Agent 时代，人人都应该有一个 AI 数字员工

你真正需要的，可能不是一个 Super Agent

2025 年 1 月，OpenAI 率先发布 Operator，大家涌进去让它帮忙订餐厅、填表格，结果它连日期选择器都搞不定。两个月后，Manus 邀请码在某交易平台上一度被炒至上万元。随后 7 月份，ChatGPT Agent 正式上线，Pro 用户每月 400 条调用额度，Plus 用户只有 40 条，不够用就加钱。

半年之内，三款重磅 Agent 产品接连登场，所有人都在抢着用，又都在吐槽不好用。

Manus Ai

但不妨冷静下来想想，你到底需要一个什么样的 Agent？

是一个能够帮你自动比价 100 双运动鞋、同时生成海报设计方案的全能选手？还是一个能帮你订到周五晚上那家总约不上的餐厅的超级助理？

大概率都不是。

大多数人对 Agent 的真实需求，其实要朴素得多。

每天早上打开电脑前，有人帮你把昨晚发生的行业大事整理好；每周一开会前，有人帮你把上周的数据拉出来、排好版；每次写周报前，有人帮你把本周的工作记录汇成初稿。

这些需求不酷，不性感，上不了发布会的 demo 演示环节。

但它们有一个共同特点：重复、固定、私人。没有哪家公司会专门为你的晨间阅读习惯开发一个产品，也没有哪个通用 Agent 能精准理解「你关注的行业」到底是什么意思。

换句话说，你不需要一个无所不能的 Super Agent，你需要的是一个只为你干一件事、每天准时干好的 Mini Agent。

而这件事，现在你自己就能做到。

Agent 到底是什么

在成为科技圈顶流之前，Agent 在学术界已经安静地躺了几十年。

「Agent」一词源自拉丁语「Agere」，意思是「行动」「做事」。

在 AI 领域，它有一个经典的学术定义：一个能够感知环境、自主决策并执行行动的实体。 Stuart Russell 和 Peter Norvig 在 Artificial Intelligence: A Modern Approach 中，给出了更精确的描述——Agent 是通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境的任何事物。

Agents interact with environments through sensors and actuators

举个例子：你家的扫地机器人就是一个 Agent。它通过传感器感知房间布局（感知），决定先扫客厅还是先扫卧室（决策），然后自己跑去扫（执行）。整个过程不需要你拿着遥控器一步步指挥。

但这个定义存在了几十年，为什么 Agent 偏偏在 2024 到 2025 年突然成了最火的概念？

答案不在定义本身，而在一块关键拼图被补上了。

传统的 Agent，无论是扫地机器人还是工业流水线上的机械臂，它们的「决策」能力都极其有限——要么靠预设规则，要么靠统计模型，碰到规则之外的情况就抓瞎。它们能「自动」，但谈不上「智能」。

大语言模型的出现，第一次给了 Agent 一颗真正的「大脑」。

这颗大脑能理解自然语言、能进行多步推理、能根据上下文灵活调整策略。当它被接入工具调用、网页操作、代码执行等能力后，一个能听懂你说话、自己想办法、调用各种工具把事情办好的 Agent，就出现了。

所以，如果要用一句话区分 2025 年最容易混淆的两个概念：

Chatbot 是你问它答，Agent 是你说目标它干活。

你跟 ChatGPT 说「帮我写一封邮件」，它会给你一段文字，然后等你自己复制粘贴发出去——这是 Chatbot。

你跟 ChatGPT Agent 说「帮我给老板发一封请假邮件，周五到下周一，理由是家里有事」，它会自己打开 Gmail、写好内容、填好收件人，然后问你「要发吗？」——这是 Agent。

一个负责生成，一个负责搞定。这就是大语言模型给 Agent 这个老概念注入的新灵魂。

Agent 的发展史

回头看，它的进化经历了三次明显浪潮，每一次都在降低同一个门槛：让 Agent 替你干活，你需要懂多少技术？

最早替人干活的 Agent，其实不叫 Agent，它们叫脚本、叫宏、叫 RPA（机器人流程自动化）。

逻辑简单粗暴：你告诉它「如果收到标题含’发票’的邮件，就自动下载附件并存到指定文件夹」，它就老老实实照做。UiPath、Blue Prism 这类 RPA 工具一度是企业自动化的主力军，银行、保险、财务部门靠它们省下了大量人力。

Automation｜Introducing RPA

但它们有一个致命的局限：每一步都要人来定义。流程一旦变了，规则就废了。它们能执行，但不能理解。就像一台精密的流水线——只要产品规格不变，效率极高；一旦换个型号，整条线得重新调。

2023 年 3 月，GPT-4 发布后不到三周，一个叫 AutoGPT 的开源项目横空出世，一个月内在 GitHub 上斩获超过 10 万颗 star，至今仍是该平台历史上增长最快的项目之一。

它的理念让人兴奋：给 AI 一个目标，它自己拆解任务、自己调用工具、自己执行，全程不需要人介入。BabyAGI、MetaGPT 等类似项目也在同一时期冒出。

AutoGPT GitHub

但很快，所有人都发现了一个问题：它们太不靠谱了。

AutoGPT 经常在执行到第三四步时跑偏，陷入死循环，或者做出匪夷所思的决策——比如你让它调研一个行业报告，它会先花 20 分钟试图注册一个新邮箱。

学术界用「hallucination（幻觉）」来形容大语言模型一本正经地胡说八道，而这一波 Agent 的问题更直接：它们一本正经地瞎干活。

概念是超前的，但工程成熟度完全没跟上。这一波浪潮来得快去得也快，留下的最大遗产不是某个完全可用的产品，而是一个被验证的方向。

大语言模型驱动的 Agent，路是对的，只是还没走到。

真正的转折发生在 2025 年。

先是 Manus 在 3 月以一系列惊艳的 demo 引爆社交媒体，展示了一个 Agent 从理解任务、拆解步骤到调用浏览器和代码执行器完成交付的完整链路。那种「你看着它一步步干活」的透明感，让用户第一次觉得：Agent 真的能用了。

然后是 OpenAI 在年中把 Operator 和 Deep Research 合并进 ChatGPT，推出统一的 ChatGPT Agent。它能操作浏览器、运行代码、调用 API，还支持任务中途打断和修改——从「能干活」进化到「能配合」。

OpenAI｜Introducing ChatGPT Agent

这一波和前两波的根本区别在于：Agent 不再是实验室里的概念验证，而是可以被付费使用的产品。它开始有了稳定性、有了用户体验设计、有了商业模式。

而搭建 Agent 的工具也在这一年加速成熟。

Claude Code、Cursor 等开发者平台，正在把「造一个 Agent」这件事的门槛，从「你得是程序员」拉低到「你会说清楚需求就行」。

而 2026 年初的 OpenClaw 则从另一个方向印证了这股趋势。

这个项目最初只是开发者的一个周末 side project，却在短短两个月内斩获超过 10 万颗 GitHub star。它做的事情并不复杂：让你在自己的设备上跑一个私人 AI 助手，连接 Telegram、Slack 等主流聊天工具，随时待命。

没有发布会，没有融资 PPT，一个人、一个周末、一个开源项目，就构成了一个被几十万人使用的 Agent 产品。

三次浪潮，三次门槛下降。从「会写代码才能自动化」，到「会说话就能造 Agent」。

我们正站在第三次浪潮的起点。

用 Claude Code 搭建 Daily Ai News Agent

接下来，我会演示，通过 Claude Code，搭建一个 Daily Ai News Agent。

这个 Agent 要做的事很简单：每天定时抓取你指定的信息源，筛选出跟 AI 行业相关的内容，按照指定格式整理成一份简报。

打开 Windows PowerShell

安装 Claude Code

1	irm https://claude.ai/install.ps1 \| iex

其他 OS 的安装命令见 Claude Code Docs

安装 Git

1	winget install --id Git.Git -e --source winget

定位到项目文件夹

1	cd your-project-path

初始化 Claude Code

claude

安装 Claude Code 相关插件

# 安装长期记忆插件
/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem

# 安装定时任务插件
/plugin marketplace add jshchnz/claude-code-scheduler
/plugin install scheduler@claude-code-scheduler

下载 Agent 需求文档，放到项目根目录中

Agent 需求文档

让 Claude Code 读取 Agent 需求文档并执行