站提取结构化数据。
• 优势： 网页数据采集最简单，无需编程，支持复杂页面（分页、子页面），可直接导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion（）。
• 易用性： 极其简单——连我不懂技术的朋友都能用。
• 适用场景： 销售、市场、电商、房产等需要快速获取网页数据的用户。

下面是各平台对比表：

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Thunderbit 实战：AI 代理网页爬虫的简单示例

来点实操。Thunderbit 作为网页爬虫 AI 代理的使用流程（比传统方式简单太多）：

1. 安装 Thunderbit： 下载 并注册账号。
2. 打开目标网站： 进入你想采集数据的网页（比如房产列表页）。
3. 点击“AI 智能识别字段”： Thunderbit 的 AI 会自动识别页面上的字段，比如“地址”、“价格”、“卧室数”等。你可以调整或自定义字段。
4. 点击“开始爬取”： Thunderbit 代理会自动采集所有数据，甚至能自动点击子页面获取更多细节（）。
5. 导出数据： 可导出为 CSV、Excel，或直接同步到 Google Sheets、Airtable、Notion。

Thunderbit 的特别之处在于：它不是死板地执行脚本，而是用 AI “读懂”页面，自动适应变化，甚至能自动翻译、摘要等丰富数据。传统爬虫遇到页面变化就崩溃，Thunderbit 则能持续稳定运行（）。

第一步：明确你的 AI 代理目标和范围

动手前，先想清楚你的代理要解决什么问题。我的建议：

• 你要解决什么问题？（比如“我想每周自动收集竞品价格”）
• 代理具体要做哪些任务？（比如“访问这 5 个网站，提取产品名和价格，自动发邮件汇报”）
• 最终用户是谁？（比如“市场团队需要这些数据”）
• 如何衡量成效？（比如“手动采集时间从 5 小时降到 30 分钟”）
• 边界是什么？（比如“首版只采集公开数据，不涉及登录”）

写一段“代理使命宣言”，后续会省很多麻烦（）。

第二步：选择合适的平台——Google Vertex AI、OpenAI Agents、AgentGPT 还是 Thunderbit？

接下来选平台。决策建议：

• 想采集网页数据、不会编程？ 选 。
• 想做聊天机器人、无需代码？ 试试 AgentGPT 或无代码机器人平台。
• 会编程、追求灵活性？ 用 OpenAI SDK 或 Google Vertex AI。
• 企业级需求、集成多系统？ 选 。

结合你的技术水平、集成需求和预算，建议从简单的无代码工具入手，先做出效果再逐步升级（）。

第三步：收集并准备你的数据

数据是 AI 代理的“燃料”，这一步很关键：

• 明确需要哪些数据： 网页、内部数据库、表格或用户输入。
• 收集数据： 用 Thunderbit 抓取网页数据，从 CRM 导出 CSV，或整理文档作为聊天机器人的知识库。
• 清洗和格式化： 去除错误、统一格式（比如日期、货币），结构化数据（表格比纯文本更易用）。
• 小范围测试： 先用一小部分数据试运行，确保效果正常（）。

小贴士：别省略这一步，数据乱结果也会乱。

第四步：搭建并配置你的 AI 代理（实操示例）

以 Thunderbit 网页爬虫代理为例，操作流程如下：

示例：用 Thunderbit 搭建网页爬虫代理

1. 安装插件： 并注册。
2. 打开目标网站： 进入你要采集的网页（比如产品列表页）。
3. 激活 Thunderbit： 点击 Thunderbit 图标打开侧边栏。
4. 点击“AI 智能识别字段”： AI 自动识别页面字段（比如“产品名”、“价格”、“图片链接”），可自定义字段。
5. 配置分页或子页面： 数据分多页或需采集子页面时，在界面中开启相关选项（）。
6. 点击“开始爬取”： 代理自动采集所有数据，支持自动翻页和子页面。
7. 检查和优化： 检查表格，如需清理字段（比如去除货币符号），可重命名或添加字段 AI 提示。
8. 导出数据： 可导出为 CSV、Excel，或同步到 Google Sheets、Airtable、Notion（）。

优化小技巧：

• 用字段 AI 提示自动格式化或翻译数据（比如“描述（西班牙语）”自动翻译）。
• 支持定时自动爬取。
• Thunderbit 原生支持图片、电话、邮箱等字段。

这样你就零代码搭建了一个 AI 代理。

第五步：测试、监控并持续优化你的 AI 代理

别做完就不管了，持续优化很重要：

• 用真实场景测试： 包括常规和极端情况（比如异常数据、缺失字段等）。
• 收集用户反馈： 让团队或相关人员试用并反馈问题。
• 监控表现： 查看日志，关注准确率、速度、用户满意度等指标。
• 持续迭代： 优化提示词、补充数据、调整逻辑，每次迭代都能让代理更强大（）。

记住，再智能的代理也需要定期维护和优化。

常见挑战及应对方法

第一次搭建 AI 代理，难免遇到各种问题。常见的有：

• 目标不清晰： 先写好聚焦的“代理使命宣言”，不要一上来就想做万能代理。
• 数据杂乱： 花时间清洗和结构化数据，数据质量决定结果质量。
• 工具太多无从下手： 选最简单、最适合你的工具，后续再升级。
• 代理出错： 分析日志，优化提示词，多测边界情况，别怕反复调整。
• 信心不足： 增加验证环节，展示代理的工作过程，初期可保留人工审核。
• 维护难： 记录好配置，定期检查和更新。
• 推动难： 多做演示，分享小成果，尽早让最终用户参与（）。

遇到难题别慌，AI 社区很大，总有人遇到过类似问题。

总结与关键要点

现在，搭建 AI 代理早就不是开发者或者数据科学家的专利。借助 、、OpenAI Agents 等平台，业务用户也能轻松实现自动化，省下大把时间，获得全新洞察——而且往往只需几步操作。

记住这几点：

• 从清晰、聚焦的目标开始。
• 选择适合自己需求和技能的工具。
• 认真准备和清洗数据。
• 分步搭建，持续测试和优化。
• 关注表现，持续学习。

未来的工作场景一定会有越来越多 AI 合作伙伴，学会搭建和管理它们的能力只会越来越重要。大胆尝试、享受过程，别怕出错（这正是成长的过程）。当你第一次让代理帮你搞定工作，自己悠闲喝咖啡时，那种成就感绝对让人难忘。

想深入了解？欢迎访问 获取更多实用指南，或者直接用 试试搭建你的第一个代理。如果需要帮助，随时联系我——大概率我正在教我妈的 AI 代理识别猫是不是又趴在她键盘上了。

祝你玩得开心，收获满满！

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常见问题解答

1. 什么是 AI 代理？它和传统自动化工具有何不同？

AI 代理是一种能自主观察、判断并采取行动的软件，无需人工时刻干预。和传统自动化只能机械执行脚本不同，AI 代理能适应变化、处理复杂场景。

2. 为什么业务用户要学会搭建 AI 代理？

学会搭建 AI 代理能帮业务用户自动化重复任务、提升数据收集效率、优化客户支持、集成各类流程，从而省下大量时间、提升决策质量，增强职场竞争力。

3. 新手适合用哪些平台搭建 AI 代理？

推荐 Thunderbit（零代码网页数据采集）、AgentGPT（无代码自主代理）、OpenAI Agents（适合有一定编程基础的灵活任务）、Google Vertex AI（适合企业级多代理系统）。

4. 创建简单 AI 代理的主要步骤有哪些？

核心流程包括：明确代理目标、选择合适工具、收集并准备数据、搭建和配置代理、测试和优化。像 Thunderbit 这样的平台让整个过程无需编程也能轻松完成。

5. 搭建 AI 代理常见难点有哪些，如何应对？

常见难点有目标不清、数据杂乱、工具复杂、后期维护等。建议从聚焦目标、数据清洗、选择简单工具、持续优化和完善文档入手，逐步解决。