Claude Agent 构建指南（中文版）

什么是 Claude Agent 简单说：Claude Agent = Claude 大脑 + 工具调用 + 记忆循环 + 长期任务规划。

Claude Agent 构建指南（中文版） 什么是 Claude Agent 简单说：Claude Agent = Claude 大脑 + 工具调用 + 记忆循环 + 长期任务规划。 和普通 ChatGPT 的区别：Agent 能「自己拆任务、自己用工具、自己检查结果」，不需要人一步步喂 prompt。 第 1 步：选模型 国内：Claude 3.5 Sonnet API（直连 Anthropic），或者用国内中转。 国内中转推荐： - API2D（稳定，¥0.014/1K tokens） - 302.AI（便宜，¥0.008/1K tokens） - 自部署（用 vllm + Llama 3.1 405B，效果差 30% 但数据不出域） 第 2 步：搭工具层 Claude Agent 默认能调 5 类工具： - Bash：执行命令 - Read / Write / Edit：文件操作 - WebFetch / WebSearch：网页 - Grep / Glob：代码搜索 避坑：不要一次塞 50 个工具，模型会糊涂。5~8 个工具是甜蜜点。 第 3 步：写 system prompt 核心结构： 1. 角色定义（你是谁） 2. 工作流程（先做什么后做什么） 3. 工具使用规范（什么时候用哪个） 4. 输出格式（必须按这个格式回） 5. 红线（绝对不能做什么） 关键参数：prompt 总长度控制在 1500 字以内，再长模型会开始遗忘前面。 第 4 步：循环 + 记忆 Agent 不是一次调用就完事，要循环： 「观察 → 思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动」 每一步把结果存到 memory，下次循环读 memory。 易踩坑：memory 不做摘要会爆 token。超过 50 轮对话必须 summarize 旧 memory。 第 5 步：场景建议 适合 Agent 化的任务： - 代码 review（自动跑 lint + 给修改建议） - 数据分析（自动加载 CSV + 出可视化 + 写洞察） - 内容生产（自动选题 + 找资料 + 写初稿 + 配图） 不适合 Agent 化的任务： - 需要强实时反馈的（用户问一句答一句就行） - 数据敏感的（容易泄露到 prompt 里） ## 下载包里有什么 - 完整 system prompt 模板（5 大场景） - 工具调用最佳实践（避坑 8 条） - memory 管理代码示例（Python + TypeScript 双版本） - 国内中转对比表 + 成本计算器 - 30 个真实 Agent prompt 调试记录 ## 为什么必须下载 官方文档是英文且跳跃，市面教程 99% 是「调通 API 就完事」级别。这份资料覆盖从模型选择到 memory 管理的全链路实战细节，能让你少走 3 个月弯路。 附件包解压密码：scscw （AI 改写版 · scscw三段式）