自製「類龍蝦」AI Agent 系統實戰¶

來源：@cab_late
發布時間：2026-02-26
觀看數：4K
互動：133 讚 | 45 留言 | 4 分享

🎯 專案目標¶

用 Claude 100 美金方案 + 21 天，做出一個： - ✅ 有遊戲化界面 - ✅ 有強大對話工作功能 - ✅ 的「類龍蝦」AI Agent 系統

🛠️ 技術架構¶

核心技術（超簡潔）¶

Claude Agent SDK
NanoBanana Pro MCP

「沒了，老實說最基礎核心的部分有規劃好的話可能 1 天就能做完了」

💡 設計原則¶

核心原則¶

「有輪子可以用，就不要重複，把造輪的力氣花在個人化」

不重複造輪： - 用現成的 Claude Agent SDK - 用現成的 NanoBanana Pro MCP - 專注機制設計，而非底層實作

🎯 解決的問題¶

問題 1：Agent 管理具體化¶

需求： - Agent 的單位要具體、好管理 - 不想依賴看不到實體的程式流程

解決方案： - Claude Code 的 **pwd 機制**完美解決 - Agent 變成可見、可管理的實體單位

問題 2：專注機制與引導¶

需求： - 專注在機制與引導設計 - 規則釐清後由 Agent 自動設定 - 培養系統主管 Agent

解決方案： - 用「管理員 Agent」透過對話方式設定 - 以此類推建立層級結構

🚧 最大挑戰¶

「最麻煩的其實是怎麼建構一個有效的記錄機制，確保資料的保留並且有辦法析出有效的分析報告」

為什麼重要？¶

這是讓龍蝦**越來越了解自己**的重點

解決方式¶

「多虧了用 Agent SDK，我只要專注在機制就好」

Agent SDK 的好處： - 底層已處理好 - 開發者專注機制設計 - 不用從頭寫底層邏輯

🤔 為什麼選 Claude Agent SDK？¶

Q&A 對話（@hsnugavin 提問）¶

Q：為什麼用 Claude Agent SDK 而不是 OpenAI Agent SDK？

A：

「主要是機制完善，Claude Code 的底層就是這套，所以使用經驗 & 設定檔什麼的通通可以無痛繼承過去」

關鍵優勢： - ✅ 機制完善 - ✅ Claude Code 底層就是這套 - ✅ 使用經驗無痛繼承 - ✅ 設定檔無痛繼承

😤 開發踩坑¶

坑 1：Claude Code 愛用 Message API（@frankchen.tw）¶

問題：

「CC 不知道為什麼很愛用 Claude Message API」

解決：

「受不了直接下強制令在文件裡」

作者回應：

「幹真的，我一開始在做這套時 CC 一直跑去 claude-ai，氣死我」

原因（Claude Code 的回答）：

「因為記憶裡 API 的資料最齊全」

教訓： - AI 會優先選擇記憶中最熟悉的方案 - 需要明確的「強制令」來覆蓋預設行為 - 文件中的明確指示很重要

🎨 架構設計理念¶

層級結構¶

管理員 Agent（對話式設定）
    ↓
系統主管 Agent（規則執行）
    ↓
工作 Agent（具體任務）

關鍵特色¶

對話式設定
不用寫程式碼
自然語言配置
培養 Agent 能力
規則釐清
先定義規則
再讓 Agent 執行
逐步建立系統
層級管理
以此類推
建立組織結構
數字員工機制

📊 開發時程¶

階段	時間	內容
核心功能	~1 天	Agent SDK + MCP 整合
記錄機制	~20 天	資料保留、分析報告
總計	21 天	完整系統

關鍵洞察： - 技術整合很快（1 天） - 機制設計最花時間（20 天） - 機制 > 技術

💰 成本¶

Claude 100 美金方案
21 天開發時間

投資報酬： - 可複製給多人使用 - 已協助好幾個人自製龍蝦 - 建立「數字員工」機制

🚀 實際成果¶

「我協助好幾個人自製龍蝦了🤣」

應用場景： - 個人助理系統 - 數字員工機制 - 可客製化的 AI Agent

開放合作：

「有想建立這種數字員工機制的，歡迎來找我聊聊～」

💡 關鍵洞察¶

1️⃣ 不要重複造輪¶

用現成 SDK
用現成 MCP
專注個人化

2️⃣ 機制 > 技術¶

核心功能 1 天
機制設計 20 天
真正價值在機制

3️⃣ Agent 要具體可管理¶

不依賴看不見的流程
pwd 機制讓 Agent 實體化
對話式設定降低門檻

4️⃣ 記憶與學習¶

有效的記錄機制
析出分析報告
讓龍蝦了解自己

🔧 技術棧詳解¶

Claude Agent SDK¶

Claude Code 底層技術
機制完善
設定檔可繼承

NanoBanana Pro MCP¶

Model Context Protocol
多模型協作
專業版功能

Claude Code pwd 機制¶

Agent 實體化
工作目錄管理
狀態持久化

🎭 與 OpenClaw 對比¶

特性	類龍蝦（cab_late）	OpenClaw
核心	Claude Agent SDK	自建框架
定位	個人化數字員工	跨平台自動化
管理	pwd 機制	Session 管理
設定	對話式	設定檔 + 技能
焦點	記錄與學習機制	工具整合

共通點： - 都是 AI Agent 系統 - 都強調機制設計 - 都可客製化

差異點： - 類龍蝦：專注個人化、遊戲化 - OpenClaw：專注自動化、整合

🎮 遊戲化界面¶

雖然原文沒有詳細描述，但提到「遊戲化界面」：

可能包含： - 任務系統 - 成就系統 - 進度視覺化 - 互動體驗

目的： - 提升使用體驗 - 增加參與感 - 建立情感連結

🤝 社群互動¶

使用者反應¶

@cecelove1209：

「超想要！！」

作者回應：

「玩龍蝦就好了啦🤣」

@frankchen.tw：

「Claude Agent SDK 讚讚！」

洞察： - 有實際需求市場 - 技術選型獲認同 - 社群樂於分享經驗

🔮 未來可能¶

個人化方向¶

每個人的龍蝦都不同
根據需求客製化
培養獨特個性

數字員工¶

不只是工具
有記憶、會學習
越來越了解使用者

生態系統¶

協助他人自製
知識分享
社群成長

📚 學習重點¶

1. 選對工具¶

Claude Agent SDK（底層穩固）
NanoBanana Pro MCP（專業功能）
站在巨人肩膀上

2. 專注價值¶

不重複造輪
機制 > 技術
個人化才是核心

3. 實體化管理¶

Agent 要具體可見
pwd 機制很關鍵
降低管理複雜度

4. 對話式配置¶

自然語言設定
培養管理員 Agent
層級結構自然成長

🎯 總結¶

核心公式：

類龍蝦系統 = Claude Agent SDK + NanoBanana Pro MCP + 有效記錄機制 + 21 天

關鍵成功因素： - ✅ 不重複造輪（用現成工具） - ✅ 專注個人化（機制設計） - ✅ Agent 實體化（pwd 機制） - ✅ 對話式設定（降低門檻） - ✅ 記憶與學習（長期價值）

最重要的洞察：

「把造輪的力氣花在個人化」

標籤：#AI Agent #Claude #AgentSDK #NanoBanana #MCP #數字員工 #遊戲化 #個人化 #自動化