本篇整理自油管博主 Tina Huang 的视频《Zero To Your First AI Agent》。Tina 是一位长期分享 AI 与效率工具的创作者，她在视频中演示了如何用零代码工具快速搭建出一个功能完整的 AI Agent。

什么是 AI Agent？

Tina 先给了一个速成定义：AI Agent 是一个能用人工智能帮用户完成任务的系统。

例如：客服 Agent 可以回答问题，解决客户问题。销售 Agent 可以筛选潜在客户、预定会议、自动跟进。

一个完整的 AI Agent 通常包含六大组件：

1. 模型（大脑：GPT、Claude、Gemini等）
2. 工具（日历、搜索、API…）
3. 知识与记忆（存储上下文、过往记录）
4. 音频与语音（更自然的人机交互）
5. 安全护栏（避免违规输出，处理异常）
6. 编排与监控（上线后持续运行、评估与改进）

教程核心流程（基于 N8N 平台）Tina 在视频里选用 N8N 作为零代码工作流工具。以下是搭建一个“研究+学习助理 AI Agent”的步骤：

第一步：创建触发器

表单输入，用户填写搜索主题和时间范围。

例如：Topic = Vibe Coding，Time = 过去6个月。

第二步：接入模型

绑定 OpenAI API：

可以借助n8n自带的AI Assistant：

注意⚠️不要把自己的secret key给任何人看。

设定好 meta-prompt。

可以借助GPT-5生成：

指定角色：根据用户输入和时间范围，收集资料并生成总结。

第三步：调用外部工具

使用 Perplexity API 搜集资料。

绑定过程同样可以借助n8n自带的AI Assistant：

AI 汇总后写入简易记忆。

第四步：输出结果

先生成文本总结。

接着调用 OpenAI Audio 功能自动转语音。

最后通过 Gmail 节点把音频发到邮箱。

补全缺失的两大关键

大多数教程只到这里就结束了。但 Tina 强调：Guardrails 与 Orchestration 必不可少。

安全护栏

用 OpenAI 的分类器检测违规文本（仇恨、骚扰、敏感内容）。

设置分支逻辑：若违规，则中断流程并发送警告邮件。

编排与评估

利用 Google Sheet 设计测试用例（主题+时间范围）。

跑批量评估，监控输出质量。设定“helpfulness”评分，确保 Agent 输出持续改进。

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最终效果

• 你能输入任何主题，AI Agent 会抓取资料、生成总结、转成音频，并通过邮件返回结果。
• 全套流程用到：OpenAI、Perplexity、Gmail、N8N。
• 不仅有核心逻辑，还配备安全防护和质量监控。

总结

在 26 分钟里，Tina 演示了如何从零搭建一个功能齐全的 AI Agent。核心 takeaway：

• AI Agent 的本质是模型 + 工具 + 记忆 + 护栏 + 编排。
• 光有大模型不够，落地要靠工作流工具来整合。
• Guardrails 和 Orchestration 决定了它能否真正上线并长期稳定运行。
• 这套流程不仅能帮你快速上手 AI Agent，还能作为后续搭建更复杂应用的基础。

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