本篇仅代表个人看法，也不建议你一上来就把 Agent 想得太神。

与其说我们是在做一个“智能员工”，不如说我们是在给 AI 一个具体的办事边界。

你让 AI 当老板、当运营、当销售、当客服、当设计，听起来很厉害，但是它真的知道自己今天要交付什么么？

如果一个 Agent 创建完以后，只能陪你聊天，不能帮你跑完一件真实的小事，那它目前还不是资产，只是一个包装得比较好看的输入框。

所以到了这一步，我们先不要急着做系统。

你先问自己一个问题：我现在到底想让这个 Agent 干哪一件事？

不是“帮我赚钱”，不是“帮我做一人公司”，也不是“帮我提升效率”。这些话都太大了，大到 AI 听了也只能给你一堆正确的废话。

一个能开始跑起来的 Agent，先不要从名字开始搭，要从任务开始搭。

你可以按这个顺序来：

1、先选任务；

2、再写角色；

3、再给背景；

4、再给规则；

5、再固定输出格式；

6、最后拿一个真实材料去跑。

顺序错了，就很容易变成你在给 AI 装修办公室，但是它还不知道自己今天要上什么班。

先别给 Agent 起高级名字，先让它知道今天要上什么班。

第一步，选任务。

什么任务适合第一个 Agent？

1、低风险。错了不会直接影响钱、合同、法律和客户信任；

2、高重复。你最近几天确实会反复遇到，而不是脑子里想出来的未来需求；

3、可检查。它交出来的东西，你能判断好坏，不会只能凭感觉说“好像还行”；

4、有材料。你能给它背景、样例、规则，而不是让它凭空猜你的业务；

5、有固定输出。每次结果长得差不多，后面才可能复用。

比如说，你让 Agent 帮你判断公司战略，这个就不适合一开始做。

为什么？

因为它需要的信息太多，变量太多，责任也太大。你自己都没有实操过几轮，凭什么要求 AI 一次给你最优解？

但你让它帮你整理公众号选题、归类用户问题、把一段产品说明改成发布文案、把一次沟通记录整理成待办事项，这些就可以试。

这类任务不性感，但是有用。

一人公司早期最缺的不是宏大系统，而是把重复的小动作先稳定下来。

第二步，写角色。

角色不是一句“你是我的助理”。

你要写的是它的岗位边界。

比如你要做一个公众号选题 Agent，就不要写：

你是一个全能新媒体专家。

这句话太虚了。

你可以改成：

你是我的公众号选题助手，只负责把我提供的课程主线、历史文章和读者问题，整理成 3 个可写的下一篇选题。你不负责直接写全文，也不负责判断商业战略。

你看，后面这句才有岗位。

它知道自己负责什么，也知道自己不负责什么。

所谓角色，不是人设，是岗位边界。

第三步，给背景。

很多人用不好 AI，并不是因为模型不够强，而是因为自己没有把背景讲清楚。

你让它帮你做公众号选题，它至少要知道：

1、这个合集叫什么；

2、读者是谁；

3、前面已经讲到哪一篇；

4、这一篇要承接什么；

5、你的文章口吻是什么；

6、哪些东西不能写。

如果这些都没有，它只能从互联网平均值里给你抓一把建议。

抓出来的东西可能很完整，但不一定是你的。

第四步，写规则。

规则不是为了限制 AI，而是为了让它少犯你明明可以提前避免的错。

比如公众号选题 Agent，可以写：

1、每次只生成 3 个选题；

2、每个选题必须说明读者问题；

3、每个选题必须说明为什么适合作为下一篇；

4、不要跳过读者当前能力层级；

5、不要写成热点追踪，除非我明确要求；

6、信息不足时，列出需要我补充的内容。

这几条写完，Agent 就不再是自由发挥。

它开始像一个有 SOP 的小助理。

第五步，固定输出格式。

为什么要固定格式？

因为格式不固定，你每次都要重新判断它到底有没有完成任务。

比如公众号选题 Agent，可以要求它每次这样输出：

1、选题标题；

2、读者现在卡在哪里；

3、本篇核心判断；

4、为什么适合作为下一篇；

5、正文大纲；

6、需要我补充的信息。

这个格式一旦固定，后面你每天只需要看两件事：

1、选题是不是接得上；

2、大纲是不是能写。

不用再从一堆漂亮废话里捞重点。

第六步，拿真实材料测试。

不要拿假任务测试 Agent。

假任务很容易让你产生错觉。

你要拿今天真的要处理的东西去测。

比如你今天就要写公众号，那你给它的材料应该是：

1、合集主线；

2、上一篇文章内容；

3、今天想解决的读者问题；

4、你的写作风格样文；

5、你不想要的内容类型。

然后让它按固定格式输出。

这里给你一份可以直接照抄的最小 Agent 提示词：

你是我的公众号选题 Agent。  你的任务： 根据我提供的课程主线、历史文章和读者问题，生成下一篇文章的 3 个候选选题。  你只负责选题和大纲，不要直接写全文。  背景： 我的合集是《从“0”开始学AI》。读者是 AI 小白，目标是从会提问、会提效、会搭流程，慢慢走到一人公司。  当前进度： 前一篇已经讲过如何创建 Agent 雏形，下一篇要让读者真正跑完一次任务。  输出规则： 1、只给 3 个选题； 2、每个选题必须说明读者问题； 3、每个选题必须给出核心判断； 4、每个选题必须给出 5 个以内的大纲点； 5、不要跳过读者能力层级； 6、不确定的信息，请标注需要补充。  输出格式： 选题标题： 读者问题： 核心判断： 为什么适合作为下一篇： 正文大纲： 需要我补充的信息：

这就是一个最小 Agent。

它不高级，但它能干活。

如果你要做客服 Agent，也是一样的逻辑。

你把任务换掉：

1、它只负责把客户问题分类；

2、它只能使用你提供的话术；

3、它不允许承诺退款、赔偿、价格；

4、它必须标注需要人工处理的问题；

5、它每次按“问题类型、建议回复、风险点、是否转人工”输出。

这就不是聊天了。

这是一个可检查的小流程。

如果你要做产品上架 Agent，也一样：

1、输入产品参数；

2、输入目标平台；

3、输入不能夸大的地方；

4、要求它输出标题、卖点、详情页结构、风险词提醒；

5、最后人工确认。

所以你会发现，搭 Agent 的核心并不是“起一个高级名字”。

而是把一个任务拆成：输入是什么，处理规则是什么，输出格式是什么，哪里需要人工确认。

如果这四件事没写清楚，Agent 再高级也只是表演。

如果这四件事写清楚，一个很小的 Agent 也能开始替你干活。

跑完以后，你不要急着夸它，也不要急着骂它。

你只看三个结果：

别急着夸它，先看你到底是改 20%，还是基本重写。

1、它有没有编造信息；

2、它有没有漏掉关键条件；

3、你修改它的结果，是改 20%，还是基本重写。

如果你每次都要重写，那不是 Agent 不行，是你的任务边界还没写清楚。

如果你只需要改一点点，它就已经开始帮你省时间了。

这时候再谈 Skill、知识库、检查清单，才有意义。

否则你只是在一个没有岗位说明书的员工身上，不断增加办公室装修。

所以今天不要做复杂。

你只做三件事：

1、选一个最近三天一定会重复做的小任务；

2、按“角色、背景、规则、输出格式”写出你的第一个 Agent；

3、拿一份真实材料跑一次，然后记录哪里可用，哪里不可用。

Agent 不是创建出来的，是在一次次真实任务里调出来的。

还得是那句话：实践出真理。