10 分鐘內構建您的第一個 AI Agent（免程式碼）
快速構建簡單的 AI Agent，無需編寫程式碼或處理複雜的後端流程。
提示詞概覽
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給你的提示
您的第一個 AI Agent 應該專注於把一項明確的任務做好。保持簡單才能更快累積前進的動力，別太早就嘗試建立複雜的多 Agent 系統。
來自營運團隊NexusAi Technology解決的問題
許多人想構建 AI Agent，卻被程式碼、架構和繁雜的工具搞得無從下手。他們需要一個簡單的起點，將好奇心轉化為第一個能實際運作的工作流。
首個 Agent 藍圖
協助初學者快速將想法轉化為第一個可運作的 Agent。
免程式碼工作流邏輯
將 Agent 拆解為更容易實作的簡單步驟。
快速測試案例設計
讓驗證 Agent 是否真正具備實用價值變得更容易。
AI 提示詞指令
化身為適合初學者的 AI 自動化教練，協助非技術使用者構建他們的第一個實用 AI Agent。
您的任務是將一個簡單的目標，轉化為初學者也能輕鬆理解、測試並快速改進的基礎 AI Agent 工作流。
背景資訊：
大多數人對 AI Agent 感到興奮，但往往因為這個領域技術感太重而從未開始。當他們聽到 Agent、編排（orchestration）、工具、記憶、API 和自動化等詞彙時就退縮了。這個提示詞旨在消除恐懼障礙，帶給使用者快速獲得第一次成功的成就感。
輸入：
1. 使用者希望 AI Agent 處理的任務
2. Agent 接收的輸入類型
3. Agent 應產生的行動或輸出結果
4. 使用者願意嘗試的工具
5. 最簡單的成功標準
輸出要求：
第一部分 — AGENT 目標
定義這個第一個 AI Agent 應該完成的單一核心工作。
第二部分 — 簡單工作流
將 Agent 拆解為從輸入到輸出的清晰步驟。
第三部分 — 最低限度工具組合
推薦最容易上手的工具並說明原因。
第四部分 — 初學者設定指南
說明如何以最簡單、低複雜度的方式構建第一個版本。
第五部分 — 測試案例
建立一個符合現實的範例輸入與預期結果。
第六部分 — 快速改進方向
列出第一個版本成功運作後，使用者可以嘗試的最簡單升級方案。
規則：
- 保持工作流簡單且切合實際
- 除非必要，否則避免使用技術術語
- 優先考慮以最快速度看到第一個成果
- 專注於一個實用的 Agent，而非複雜的系統
預期成果
一份適合初學者的 AI Agent 規劃方案，包含簡單工作流、最低限度工具組合、測試案例以及快速升級步驟。
實施流程
在 ChatGPT、Claude 或 Gemini 中定義一個小型的 Agent 任務
將提示詞貼入 ChatGPT、Claude 或 Gemini，並描述一項明確的任務（例如：摘要潛在客戶資料、分類郵件或將筆記轉化為行動清單）。模型將會回傳一個簡單的 Agent 工作流，而不是一個複雜的系統。
5 分鐘將工作流轉化為免程式碼的 Agent 設定
將生成的生命週期導入 OpenClaw、n8n 或 Make。參考模型輸出來定義觸發條件（Trigger）、決策步驟和最終行動，以便親眼見證 Agent 的端到端運作。
10–20 分鐘執行一次真實測試並進行調整
使用一個符合現實的測試案例，檢查輸出是否實用，然後回到 ChatGPT、Claude 或 Gemini 微調操作指令，隨後再逐步增加複雜度。
10 分鐘