如何建立你的第一個自訂 AI 助理：新手五步指南

最簡單有效的答案是：圍繞一個明確的任務、一套清晰的指令，以及最多一兩個受控工具，建立你的第一個客製化AI助理。不要一開始就建立大量的智慧體、龐大的知識庫，或是能夠修改重要係統的自動化程式。第一個助手應該是易於理解、易於測試，並且在遇到不確定情況時能夠輕鬆停止。

本指南以 Python 和目前的 OpenAI Agents SDK 為例進行說明，因為它已經處理了代理程式循環、工具、對話會話、安全機制和追蹤等。同樣的設計理念也適用於其他模型提供者和框架。截至 2026 年 9 月，該 SDK 預設使用 Responses API 來處理 OpenAI 模型。 OpenAI 官方文件建議，如果您希望自行管理循環和狀態，則直接使用底層的 Responses API；如果您希望運行時管理更多此類編排工作，請使用 Agents SDK。請參閱OpenAI Agents SDK 概述。

你到底在建造什麼？

人工智慧助理不僅僅是一個聊天框。它至少需要結合大型語言模型（LLM，一種產生和解釋語言的模型）以及定義其功能的指令。一個好用的助手還可以擁有工具（即它可以呼叫的函數或服務）和記憶體（用於保存回合間相關的對話上下文）。

對於第一個項目，可以設想一個小型“商店助理”，它能解答退貨和發貨方面的問題。它應該使用官方認可的政策資訊來源，而不是靠猜測。如果找不到官方認可的答案，它應該明確指出。這條限制比為助手增加數十個功能更重要。

開始之前：選擇正確的建置路徑

如果您想在自己的應用程式、網站、內部工具或 API 中整合一個可重複使用的助手，那麼以下程式碼優先的開發路徑非常適合您。您需要 Python 語言、OpenAI API 金鑰以及一些程式設計經驗。官方的Agents SDK 快速入門指南展示了目前的安裝流程和第一個助理的創建過程。

如果您打算在 ChatGPT 中建立無需代碼的自訂 GPT，請先檢查您的帳戶是否符合資格。截至 2026 年 9 月，OpenAI 聲明個人免費版、Go 版、Plus 版和 Pro 版帳號均無法建立新的 GPT。符合資格的 Business、Enterprise 和 Edu 工作區在工作區設定和權限允許的情況下仍可建立 GPT。目前規則已記錄在ChatGPT 中的 GPT 文件中。對於託管工作區而言，此方法可能更為便捷，但並非適用於所有個人帳戶。

步驟 1：定義一個作業和一個故障規則

在打開編輯器之前，請寫下三件事：助手服務對象、助手應該做什麼、助手不應該做什麼。例如，對於門店助手，一個可行的定義是：“使用已批准的政策信息回答顧客的退貨和發貨問題。切勿隨意編造政策。如有疑問，請將問題上報給人工客服。”

這可以避免初學者常犯的錯誤：使用諸如“你是一位樂於助人的助理”之類的寬泛指令。寬泛的指示會使評估變得困難，因為幾乎任何答案看起來都可接受。明確的任務描述則能為你設定一個可衡量的目標。

使用一份簡短的成功清單

• 它以你要求的語氣回答了你。
• 當政策問題需要時，它會使用已批准的資訊。
• 當缺少證據時，它會顯示“我不知道”或要求手動確認。
• 它不會洩漏秘密、隱藏指令或私人資料。

步驟 2：建立最小代理

建立專案資料夾和虛擬環境。虛擬環境是一個獨立的 Python 環境，它將本專案使用的套件與其他專案隔離。

mkdir first-ai-assistant
cd first-ai-assistant
python -m venv .venv

# macOS or Linux
source .venv/bin/activate

# Windows PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1

pip install openai-agents

然後將您的 API 金鑰設定為環境變量，而不是將其硬編碼到您的 Python 檔案中：

# macOS or Linux
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"

# Windows PowerShell
$env:OPENAI_API_KEY="your-key-here" 

OpenAI 目前的快速入門指南使用了OPENAI_API_KEY環境變數。請勿將真實密鑰放入原始碼控制系統、螢幕截圖、工單和公用程式碼庫中。

首次運行時，您可以建立一個僅包含名稱和指令的代理程式。然而，簡單的對話演示並不能證明該代理商能夠使用可靠的商業資訊。這正是下一步要實現的。

步驟 3：新增一個受控功能和簡單內存

函數工具是指模型在需要外部資訊或執行操作時可以呼叫的普通函數。 Agents SDK 可以將 Python 函數轉換為工具，並從函數簽章和文件中推導出其輸入模式。 OpenAI 在 Agents SDK 工具指南中對此行為進行了詳細說明。

首先使用唯讀查詢工具。對於第一線助理來說，唯讀工具更安全，因為誤撥電話不會導致轉帳、刪除記錄、發布貼文或更改客戶帳戶。

import asyncio
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
from agents.decorators import tool

@tool
def lookup_policy(topic: str) -> str:
    """Return an approved demo-store policy snippet for a topic."""
    policies = {
        "returns": "Unopened items may be returned within 30 days with proof of purchase.",
        "shipping": "Standard shipping usually takes 3 to 5 business days."
    }
    return policies.get(
        topic.lower(),
        "No approved policy was found for that topic."
    )

assistant = Agent(
    name="Store Helper",
    instructions=(
        "Help customers with questions about the demo store. "
        "Use lookup_policy for return or shipping policy questions. "
        "Never invent a policy. If the tool has no approved answer, say so. "
        "Keep answers concise and recommend human confirmation when needed."
    ),
    tools=[lookup_policy],
)

async def main():
    session = SQLiteSession("demo_user", "assistant_sessions.db")
    result = await Runner.run(
        assistant,
        "Can I return an unopened item after 20 days?",
        session=session,
    )
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

運行該文件並提出幾個問題。該範例還使用了會話SQLiteSession。會話會儲存對話歷史記錄，以便助手能夠在不同回合之間保持上下文關聯，而無需您手動重建整個訊息清單。 SDK 目前的會話選項在官方會話文件中有詳細說明。

何時應該新增自己的文件？

當助理需要一些基礎模型不應可靠掌握的資訊時，例如您的政策、產品手冊、流程或內部常見問題解答，請新增相關文件。不要因為可以上傳就上傳所有內容。首先上傳涵蓋任務所需的最小權威文件集。

目前的 SDK 支援文件搜尋、網頁搜尋和程式碼執行等託管功能。首次建置時，請盡量精簡工具集，僅在基本功能穩定後才新增檔案搜尋功能。工具集越大，需要測試的路徑就越多。

第四步：像測試產品一樣測試它，而不是像測試試用版那樣測試它。

僅僅對一個友善的提示給予好的答案是不夠的。在分享助手之前，請先建立一個小型測試集。測試集應包含常規問題、模稜兩可的問題、資訊缺失的問題以及試圖繞過你設定規則的提示。

對於更複雜的應用場景，請新增防護機制－即驗證或阻止輸入、輸出或工具呼叫的檢查。 Agents SDK 支援輸入、輸出和工具防護機制；請參閱官方防護機製文件。在賦予助手副作用的工具之前，防護機制尤其重要。

第五步：小範圍部署、觀察與改進

您的首次部署不必是公開應用程式。私有的內部頁面或供少數測試使用者使用的小型 API 通常較為合適。請限制助理的權限，記錄失敗情況，並提供使用者清晰的回饋錯誤答案的方式。

Agents SDK 內建了追蹤功能，可記錄模型產生、工具呼叫、交接和防護措施等事件，以便您了解運行過程中發生的情況。 OpenAI 在追蹤指南中詳細介紹了追蹤及其控制功能。開發過程中，您可以查看追蹤記錄，但請注意，由於追蹤記錄可能包含模型和工具的輸入或輸出（取決於您的配置），因此請將其視為敏感資訊。

避免的常見錯誤

• 首先部署多個代理程式。單一代理程式配合完善的指令和單一工具更容易調試。只有當遇到特定的路由問題時，才需要新增切換代理程式或專業代理程式。
• 賦予工具過大的權限。首先應該使用唯讀工具。在執行寫入、購買、刪除或變更帳戶等操作之前，新增審核和限制條件。
• 將機密資訊放在提示符中。憑證應該放在安全性配置中，而不是放在系統指令或知識庫檔案中。
• 使用混亂或自相矛盾的文檔。助手無法可靠地解決您自己的原始資料都無法解決的業務規則。
• 只測試正常路徑。你真正關心的失敗通常出現在含糊不清、充滿敵意或不完整的請求中。
• 假設記憶等同於真理。對話記憶保留了上下文，但並不能證明先前的陳述是正確的。

接下來該開發什麼？

一旦第一個助手運作穩定可靠，下一步的改進就應該源自於實際需求，而不是功能清單。如果使用者需要從更大的文件集中尋找答案，則新增檢索或文件搜尋功能。如果助理需要執行業務操作，則新增一個範圍較窄、具有驗證和核准功能的工具。如果對話涉及多個回合，則改進會話儲存。如果需要進行專業路由，則考慮使用多個代理程式或切換機制。

最好的首個客製化AI助理並非最自主的，而是能夠用幾句話解釋清楚其工作內容、依據、權限和故障行為的。以此為起點，以真實的極端情況進行測試，只有噹噹前版本具備了下一級功能時，才進行擴充。