早上打开电脑我做的第一件事是看一眼行业动态有没有新项目值得关注有没有潜在合作机会有没有突然冒出来的风险信号。这个动作我重复了三年零零碎碎能花掉一两个小时。最近我把这件事交给了 AI——不是让它回答几个问题而是让它自己每天上网找人、找事、找钱、查风险。标题里那句“我让 AI 每天自己上网找项目、找钱、查风险”听起来有点像段子但实际上它背后是一套需要认真设计的自主 Agent 流程。做完这件事之后我最大的感受是它真正解决的不是“快几分钟”而是把一摊零散的调研工作变成一种可调度、可复用、可长期运行的能力。但如果你想在自己项目里复现这件事最需要小心的地方不是模型够不够聪明而是任务拆得够不够细、边界划得够不够清楚、异常处理做得够不够稳。哪怕只是“让 AI 每天上网看看”这么一句话落到工程上也有非常多的坑。1. 先看目标三个任务并不是同一种“AI上网”很多人会以为给 AI 一个指令“帮我找项目、找钱、查风险”然后它就会自动完成。这个想法是错的。至少从我实际的开发经验来看这三个动作背后的数据源、判断标准、输出格式完全不同不适合塞进同一个通用 prompt 里。如果你硬要在一个 prompt 里做所有事模型通常只会给你一批“看起来像那么回事”的汇总信息。真正拿回来一筛查你会发现项目没有评分依据机会没有截止日期风险没有变化对比。这样的结果只能当参考不能当日常运营的工具。所以第一件事不是写代码也不是选模型而是把目标拆开。1.1 找项目本质是信息筛选关键是“标准明确”“找项目”听起来像是一个搜索任务但实际是一个筛选任务。AI 每天要在信息流里发现潜在项目然后判断它值不值得关注。如果没有明确标准AI 只会把跟关键词沾边的东西都抓回来。我一般会先定义几个维度项目领域、成熟度、团队信息、公开动态、近期进展。每个维度再写清楚判断规则。比如“领域”可以是“涉及 AI Agent、企业级软件、开源基础设施”“成熟度”可以是“有演示、有文档、有 GitHub 仓库”。只有把这些规则写成模型能理解的结构化指令找出来的项目才是可用的而不是一堆标题党。1.2 找钱本质是机会匹配关键是“渠道接入与结构化”“找钱”这个词在不同场景里含义不同。有人是想找投资有人是想找客户有人是想找合作机会或招标信息。无论哪种它都不是“搜索一下”就能解决的因为它依赖特定渠道。公开的投资公告、招标网站、需求对接平台这些渠道的数据格式往往很乱有网页表格、PDF、公告短文。所以找钱这件事真正的难点不是让 AI 理解什么叫“机会”而是先把这些渠道的数据变成结构化字段机会名称、发起方、截止时间、金额范围、合作方式、匹配条件。AI 要做的不是自由发挥而是在结构化之后做匹配。你需要提前告诉它你的方向、预算、地域、资质条件它才能把候选机会挑出来。1.3 查风险本质是持续监控关键是“基线设定与告警”查风险和找项目、找钱有本质区别一个是“从无到有发现”一个是“对比变化找异常”。如果你让 AI 每次从头搜索一遍它只会把相同的信息重复给你感知很难看出问题。正确做法是先建立基线。比如你关注某家公司、某个政策、某个人的动态。第一次跑的时候AI 要把当前已知的信息整理成基线摘要公司的业务情况、已有的负面记录、各类公开数据。之后每次运行AI 都拿新抓到的信息和基线做对比只把“变化”给你看。只有当新增内容触发了你设定的风险等级才值得告警。否则每天都收到一堆“一切正常”的邮件过几天你就不想看了。2. 设计一个最小可用的自主 Agent 流水线跑通一个“AI 每天自己上网”的最小系统不是直接把 ChatGPT 的 API 包一层循环调用。它需要一条清晰的数据流水线把它拆成感知、分析、执行、输出四个环节会更可控。每个环节之间用结构化数据对接避免让模型直接控制全部流程。2.1 感知层确定数据来源不只有搜索“上网”的第一步是拿到信息源。搜索 API 确实是最常见的来源但只靠搜索很容易遇到两个问题一是返回内容不够稳定二是很多垂直渠道的信息搜不到。所以我会重新盘点一遍数据源。可选的数据源包括RSS 订阅比如行业博客、官方公告、开放 API比如 GitHub、政府公开数据、网页抓取只抓允许公开访问且遵守 robots 规则的页面、搜索引擎 API作为补充。对于“找项目”GitHub trending、开源社区、产品发布平台都是很好的来源对于“找钱”招标公告、融资公告、行业需求平台更靠谱对于“查风险”新闻站点、监管公告、社交媒体的公开讨论才是重点。不要把数据源一次铺太大。建议第一版先接两三个信息源跑通再逐步加。信息源越多去重、解析、失败的复杂度也越高。2.2 分析层用结构化输出把自由文本变成决策字段模型读完一篇网页或一条新闻不能只给你一句话“看起来有潜力”。你需要它输出固定格式的结构化结果方便后续流程做判断、存储和比较。我会让模型返回 JSON字段类型提前定义好。举个例子找项目的单条输出可以设计成这样{ title: 项目名称, url: https://example.com/project, source: 来源渠道, summary: 一句话简介, domain: 技术领域, maturity: early / dev / stable, score: 78, reason: 有文档、有近期提交记录、方向匹配, catch_time: 2025-01-12 08:30:00 }在 prompt 里给出这个 schema并要求模型“只输出 JSON不要输出其他内容”。接下来程序就方便了解析 JSON、存入数据库、按 score 排序。如果解析失败就记录下来并重试。不要让模型自由发挥输出格式否则后面一定会踩坑。2.3 调度与执行层从单次运行到每天自动跑整套流程跑通一次之后再考虑“每天自动跑”。最简单的方案是写一个入口脚本然后用系统 crontab 或 GitHub Actions 定时触发。比如每天早上 8 点执行0 8 * * * cd /path/to/project python run_daily.py logs/run.log 21这样只是一个基础。实际生产里还需要考虑运行超时、失败重试、并发限制等。如果每天只跑一次频率不高用这类轻量方案就够了。等任务多了以后再考虑用专门的 Workflow 引擎去管理 DAG 关系。我不会在一开始就引入重框架。先保证一个最简流程能连续跑三天再考虑扩展。2.4 输出层让结果能被人和下游系统消费Agent 跑完以后结果不能只躺在日志里。你需要一种人类可读、机器可用的输出方式。常见做法有三个生成 Markdown 日报文件方便自己快速浏览。写入数据库后续可以查历史、算趋势。发送到 IM 机器人、邮件或在线文档让团队成员看到。这里尤其要注意“去重”。每天跑出来的结果如果和昨天完全一样就不应该重复发送。这就要求在输出前先查存储里有没有相同的条目 ID 或内容 Hash。只有新增内容、变化内容才需要进入报告。3. 把“找项目、找钱、查风险”拆成可执行步骤目标拆好了流水线也有了下面就是具体每一步怎么落地。这一节我按三个任务分别给出可执行路径你可以直接参照。3.1 找项目的具体流程查询词、候选池、评分、筛选第一步定义查询词集合。不要只用“AI 项目”这种宽泛词应该拆成更具体的问题比如“GitHub 上本周 star 增长较快的 Agent 项目”“刚刚公开开源的 RAG 框架”“YC 近期投资名单”。不同查询词对应不同数据源。第二步抓取候选内容建立候选池。把所有来源的内容先存到一张临时表里记录标题、链接、摘要、来源、抓取时间。这里不要急着让模型判断先做文本去重。同一篇文章可能被多个渠道转载可以按 URL 或标题 Hash 去重。第三步用模型做初步筛选。给模型每个候选项目的标题、简介、链路让它输出该项目的领域、成熟度、和你的匹配度评分。为了节省成本可以先让一个便宜模型做粗筛只把评分超过 60 分的候选交给更强模型写理由。第四步人工复核 TopN。无论模型评分多高最终决定前还是要让人看一遍。我通常只看前 5 到 10 条点击链接确认一下真实情况。这样既保证效率也避免模型幻觉导致的“不存在的项目”。3.2 找钱的具体流程渠道、格式、匹配、触达找钱的关键是渠道。先把渠道列表定下来公开招标平台、投融资信息网站、行业活动报名页、潜在客户的公告页等。然后为每个渠道写一个简单的解析器把网页内容转成标准字段。比如一条招标信息转换后可能长这样{ title: 某地区数字化平台建设项目招标公告, org: 某某单位, publish_date: 2025-01-10, deadline: 2025-01-25, budget: 200万元, tags: [数字化, 平台, 政务], source_url: https://example.com/tender/123 }有了结构化数据之后AI 的任务就是做匹配拿你提前录入的“业务方向”“资质要求”“预算范围”去比对把符合的挑出来给你生成一份“为什么匹配”的建议。如果条件允许AI 还可以先生成申请邮件的草稿但不要让它直接发送。因为找人、找钱这类动作涉及真实的人际交往和利益判断一旦发错会非常麻烦。人工审核后再执行触达是必须守住的底线。3.3 查风险的具体流程基线、变化、异常、通知查风险我一般按四个步骤走。第一步是建立监测主题列表比如“我关注的关键人物”“所在行业的政策”“重要客户的经营动向”。第二步是让 AI 基于历史信息和公开资料生成一个简明的基线描述存到数据库里。第三步是每日运行“差异检测”AI 读取新增内容判断它是否改变了基线。如果新增内容只是旧闻重复忽略如果出现了新的事件、新的负面表述、新的监管动作则给该主题增加一个风险等级。第四步是通知只有当风险等级升到“需要关注”或“需要行动”时才发送告警。这个流程有个很实用的细节一定要让 AI 在告警里写清楚“相对上次发生了什么变化”而不是只说“今天存在一个风险”。否则你仍然要自己去和昨天的内容对比就失去了自动化的意义。4. 真正让 Agent 能长期跑下去的关键工程细节很多人把 Agent 跑通一次之后就兴奋地以为任务完成了。其实一次跑通只是起点。真正决定这件事能不能长期用下去的是那些看起来不起眼的工程细节。4.1 错误处理与重试网络超时、API 限流、内容解析失败Agent 每天要面对大量外部服务任何一步都可能失败搜索 API 超时、目标网站返回 403、页面结构变更导致解析失败、模型服务限流。如果你的脚本没有扛错能力第二天可能整个流程就静默中断了。建议把所有外部调用都包裹在一个带重试机制的工具函数里。对网络错误做指数退避重试比如间隔 2 秒、4 秒、8 秒最多 3 次。对页面解析失败把原始 HTML 存到日志里并打上“解析失败待人工处理”的标记。每次运行结束输出一段简短日志抓到多少条、新增多少条、失败多少条、分别是什么原因。这个日志可以帮你快速定位问题。4.2 去重与记忆避免重复报告需要状态存储AI Agent 如果不去重它每天都会给你发一堆一模一样的“发现”。要解决这个问题得给它加一点“记忆”。最简单的记忆不是向量数据库而是一张 SQLite 表用来存已经处理过的条目标识。比如每处理一个链接就计算它的 URL 或正文标题的 Hash并插入processed_items表。下次再遇到相同 Hash 就跳过。查风险任务则更需要记忆把昨天的基线摘要和今天的判断结果都保存下来这样才能做差异对比。4.3 成本控制与频率不是每分钟查而是按需AI Agent 的成本主要来自模型调用和搜索 API。频率越高、模型越大费用越吓人。对“每天自己上网”这类任务频率通常定成 1 天 1 次或 1 天 2 次就够了没必要每分钟跑。成本控制还有一个技巧是分级使用模型。大量初筛工作用便宜的小模型只把少数复杂的判断交给更强的大模型。比如判断“这条招标是否匹配”可以用便宜模型做初筛只有匹配项才需要强模型生成详细建议。这样能在保持质量的同时把成本压到很低的水平。4.4 人工确认闸门Agent 可以判断但不能直接执行高风险操作这是最重要的一条安全边界。AI Agent 可以帮你收集信息、整理摘要、生成初稿甚至给出建议评分。但一些有实际后果的操作比如发送合作邮件、提交报名申请、对外发布风险预警应该默认由人工确认后执行。我给这个系统定的规则是Agent 可以“准备”不能“决定”。它把所有需要人判断的选项列出来我只需要点确认或否决。这样既保留效率又能避免因为误解、幻觉、爬取到错误信息而造成的真实损失。5. 一个排查链路Agent“不上网/乱上网”怎么办在实际运行里最常见的问题不是模型笨而是流程的某一环悄悄出问题。下面是我实际排查时用的顺序比直接反复改 prompt 有效得多。5.1 现象没输出、输出空、输出乱、卡死先看现象再猜原因。如果你的 Agent 今天什么都没输出可能是调度没触发也可能是运行时报错了但被吞掉。如果输出了很多内容但全是重复可能是去重没生效。如果输出字段严重不一致可能是模型没按你给的 JSON schema 输出。不要把这些问题都归到“模型随机性”上。先看日志再看数据最后才改 prompt。5.2 先查输入和工具权限外部工具是最容易出错的环节。先检查 API key 是否过期、请求数组是否正确、目标 URL 是否还能访问、页面结构是否改版。很多“AI 今天变笨了”的假象其实都是上游网站改版导致抓下来的内容变成乱码。一个常见错误是本地运行正常放到服务器上跑就失败。这时先看看服务器能否访问外部网络有没有防火墙限制环境变量里有没有配好 key。5.3 再查模型输出解析和日志如果输入和工具都没问题就把模型的原始输出打出来。很多时候模型返回了 json 带引号的内容或者夹杂了普通文字导致你的 JSON 解析失败。这时不要骂模型而是要在解析器里加上“提取第一个 JSON 块”的逻辑。我会在代码里记录模型原样的 response以及解析后的临时变量。一旦出现异常直接看这段日志就能知道是模型的问题还是程序的问题。5.4 最后查调度与上下文如果工具和解析都正常但 Agent 完全没有执行检查你的定时任务是否有执行记录。cron 的日志、进程是否被杀、数据库是否被锁都是常见坑。另一个容易被忽略的是上下文污染。如果你把多天循环任务的结果一直堆在 prompt 里模型会被旧信息干扰甚至会误把旧内容当成新发现。建议每次任务的输入保持干净只带必要的历史基线不带所有历史聊天。6. 适用边界这类 Agent 适合什么不适合什么不是所有信息工作都适合交给“AI 每天自己上网”。做之前先想清楚边界能省掉后面无数麻烦。6.1 适合的场景这类 Agent 最适合的场景有三个特征信息密集、标准明确、重复性高。比如每日行业新闻监控、竞品动态跟踪、开源项目筛选、公开招标信息匹配。这些都是量大、规则相对清晰、重复劳动明显的任务AI 能显著降低人力成本。另外如果任务本身是在有限范围内做筛选和排序比如“从 500 个页面里找出符合资质的供应商”AI Agent 会比人更稳定。因为它不会累也不会漏看。6.2 不适合的场景它不适合那些需要深度沟通、复杂判断和人际信任的场景。比如 AI 可以帮你找到潜在投资人的名单但不适合代替你去跟投资人谈判AI 可以帮你起草合同摘要但不适合直接代替律师做最终判断。凡是错误代价很高的任务都建议把人留在决策链路上。有些信息存在巨大的不确定性比如预测股市、预测比赛、预测政策走向这类任务依赖的因素远超出公开信息能覆盖的范围。AI 可以辅助整理数据但不要让 Agent 自动做决策并执行。6.3 什么时候需要从脚本升级成系统如果你只是自己用一个 Python 脚本加 cron 就足够了。但如果你想让这个 Agent 成为团队内部服务甚至对外提供能力就需要考虑更多用户权限、任务隔离、审计日志、结果面板、失败告警、资源监控。这时候可以开始使用更成熟的框架或平台比如 LangChain、Spring AI以及一些 Agent 应用框架。但框架只能帮你解决“工具如何组织”的问题真正决定效果的还是你对业务目标的拆解和流程控制。框架只是脚手架不是核心。回到最初那个项目名“我让 AI 每天自己上网找项目、找钱、查风险”。如果你也打算做一个类似的东西我的建议是先从一个最小的子任务开始。先只做查风险或者先只做找项目。用一天跑一次连续跑一周把失败的日志攒一攒再逐步加任务。等你能在这个小循环里摸清数据源、模型输出、错误处理、去重上报这些细节再把“找钱”加进去也不迟。AI Agent 真正值得长期做的地方不是让工具看起来更像人而是让重复的信息工作变得可控制、可预期、可改进。只要你把任务边界划清楚、工程细节扎到位它就能成为你每天真正离不开的工作流。