前言
大家好，我是一个 AI 产品经理，过去半年一直在折腾一个事情：用 AI Agent 替代重复性的内容创作和分发工作。
不是那种"帮我写篇文章"的简单 prompt，而是一整套从选题→创作→多平台分发→数据追踪的自动化流水线。
今天分享一下实战中的经验和踩坑，希望对同样在探索 AI Agent 落地的同学有帮助。
为什么需要 Agent，而不是 ChatBot？
先说一个很多人混淆的概念：
| ChatBot | Agent | |
|---|---|---|
| 交互方式 | 你问我答 | 自主规划 + 执行 |
| 能力边界 | 纯文本生成 | 调用工具、访问API、操作系统 |
| 适用场景 | 问答、翻译、润色 | 复杂工作流、多步骤任务 |
举个例子：你让 ChatGPT "帮我写一篇关于 AI Agent 的文章"——它写完了，然后呢？你还得自己排版、配图、登录各个平台、复制粘贴、设置标签……
但如果是 Agent，它可以：
- 分析你的目标受众和平台特点
- 生成适配不同平台的内容版本（掘金要技术深度，小红书要视觉冲击）
- 自动登录各平台发布
- 追踪数据反馈，优化下一轮内容
这才是真正的生产力工具。
我的实战架构
经过几个月迭代，我的内容自动化流水线长这样：
选题引擎 → 内容生成 → 质量检查 → 多平台适配 → 定时发布 → 数据回收
↑ |
└──────────── 数据驱动的选题优化 ←─────────────────────────┘
1. 选题引擎
不是随便写——Agent 会做几件事：
- 爬取目标平台的热门话题和趋势标签
- 分析竞品账号的高赞内容
- 结合自己产品的卖点，找到交集区域
2. 内容生成 + 质量检查
这里最关键的不是"写得好不好"，而是一致性和品牌调性。
我的做法是给 Agent 一个 brand_voice.md 文件，里面定义了：
- 语气（专业但不说教，技术但不晦涩）
- 禁用词（不说"赋能"、"抓手"、"颗粒度"……）
- 结构模板（技术文=痛点→方案→代码→总结）
3. 多平台适配
同一个选题，掘金和小红书的内容完全不一样：
| 平台 | 内容风格 | 格式要求 |
|---|---|---|
| 掘金 | 技术深度、代码示例 | Markdown，2000字+ |
| 小红书 | 视觉化、口语化 | 图文，500字以内 |
| 抖音 | 故事性、冲突感 | 脚本，60秒以内 |
4. 数据驱动迭代
发布不是终点。Agent 会定期回收各平台的数据（阅读量、点赞、评论），生成周报，并调整下一轮的选题权重。
踩过的坑
坑1：Agent 不等于"更高级的 ChatGPT"
很多人（包括我最初）以为给 LLM 加几个工具就是 Agent 了。错。
真正的 Agent 需要：
- 记忆系统：记住之前的决策和结果
- 规划能力：把大任务拆解成可执行的步骤
- 容错机制：某步失败了能自动重试或换路径
坑2：Prompt Engineering 不够，要 Workflow Engineering
单纯优化 prompt 很快就到天花板。真正的杠杆在于工作流设计——哪些步骤串行，哪些并行，失败了怎么回退。
坑3：别一开始就追求全自动
我的建议是先做 human-in-the-loop：
- Agent 生成草稿 → 人审核 → 发布
- 逐步放开：低风险平台先自动化
- 最终目标：只审核异常情况
工具推荐
| 需求 | 推荐 |
|---|---|
| Agent 框架 | LangChain / CrewAI |
| 内容生成 | Claude / GPT-4 |
| 浏览器自动化 | Playwright |
| 工作流编排 | n8n / Temporal |
| 海外模型接入 | ofox.ai - 一站式接入 Claude、GPT 等海外大模型 API |
总结
2026年，AI Agent 已经不是概念了——它是实实在在的生产力工具。
但要用好它，关键不在于模型多强，而在于：
- 想清楚要自动化什么（别为了用 Agent 而用 Agent）
- 设计好工作流（这比调 prompt 重要 10 倍）
- 数据驱动迭代（没有数据反馈的自动化就是盲人摸象）
如果你也在探索 AI Agent 的落地场景，欢迎评论区交流。我会持续分享实战经验。
作者是一名 AI 产品经理，持续探索 Agent 在内容运营场景的实战落地。欢迎评论区交流。
