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大家现在都在卷谁的 Agent 更聪明，但我觉得 Agent 真正的分水岭不在这，因为能用≠能赚钱。 本地能跑只是起点。让它上线给真实用户用，你得搭对话记忆、搞代码沙箱隔离、做调用追踪。 光这些基础设施，就能吃掉你一两个月时间。 我之前搞了个数据分析的 Agent，本地跑得很好，一想到要上线就头大： 用户之间的对话怎么隔离？每个人跑的代码互相影响怎么办？追问的时候 Agent 怎么记住上一轮的数据？出了问题怎么知道 Agent 哪一步歪了？ 刚试了腾讯云 EdgeOne Makers： 模板拉下来改了提示词，三条命令部署，不到 5 分钟上线。 追问几轮 Agent 记得住数据，趋势图在沙箱里跑 Python 画的，控制台 Traces 每次调用 Token 和耗时一目了然。 关键是： 对话记忆、Python 沙箱隔离执行、模型调用统计，这些能力全是部署后自动就有的。我一行基础设施代码都没写。 它框架不锁定，Claude SDK、OpenAI Agents、LangGraph 都能用，模型也能自由切。 Web 前端和 Agent 后端在同一个项目里，同一个域名，一条命令部署。 并且有 50 万 Token/月免费额度，邀请码额外 50 万。我把搭建全过程录了视频👇 #腾讯云# #EdgeOne# #AIAgent# #EdgeOneMakers#

小白部署网站 + 上线客服 Agent：EdgeOne Makers 一站搞定 之前我用 Claude Code Vibe Coding 做了一个 giffgaff 英国卡的售卖网站，部署在 Cloudflare 上。 上线后陆续有人加我微信咨询各种 giffgaff 相关问题，让我有点应接不暇。 于是我就在想：有没有这样一个产品——既能托管我的网站，又能提供一个 24 小时客服 Agent 自动回复客户问题？ 最后我找到了腾讯云推出的 EdgeOne Makers，它不仅能托管网站，还能帮我部署一个 AI 客服 Agent（如下图）。 EdgeOne Makers 地址： EdgeOne Makers 的几个优点： 1.上手快：官方提供 19 套现成模板，一键部署 2.零入侵：无需引入平台专属 SDK，部署后自动获得生产级能力 3.开箱即用：对话记忆管理、Shell/代码/浏览器等工具调用、沙箱隔离、全链路追踪、弹性扩容 + 多用户并发，全部内置 下面讲讲我是如何实现这个 AI 客服 Agent 的。

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实战教程！给大家带来一期《从0到1开发并部署上线第一款生产级Agent》小白友好视频。​ ​ 我之前分享过很多关于Codex和Claude Code的教程，用它们做出了很多酷炫的东西，也实际提高了生产力。 但是知其然，而不知其所以然，所以最近潜心学习了很多Agent相关的概念：链路追踪、记忆系统、模型网关、沙箱工具......​ ​ 也在开发“书镜”Agent的过程中沉淀了一套自己的开发思路： 先用问答的方式和Codex对齐产品，写PRD文档； 再把PRD拆分成多个Plan.md； 用乔木老师开源的Skill撰写 /goal 提示词； 把Codex调整成“目标”模式，发送提示词； 开发一轮后，把所有plan.md整合成一个consolidation.md，然后重复上述过程进行下一轮开发。​ ​ 用Codex本地Agent开发好后，才算完成了第一步，下一步是部署上线，要保证能在生产环境中能够正常使用。​ ​ 我选择了腾讯云 EdgeOne Makers 边缘Web与AI Agent托管平台进行部署，因为确实比较方便简单，适合上手：​ 1.有内置的内容创作助手模板。记忆系统、沙箱工具、调用链路追踪、模型网关都是开箱即用，我直接把代码拿过来用Codex略改一下就能快速上线。​ 2.前后端（Web与Agent）共用同一个项目。传统的前端和后端是分隔开的，经常有跨域请求的麻烦，统一之后技术框架更为优雅，也能更好地统一管理账号、部署、监控和域名。​ 3.不限制部署项目的框架、语言和模型。Claude / OpenAI / LangGraph / CrewAI的框架都适配，没有自己的SDK；不限制开发语言（JS / Python）；有统一的AI Gateway，但是也可以接第三方API。