EVE/WAYTOAGI/2025-10-09/TRANSCRIPT→STRUCTURED
快速打造自己的 Agent 产品
讲师：陈凤
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2025年10月9日 19:54-22:26
WaytoAGI晚8点共学
作图 Agent 产品演示
陈凤老师分享的作图 Agent 产品由三层核心组成：提示词库（案例库底层）、执行终端（Claude Code/Gemini/Codex）、工作流引擎。用户输入需求后，系统汇总提示词并通过 MCP（如吉梦、Nano Banana）调用不同大模型，最终生成多种形态的产品（如网页封面图）。
工作流演示中，系统能根据标题自动组织提示词、调用 Web 代码生成能力和多个 MCP 服务，实现端到端的产品生成。不同 MCP 对语言的适配不同——Nano Banana 偏好英文提示词，吉梦对中文无影响。
Claude Code 工具特性对比
Claude Code 优势
- 学习成本低——小开发者无需依赖 N8N/Define 等平台，可直接用自然语言完成代码开发
- 能接受几千字提示词，支持将文档直接上传给 Agent 完成指导
- Anthropic 官方推出，是开发者中的主流 Agent 工具
- 可通过 Pro 账号直接使用配额，相比 API/SDK 调用成本更优
千问 Code 替代方案
- 提供每天 1000 次免费调用额度
- 代码生成能力不错，可作为 Claude Code 的国内替代
- 支持项目下载后切换使用，降低学习切换成本
Spec 文档与提示词设计
提示词是标准驱动开发的关键。从产品角度完善提示词，包含产品定位、名称、核心逻辑等，可用 ASCII 线框图或文字描述替代图片。通过与 AI 反复调试，确定分层设计元素，达到高效迭代。
系统架构三层设计
- 用户界面层——主界面交互入口
- 抽象管理层——MCP 管理、数据编辑管理
- 执行层——Agent 调用 MCP 和数据服务，返回结果给主界面
以 Node.js 为例，打开服务后显示界面，用户选择发送给 Agent，Agent 组合提示词执行命令。这三部分足以满足大多数需求。
"从产品角度写提示词可直接构建产品，大概改三四次就能完成程序。"
— 陈凤
智能体与工作流的区别解析
Agent 由 AI 自行决策执行，具备感知、规划、执行和记忆能力，灵活性强但结果具不确定性；Workflow 由人预设路径，通过编排让任务执行更具确定性，行为逻辑固定但限制创意空间。
Claude Code 代表 Agent 范式（AI 定义逻辑），扣子/N8N/Coze 代表 Workflow 范式（人定义逻辑）。秒搭虽名为工作流但属 Agent 类产品，底层为百度模型。未来趋势是让 Agent 完成大部分创意工作，而 Workflow 用于确定性强的标准化流程。
"做 AI 编程模型价格会越来越贵，使用本地开发能省成本，未来 all in one 逻辑会更多。可能有 AIOS 系统像管理电一样统一接口，为不同产品供电。"
— 陈凤（行业发展趋势思考）
核心要点
- Agent 产品三层架构：提示词库 + 执行终端 + 工作流引擎，通过 MCP 调用多个大模型实现产品多态生成。
- Claude Code 是新手首选：学习成本低、生态好、无需平台依赖，Pro 账号配额更优于 API 调用，千问 Code 提供国内免费替代方案。
- Spec 文档驱动开发：完善的产品描述文档能直接驱动 AI 生成代码，通常 3-4 轮迭代即可完成产品，后续文档将上传 GitHub。
- 本地开发降低成本：未来模型成本上升趋势明显，本地 all-in-one 开发模式将成为主流，16GB 内存足以运行相关程序。
- Agent 优于 Workflow 的创意场景：Agent 具自主决策和灵活性，适合创意类产品；Workflow 确定性强，适合标准化流程——两者应结合使用。
- AI 训练营启动计划：社区将从 N8N 起做纯小白教学，免费课程需交作业，提供结业证书、人才推荐、项目路演等成长机制。
- 知识库资源完善中：Claude Code 专区已上线，包含安装教程、对比分析等内容，搜索讲师名字可快速找到相关文章。