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 2>&1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。
