這一堂，我想跟你聊兩件事：這套課到底在教什麼，還有，為什麼要做一個自己的 AI Agent。
第一堂 L1-01，我們會先用 Pi，做出一個你自己的 Agent。後面每一個階段，其實都是在同一個 Agent 上面，再幫它多加一點能力。做到最後，它就是你的第二大腦。你要把它當成分身也好、夥伴也好、員工也好，都可以。對我來說，它就是一間公司。
為什麼要自己做？
你想想看，你現在去問 GPT，它很聰明，像一個博士。但它是路人甲，不是你的員工，也不是你的夥伴。
所以我們自己做 Agent，不是要去取代大廠，當然不是。我們反而是要去依賴它，只是主控權，我希望放在自己身上。
AI 一定會一直換，這很正常。今天出一個新的模型，你可以馬上換上去，比較不會被新東西甩在後面。外面的工具、外面的資源，要用就接進來；那些最強的 AI，也可以來用你的 Agent，幫你做事。
所以我們只要顧好一個就好，就是你自己的 Agent。它記得的事、它學會的東西、你的資料，都是你的。
整套課分成四個階段
你從最下面往上看：
- L1｜做出來：先把 Agent 做出來。
- L2｜打好基礎：讓它記得事情，也讓 AI 幫你開發的時候有一套固定的做法。這個沒做好，後面很容易亂。
- L3｜開始做事：給它工具，讓它開始幫你工作。
- L4｜接上外面：別人做好的工具接進來，你的 Agent 也開放給其他 AI 用。
我把整條路先鋪好了。後面每一步都會用到前面做好的東西，所以你照著順序，一步一步做就好，不用急。
L1：先做出你自己的 Agent
第一步就只做一件事：做出一個真的屬於你的 Agent。它裝在你自己的電腦上，你用平常在用的聊天軟體，就可以跟它講話。
L1 做完，它有名字，能讀寫檔案，能寫程式，你在手機上就可以跟它對話，而且重啟之後，它還記得你。它不是只會聊天的 GPT，它是會幫你做事情的。
那程式要誰寫？不是你。我自己也不會寫程式。是開發用的 AI 照你的想法寫的，你的工作就是去用它、去跟它講。整套課是照一個月大約 20 美元的訂閱方案設計的，不用花大錢。
L1 是先做，再懂。先照著做，邊做、邊用、邊感受。你親手做過一次，就會更了解，AI Agent 到底是什麼。
L2：把基礎打好
Agent 會聊天了，這時候很多人會開始一直加功能。先不要。
你回想一下，是不是每次開新的對話，都要重新跟 AI 介紹一次你是誰？我們都已經厭煩了，我也不想當 AI 保姆。所以 L2 先做的，就是讓它記得它是誰、記得你是誰，然後讓 AI 幫你開發的時候，有一套固定的做法。
L2 裡面有幾個我特別想提：
- 記憶：它會記得你，而且會在固定的時間自己整理記憶，像在做夢一樣，把重要的事情帶到隔天。
- Skill：你就把 Agent 想成一個新來的員工，Skill 就是你在教它怎麼做事。不管是一套工作流程，還是一個做事的方法，你寫下來交給它，它就學起來了，下次就照這個方式做。
- 緊急停止：在它把東西搞爆炸之前，你要先有一個煞車。
- 多 Agent：事前做調查的時候，很多人都說想做多 Agent。多 Agent 就是不只一個 AI，而是好幾個角色一起幫你。每個角色有自己的個性、自己的記憶，可以在同一個群組裡一起聊天，還可以讓它們開會討論，最後整理一個結論給你。你自己做過一次，就會感受到好幾個 Agent 一起動起來是什麼感覺。
為什麼基礎要先打？我之前做問卷，有人留言說，他做第一版都很順，但只要一開始加功能就卡住，而且一卡就卡兩週。老實說，我以前也是這樣。AI 做第一版的時候都很棒，然後你一加功能，要嘛它自己寫壞了，要嘛就是修好一個新的、壞了一個舊的。
L2 做完，新的功能都有固定的地方放，AI 也會自己先測過才交給你，比較不會越做越亂。
L3：給你的 AI 員工工具
到這邊，你其實就像是擁有了一個 AI 員工。L2 在做的，是教它做人，也就是怎麼培養這個員工。現在，它終於可以開始工作了。
但是你想想看，你聘了一個新員工，結果什麼工具都不給他，他當然沒辦法工作，對不對？所以 L3 最重要的事情，就是把工具給它，讓它可以好好工作：排工作、找資料、動手做。
那 L3 做完，我們希望它幫我們做什麼？
第一個是自動化。每天時間一到，它就自己開工。比如說，去看今天有什麼新聞，把這些新聞記到 Agent 裡面，然後自己整理。整理完，再透過像 n8n 這種自動化工作流，或者直接寫成程式放進 Agent 裡，讓它去生圖、寫貼文，最後發出去。這種事情，Agent 很擅長。
再講一個我最近的例子。那天我要出門參加活動，可是剛好有兩個開源的模型，我很想研究。以前的話，我一定要自己坐在電腦前面，花時間慢慢弄。
但是現在，我的工具都已經給了 Agent，而且之前也跟它試過好幾次，有一套固定的做法了。所以我人在外面，用手機跟它說要做什麼，它測完就把結果給我，我再跟它說接下來要測什麼。最後它把測試報告交給我，還會自己把整個流程記下來，連這個模型以後要怎麼用，它都記住了。
這就是我們希望的：讓 Agent 幫我們做更多的事情。
L4：接上外面的資源
最後一步，是跟外面接起來。
一邊是接進來：你的行事曆、帳本、照片跟檔案，還有你可以直接開口跟它講話，或者用你自己的聊天網頁。
再來是 API 跟 MCP。你可以把它想成，外面的工具幫你開了一扇門。只要是有開這扇門的工具、平台、網站，都可以直接接進你的 AI Agent。那要怎麼接？你直接跟你的 AI 講就好，這是最快的。
另一邊是開放出去：把你的 Agent 開放出去，開放你想給的東西就好，讓其他程式、其他的 AI 都可以連進來，用你的記憶，幫你做事。比如說瀏覽器外掛，你在看網頁的時候，旁邊就可以直接叫它；甚至別的 AI，也可以跟你的 Agent 一起管專案。
我們再也不用為了這個 AI 寫一份、為了那個 AI 又寫一份，只要維護你自己的 Agent 就好。當然，接得越多，你也要管得住它：它想改自己的時候，要先跟你講，小事照你定的規則自己改，大事等你點頭，改壞了也可以改回來。
最後一堂，我會教你去參考別人公開的程式。其實不一定要看懂程式，你只要有一個想法，就可以去參考，把別人的成功經驗，變成你自己實驗過的成功經驗。我希望到最後，你不要再需要我，你自己就是一個能獨立開發的人。
四個階段學完，你手上就有一個第二大腦
左邊，你的生活、別人的工具、甚至新的 AI 模型，都是接進來的，要換就換。右邊，那些最強的 AI、其他的程式、你的瀏覽器、你的手機，都可以來找你的 Agent 幫你做事。
中間這個，就是你唯一要顧好的。與其去當某一個 AI 工具的達人，我更希望你成為你自己的 Agent 的達人。
下一步：去 L1 做出來
學 AI 最難的一步，就是第一步。但是你只要跨出去了，它就會自己往前走。
所以看完這篇，就直接去 L1 做就對了，登入就可以開始。請你真的做出來，好嗎？
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