乐于分享
好东西不私藏

AI“0”基础到“一人公司”(篇6 如何梳理agent)

AI“0”基础到“一人公司”(篇6 如何梳理agent)
    最近太忙,一直在做各种工具和梳理一个大项目(AI 系统),然后又不想用AI 来敷衍我的任务,所以断更了一段时间。但是今天在做另一个新项目的时候,突然觉得可以讲讲我如何做梳理的。
    就目前来看,性价比最高的结合——deepseek v4(大脑) + claude(四肢) + qwen 全模态(眼睛和耳朵),就这一套东西(就叫结合体吧),完全能满足60%(本来想说80%,但是没做具体调研)的打工人需求。
    然后就是回到正题,如何来梳理,这就像“如何将大象装进冰箱”这样简单——只需要一个chatgpt5.5(有钱的可以直接用pro的深度探索)
第一步:明确自己要的东西。
第二步:将信息告诉chatgpt。
第三步:等chatgpt给你梳理出来整体架构。
第四步:通过chatgpt将架构整体拆分成当前可以通过结合体来完成的最小目标,假如拆成了10个最小目标,然后先把10个最小目标完成后,再通过结合体将这10个最小目标进行整合。
举个我目前正在做的测试项目的例子:

你的 Agent 总体框架应该这样拆:

一、整体定位

跨境电商 AI 上架中枢 Agent

它负责把:

产品图 / 竞品 Listing / 运营补充信息

转成:

产品分析 → 标题 → 描述 → 标签 → SKU → 价格建议 → 图片生成 → 内容检查 → 自动上架

最终服务于:

平台的快速铺货和运营参考。


二、核心架构

你 / 运营人员
   ↓
OpenClaw/ Claude / Agent 中枢
   ↓
任务判断 Agent
   ↓
┌───────────────┬───────────────┬───────────────┐
│ 产品识别Agent │ Listing生成Agent │ 图片生成Agent │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┘
   ↓
内容质检 Agent
   ↓
n8n / API / 浏览器自动化
   ↓
自动上架

三、Agent 怎么拆

1、总控 Agent

作用:判断用户给的是什么任务。

例如:

用户上传产品图
→ 判断为“从图片生成完整上架内容”

用户上传竞品链接
→ 判断为“参考竞品生成新 Listing”

用户上传完整 Listing
→ 判断为“检查是否可上架”

它不负责干活,只负责分配任务。


2、产品识别 Agent

输入:

产品图片

输出:

产品是什么
材质
颜色
风格
适用场景
目标人群
卖点
可能类目
可用关键词

这是第一步,必须先做。


3、Listing 生成 Agent

输入:

产品识别结果
平台规则
店铺风格
运营要求

输出:

标题
描述
标签
产品类型
供应商
SEO标题
SEO描述
SKU
库存
重量
价格建议
类目建议

这是你产品上架的核心内容生产 Agent。


4、图片生成 Agent

输入:

原产品图
产品识别结果
平台图片要求

输出:

主图提示词
场景图提示词
细节图提示词
模特图提示词
背景图提示词

然后调用图片模型生成新产品图。

注意:这个 Agent 不一定直接生图,它可以先负责生成高质量生图 Prompt。


5、内容质检 Agent

作用:判断 Listing 是否完整、是否能上架。

检查项包括:

标题是否过长
描述是否完整
标签是否重复
类目是否明确
价格是否缺失
重量是否缺失
SKU是否缺失
图片是否足够
是否有侵权风险
是否有平台敏感词

结果分两种:

完整 → 进入自动上架
不完整 → 返回给运营补充

6、上架执行 Agent / n8n 工作流

这个部分不适合让大模型自由发挥。

应该固定流程:

接收完整 Listing 数据

整理成平台字段

调用平台 API 浏览器自动化

上传图片

填写标题、价格、库存、描述等

保存草稿或发布

这里建议用 n8n 或你自己开发的小工具来执行,不要让 Agent 每次“自己想办法点页面”。


四、你现在最应该做的拆分步骤

第一步:先做“图片 → Listing 内容”

这是最容易落地的。

流程:

上传产品图

AI识别产品

生成完整 Listing

人工复制到后台

先不要一开始就自动上传。

先把内容生成跑通。


第二步:做“Listing 内容质检”

流程:

运营给一份 Listing

Agent 检查缺什么

缺字段就返回补充清单

不缺就输出标准 JSON

标准 JSON 很重要,因为后面自动上架靠它。


第三步:接 n8n 自动上架

流程:

Agent 输出标准 JSON

n8n 接收 JSON

调用 API 创建产品

上传图片

生成草稿产品

建议先上架到 草稿,不要直接发布。


第四步:接图片生成模型

流程:

原产品图

产品识别

生成图片 Prompt

调用 image-2 / ComfyUI / 其他生图模型

返回新产品图

再生成 Listing

这一步是增强,不是第一优先级。


五、最推荐的落地顺序

阶段1:产品图 → Listing内容生成
阶段2:Listing完整性检查
阶段3:输出标准JSON
阶段4:n8n接Shopify自动创建草稿
阶段5:加入AI生图
阶段6:再扩展到Etsy自动上架

六、你现在不要先做什么

暂时不要一上来做:

多平台同时上架
完全无人审核
自动发布
复杂 Agent 群
复杂数据库
复杂权限系统

你现在要的是快速落地,所以应该先做:

一个产品图进去
一套完整上架资料出来
一键生成 Shopify 草稿

七、最终你要形成的 Agent 体系

main 总控
├── product-analyzer 产品识别
├── listing-writer 上架内容生成
├── image-prompt 图片生成提示词
├── listing-checker 内容质检
├── uploader 自动上架
└── research-agent 竞品/选品分析

最小可落地版本只需要前 4 个:

main
product-analyzer
listing-writer
listing-checker

先把这四个做出来,就能开始用了。

拆分出来以后,就可以一步步让我们的结合体(ds v4+ Claude + qwen)去完成,甚至也可以直接将此作为“开发手册.md”发给结合体作为最终目标来完成。最后也可以交给目前最强大的codex去操刀完成。我只用了一天时间,就完成了这么一套东西。
    我们总是会被各种信息和言论干扰:
很多人说既然 AI 这么牛,你拿它挣到一百万了么?
也有人说我对AI不熟悉,不了解,我不知道如何开始。
甚至也有人在观望——只要我不学,我学得就越多
......
    我也不敢保障你能用AI去挣大钱,也不能去承诺你一定能学到东西。我只是个践行者,通过一个工具来完成另一个工具的普通人。但,从我小学一年级就泡网吧的经历来看:我给大人注册一个QQ号,我就可以获得2块钱,供我2个小时的网费;给开个传奇的外挂,就可以获得6块钱,一个上网通宵的费用。那几年的夏天,我真的过得很开心。甚至到了大学,还可以给人在1688买衣服袜子挣钱。哈哈哈哈哈,真的是,只有自己迈出了第一步,才知道原来这一步就可以超过99%的人,此言不虚,古人诚不欺我——千里之行始于足下。
还是那句话,只做可执行的第一步