【保姆级教程】10分钟速成爆款文章：普通人也能轻松掌握的AI Agent工作流搭建教程！

本文介绍了一种创新的AIAgent系统，通过构建"AI生产力矩阵"显著提升内容创作效率。系统包含三大核心场景应用：文章创作Agent（将阅读量提升60倍）、社群运营Agent（日报生成从1小时缩短至5分钟）和社群管理Agent（自动分析成员活跃度）。作者详细解构了AIAgent的三大核心能力：自动化脚本（精准执行）、可配置提示词（风格统一）和可配置文件（灵活调整），并分享了从素材投喂到文章发布的完

程序员小猴紫

200人浏览 · 2025-08-26 11:20:29

程序员小猴紫 · 2025-08-26 11:20:29 发布

作为一名内容创作者，灵感爆发时文思泉涌，但更多时候，是被无尽的重复性工作填满：一次线上分享结束后，面对着几万字的录音稿，一想到要整理成文，瞬间就没了动力，那个原本可以尽快分享的宝贵经验，就因为“懒惰”和“畏难”，被无限期地拖延。

又或者，你是一个社群的运营者，每天都要从海量的聊天记录里，手动筛选、总结出有价值的信息，整理成日报。每个月还要像侦探一样，把几百个成员的发言记录翻个底朝天，只为了找出那些长期“潜水”的成员。这些工作枯燥、繁琐，耗费了大量精力，却没什么创造性可言。

我们都希望自己能更专注于创造性的工作，而不是在这些重复、低效的劳动中消磨热情和创造力。我们尝试了各种 AI 工具，希望能找到“银色子弹”，但结果往往是工具链更加碎片化，我们不得不在多个工具之间来回切换，反而增加了新的负担。

如果，有一个“不知疲倦的数字雇员”，能帮你处理掉这 80%的重复性工作，让你能专注于那 20%最核心的创意和决策，那该有多好？

这听起来可能有点科幻，但在过去的几个月里，我已经让它变成了现实。

1 AI Agent 矩阵：三大应用场景，一个核心大脑

我并没有满足于只让 AI 帮我写写邮件或改改错别字。我做的，是构建一个可复用的 AI Agent 系统，并把它应用到了我工作中最耗时、最头痛的三个场景中，形成了一个小小的“AI 生产力矩阵”。

1.1 文章创作 Agent，阅读量从 100+到 6000+

这是我的王牌 Agent，也是这篇文章诞生的“幕后功臣”。

在过去，我的公众号文章阅读量一直在几十到几百之间徘徊。不是内容不好，而是创作成本太高，导致更新频率极低。

现在，我训练了一个专门的文章创作 Agent。我只需要给它提供最原始的素材，比如一篇语音输入的逐字稿，或者只是一些零散的想法。它就能自动帮我完成：

要素提取：提炼核心观点、目标读者、关键数据。
生成大纲：结合我的风格和爆款文章的特点，生成 5 个带“钩子”的标题和结构清晰的章节大纲。
扩写成文：在我确认大纲后，它会自动扩写成一篇 90%完成度的文章初稿。

结果是惊人的。最近的两篇由这个 Agent 主力创作的文章，阅读量都轻松突破了 4000-6000，互动量也大幅提升。这在以前是完全不敢想的。

1.2 社群运营 Agent，解放日常运营的双手

除了写文章，我还用同样的理念构建了一个社群运营 Agent。

我的微信群每天有大量的讨论，信息密度很高。过去，我需要每天花至少 1 个小时来爬楼、总结，然后手动写日报。

现在，这个 Agent 每天只需要我的一句指令就会自动抓取群聊内容，进行信息筛选、总结，生成一篇结构化的社群日报，并自动推送到我指定的网站上。

更酷的是，它还能自动从网站上下载刚刚生成日报的图片版本，甚至为我准备好了需要在群里发布的一句话公告，比如：“日报已更新（25 年 8 月 3 日）”

我需要做的，只是花 5 分钟检查一下，然后把这句话和图片复制粘贴到群里，按下发布按钮。这个 Agent，真正把我的日常运营工作从“小时级”压缩到了“分钟级”，几乎实现了“一键完成”。

1.3 社群管理 Agent，用数据驱动精细化运营

社群不仅要拉新，更要留存。每个月，我都会进行一次“成员清理”，移除那些长期不活跃的用户。

这项工作过去也让我非常头疼。我需要打开电脑和手机，在两个设备间来回切换：先在手机上费力地翻阅聊天记录，查看每个成员最近的发言时间和内容；然后回到电脑上，从几百人的列表里找到对应的名字，一个个勾选，执行清退。

这个过程不仅枯燥，而且极易出错，甚至偶尔因为一次选择超过 10 个人，App 就会闪退，导致我辛辛苦苦勾选的名单又要重新来过。

待办人员清单

可视化报告核对

于是，我打造了第三个 Agent——社群管理 Agent。它每个月会自动分析群成员的发言数据，筛选出那些发言次数低于设定阈值，或者发言内容无实质性信息的成员，并生成一个清晰的数据看板，供我决策。

我不再需要关心过程中的繁琐统计，只需要基于它提供的精准数据，做出最终的判断和沟通即可。

虽然这三个 Agent 的应用场景（文章、日报、成员管理）完全不同，但它们的“大脑”，也就是背后的那套工作流和核心理念，是完全一致且可复用的。

2 解构 Agent：自动化背后的三大核心能力

这套可复用的“大脑”并不是什么神秘的黑科技，它由三个非常朴实的核心部件构成，任何人都可以理解和构建。我称之为“Agent 能力三支柱”。

2.1 自动化脚本 - Agent 的“双手”

这是 Agent 执行具体任务的“双手”，负责处理那些有固定模式的重复性工作。

你可能会问，为什么不直接让 AI（大语言模型）去做这些事？这就引出了一个核心分工理念：让专业的工具做专业的事。

AI Agent，本质上是一个语言大师和推理高手，它擅长理解、总结、创作。但如果你让它去处理海量数据的精确统计，比如从几万条聊天记录里统计每个人的发言次数，它就会变得非常“笨拙”——不仅处理速度慢、成本高，而且结果还可能出错。这并不是它的强项。

而这些工作，恰恰是传统程序脚本最擅长的。一个简单的脚本，可以在几秒钟内，零错误地完成上述统计工作。

所以，我的策略是：用 AI 来辅助我快速编写这些高效的程序脚本（工具），然后把这些工具提供给 AI Agent 去调用**。

比如，我用 AI 帮我写一个“社群发言统计”的脚本。当我的 Agent 需要这份数据时，它不会亲自下场去数，而是直接调用这个脚本工具，瞬间拿到一份干净、准确的统计结果。

这样一来，Agent 就无需关心那些它不擅长的繁琐操作，只需专注于“调用什么工具、处理工具返回的结果”这种更高层次的决策。这就等于我们为它配备了一套不知疲倦、绝对精准的“双手”

2.2 可配置提示词 - Agent 的“灵魂”

如果说脚本是 Agent 的“双手”，那提示词（Prompt）就是 Agent 的“灵魂”，它决定了 Agent 产出内容的风格、质量和深度。

但我并没有把长长的提示词直接扔到聊天框里，也不是依赖于一个固定的article_style.prompt文件。我采用了一种更先进、更体系化的“灵魂”构建机制：

为每个任务生成独立的灵魂蓝图：我们会先将原始素材（Materials/）预处理，并结合平台特性库（platform_styles_lib.json）和我的个人知识库（Memories/），为每一次创作任务都生成一个独一-无二的 extracted_meta.json 文件。这才是 Agent 本次任务最核心、最精准的指令来源，它详细定义了文章的目标读者、写作风格、关键要点等一切要素。
从记忆中学习与校准：Agent 不会凭空创造。在创作过程中，它会查询我的个人记忆库（memory_indexing.json），通过分析我过去成功的作品，来模仿和校准我的写作风格，确保了内容的人设高度统一。

这样做的好处是巨大的：

风格统一：保证了所有产出内容都符合我的人设和品牌调性。
灵活调整：如果我想换个风格，只需要调整

extracted_meta.json 的生成逻辑，所有的 Agent 就都能“一键换脑”。
突破上下文限制：避免了在对话框里输入超长上下文导致的 AI“失忆”或“产生幻觉”。

2.3 可配置文件 - Agent 的“工具箱”

除了定义“灵魂”的提示词，我还为 Agent 准备了一个“工具箱”，也就是各种参数的配置文件。

这个文件里存放着各种动态的参数，比如：

文件路径：生成的文件应该保存在哪个目录下？
API 接口：日报生成后，要推送到哪个网站的 API 地址？
任务参数：清理社群成员时，发言次数少于多少条的算作不活跃？

AI Agent 在执行任务时，会先来读取这个“工具箱”，获取它这次任务需要的具体参数。这样，整个工作流就变得极具弹性。我可以随时调整这些参数，来应对不同的需求，而不需要去改动 Agent 的核心逻辑。

2.4 大脑中枢：统一的待办清单（Workflow）

自动化脚本（双手）、可配置提示词（灵魂）、可配置文件（工具箱），这三大支柱如何协同工作？

答案是：一个统一的待办清单（Workflow）。

这就像是 Agent 的“大脑中枢”。对于任何一个任务，我都会先用自然语言定义一个清晰的、一步步的待办清单。比如，对于文章创作，清单可能是这样的：

AI Agent 就像一个严格执行命令的员工，它会严格按照这个清单，一步步往下走，每完成一步，就打一个勾。

这种方式，保证了 AI Agent 在执行长流程、复杂任务时，始终能保持“注意力”，不会跑偏。而我作为“管理者”，也能随时查看它的进度，并在关键节点介入，进行确认和调整。

这就是我打造的 AI Agent 系统的全部秘密。它并不复杂，但却非常有效。

3 训练 Agent：以“公众号爆款文章”为例，跑通创作全流程

在开始之前，我先快速介绍一下我的项目目录结构，这能帮助你更好地理解后续的每一步操作。一个清晰的结构是高效工作流的基石。

/├── 📁 Articles/        # 所有文章的创作空间│   ├── 📁 进行中/│   │   └── 📄 AI 创作内容自动化的经验分享/│   │       ├── 📁 Materials/     # 本次创作的原始素材│   │       ├── 📄 article_creation.md # 创作流程待办清单│   │       ├── 📄 extracted_meta.json # AI提取的文章要素│   │       ├── ... (其他产物)│   └── 📁 已完成/├── 📁 Memories/        # Agent的长期记忆库│   ├── 📁 Contents/        # 我过往的原创文章│   ├── 📁 Examples/        # 对标的爆款文章案例│   ├── 📄 knowledge_dict.json # 我的专属词库│   └── 📄 memory_indexing.json # 记忆索引文件└── 📁 Templates/       # 可复用的模板库    ├── 📄 article_creation.md # 文章创作流程模板    ├── 📄 article_elements_extraction.md # 文章要素提取流程模板    └── 📄 platform_styles_lib.json # 各平台风格库定义

文章的创作空间（Articles/）: 这是我的“生产车间”。每篇文章都在这里进行创作、迭代和归档。Materials/子目录存放的是本次任务最直接的原始输入。
Agent 的长期记忆库（Memories/）: 这是 Agent 的“大脑”和“图书馆”。这里存放了我所有的历史作品和参考案例，memory_indexing.json是图书馆的索引，帮助 AI 快速找到需要的知识。而knowledge_dict.json则像一本字典，确保 AI 用词的专业和精准。
可复用的模板库（Templates/）: 这是我的“工具库”，存放着各种标准化的流程模板，例如article_elements_extraction.md（要素提取流程）、article_creation.md（文章创作流程）和platform_styles_lib.json（各平台风格定义），确保每次创作都遵循同样的最佳实践。

了解了这套结构，你会发现，我的 AI Agent 之所以高效，是因为它在一个高度结构化和标准化的环境中工作。

现在，我将以最能体现其价值的“公众号文章创作”为例，带你完整地走一遍，我是如何“训练”我的 Agent 帮我完成一篇文章的。

步骤一：投喂素材（80/20 原则）

首先，我会创建一个Materials目录，把这次要创作的所有原始素材都扔进去。这就像给 Agent 准备“食材”。

“食材”主要有两类，我会遵循一个 80/20 的原则：

80%的核心素材：这是文章的主体，通常是我的第一手资料。比如，一次长达 2 小时的访谈录音稿，或者是我之前几篇关于这个主题的思考笔记。这些内容保证了文章的原创性和核心价值。
20%的对标素材：我不会临时去网上找对标文章。我的 Agent 连接着一个不断丰富的“记忆库”（Memories/），里面存放着我长期积累的、并经过memory_indexing.json文件索引的爆款文章案例（Examples/）和我自己的作品（Contents/）。Agent 会从中智能地选取 1-2 篇风格或主题最相似的文章作为“调味料”，学习它们的 文章结构 、 标题爆点 和 表达方式 。同时，我还有一个专属的词库（knowledge_dict.json），用于纠正 AI 在特定术语上的“幻觉”，确保专业性。

步骤二：生成大纲（人机协同的关键节点）

素材准备好后，我会启动 Agent，并给它下达第一个指令： “请根据 Materials 里的内容，生成一份文章大纲（article_structure.md）” 。

这时，Agent 会去做几件事：

阅读并理解：它会阅读我提供的所有核心素材，并通过查询memory_indexing.json来理解Examples/目录下的对标素材。
提炼与融合：它会从我的核心素材中提炼出主要观点，并借鉴对标文章的结构和亮点。同时，它会加载knowledge_dict.json词库，确保专业术语的准确性。
产出大纲：最终，它会生成一个包含 5 个备选标题和详细章节规划的 Markdown 文件。每个章节下都会有核心要点和基调建议。

这是整个流程中第一个，也是最重要的人机协同节点。

我会仔细审查这份大纲。标题是否吸引人？章节逻辑是否通顺？核心观点是否都覆盖到了？

如果我觉得“章节二”和“章节三”的顺序需要调换，或者某个标题不够犀利，我不会自己去改，而是会直接给 Agent 下达修改指令： “很好，但请把第二章和第三章的顺序调换一下，并把标题三改得更引人焦虑一些。”

Agent 会立刻生成一个新版本的大纲。我会一直重复这个过程，直到我对整个文章的骨架 100%满意为止。

步骤三：扩写成文（Agent 的表演时间）

当我回复 Agent“ 确认 ”后，就进入了它真正的“表演时间”。

Agent 会严格按照我最终确认的大纲，去扩写每一个章节的详细内容，最终生成一篇完整的、大约 90%完成度的初稿（article_draft.md）。

在这个过程中，它会调用我在 2.2 里提到的文章要素（extracted_meta.json），来确保文章的风格和口吻都和我本人保持高度一致。

自动提取文章要素

自动创建初稿

步骤四：人工精调与发布（10%的灵魂注入）

Agent 完成初稿后，就轮到我来做收尾工作了——也就是那画龙点睛的 10%。

我会通读全文，进行一些微调：

配图：Agent 会在文章中用[图片：一句话描述图片内容]这样的占位符，标出需要配图的位置和意图。我会根据这些提示，找到最合适的图片（可能是我分享时的 PPT 截图，也可能是我用 AI 生成的图片）并替换上去。
微调：可能会修改一些用词，或者增加一两句带有强烈个人感情色彩的句子，让文章更有“人味儿”。

所有这些都完成后，一篇高质量、高效率的文章就诞生了。我只需要把它复制粘贴到公众号后台，即可发布。

通过这套流程，我把创作一篇文章的主要精力，从繁重的“体力劳动”，转移到了最高价值的“脑力劳动”——前期思路的梳理和最终大纲的确认。

4 人机共舞：AI Agent 不是替代，而是增强你的“超强僚机”

看到这里，你可能会觉得 AI Agent 无所不能，是不是我们人类马上就要被替代了？

恰恰相反。通过这段时间的实践，我深刻地体会到，AI Agent 的核心价值，不是取代人类，而是增强人类，把我们从重复、繁琐的“过程”中解放出来，让我们能 100%专注于最核心的“目标”与“决策”。

这是一种全新的人机协同模式。

在文章创作中：Agent 负责处理 90%的脏活累活——整理素材、搭建结构、填充内容。而我，只需要负责那最关键的 10%——确定文章的核心思想、价值主张，并在最后注入我的个人风格和灵魂。它像一个能力超强的实习生，为我准备好了一切，让我可以把精力聚焦在大师级的挥洒上。
在社群运营中：Agent 是那个不知疲倦的数据分析员，每天准时提交日报，每月精准生成不活跃成员列表。而我，则扮演着“决策者”的角色。我根据它提供的日报，去发现社群的讨论热点和潜在需求；我根据它生成的列表，去决定是否要和某个成员进行沟通，或者执行清理。
在所有流程中：我是那个定义“待办清单”（Workflow）的“项目经理”。Agent 是那个能力超强、但没有主观能动性的“执行者”。它能完美地执行我的每一个指令，但最终的目标、方向和判断标准，始终由我来制定。

AI Agent 就像一个“超强僚机”，它能帮你解决飞行过程中的大部分操作，但最终要飞向哪里，由你这位“主驾驶员”说了算。

我们不再需要把时间浪费在那些机械化的操作上，而是可以把全部的智慧和精力，都投入到真正有创造性、有价值的思考中去。

这才是 AI Agent 带给我们最大的变革：它不是来抢我们饭碗的，而是来给我们换上“核动力引擎”。

5 行动指南：如何从 0 到 1 打造你的第一个内容创作 Agent

心动不如行动。最后，我想给你一些具体的建议，帮助你从 0 到 1，打造出属于你自己的第一个 AI Agent。

第一步：找到你的“超级痛点”

不要一上来就想着构建一个像我这样复杂的、包含多个应用的 Agent 矩阵。那会让你无从下手。

先问问自己：在你每天的工作中，哪一件重复性的事情最让你痛苦？

是每天早上整理和回复各种邮件？
是每周都要写的周报？
是每次都要手动处理的图片格式转换？
还是像我一样，面对录音稿懒得整理？

找到这个最让你头痛、最耗费时间的“超级痛点”。它，就是你第一个 Agent 的最佳练手场景。
第二步：定义你的“待办清单”（Workflow）

选定场景后，试着把你平时手动完成这项工作的流程，用自然语言一步步写下来。这就是你 Agent 的第一个“待办清单”。

这个清单越清晰、越细致越好。比如，对于“整理周报”这个场景，清单可能是：

[ ] 访问 A 项目的看板，复制“已完成”列表的内容
[ ] 访问 B 项目的文档，复制“本周进展”部分
[ ] 把 A 和 B 的内容，按照“【项目 A】...【项目 B】...”的格式，粘贴到周报模板里
[ ] 请 AI 对这些内容进行总结和润色，生成摘要
[ ] 把摘要和详细内容，发送到我的邮箱

第三步：从“半自动”开始，逐步迭代

一开始，你甚至不需要写任何代码。你可以把这个“待办清单”放到一个文本文件里，然后把它和需要的素材一起，手动喂给你常用的 AI 工具（比如 Cursor、Claude Code 或者任何一个你用得顺手的 AI 编程工具）。

你就扮演那个“大脑中枢”的角色，一步步地给 AI 下指令，让它帮你完成清单上的任务。这个过程，就是“半自动化”。

当你跑通这个流程几次后，你就会发现其中一些可以被固化的环节。比如，上面清单中的第 3 步和第 4 步，就可以被一个“可配置的提示词”文件所替代。而第 1 步和第 2 步，未来也许就可以通过一个“自动化脚本”来完成。
第四步：持续“喂养”和“训练”

打造 AI Agent 不是一蹴而就的，它更像是一个“养成系”游戏。

你需要在实践中不断地优化你的“待办清单”，打磨你的“提示词”，让它越来越懂你，越来越智能。你给它“喂养”的属于你自己的数据越多，它就越能形成你独特的风格和工作模式。

记住，完美的 Agent 不是一次性设计出来的，而是在一次次的迭代和优化中，“进化”出来的。

6 如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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