Autopilot 项目：为什么我辞去 Community Manager 职位，去构建一支 AI 代理军队

Source: Dev.to

请提供您希望翻译的完整文本内容，我将为您翻译成简体中文。

介绍

在技术博客和工程领域，我们经常面对 构造者悖论：我们花 40 小时完善一个具体主题、定义架构或调试细小的技术细节，却找不到 15 分钟在社交媒体上有效推广工作。

使用 Datalaria，内容已准备好，架构也已优化，但分发仍因主要瓶颈…我而受阻。

战略决策

我决定“辞去”从未真正担任过的社区经理角色。与其雇佣一家机构，我将自行创建一家，并尝试使用当下流行的AI 代理。

项目 Autopilot

一个包含 5 部分的系列，我们将在现场公开构建一个自主的 AI 代理系统，该系统能够：

1. 阅读此博客并进行详细分析。
2. 为其推广准备内容。
3. 在我处理其他事务时，将内容分发到社交媒体。

关键原则

• Dogfooding：我们将使用自己的工具，而不是 Buffer、Hootsuite 等第三方服务。
• 技术：生成式 AI 与 CI/CD 流水线。
• 最终目标：改造博客流程。一次 git push 将触发一连串代理，完成分析、创作和内容分发。

提议的架构

系统将完全在 GitHub Actions 中运行，遵循事件驱动的流程：

1. 触发器（GitHub Actions） – 自动化仅在我发布时执行，无需永久服务器。
2. 大脑（Google Gemini 3 Pro） – 具备大上下文窗口的模型，能够阅读完整的技术教程而不会“忘记”开头。
3. 编排器（CrewAI） – 允许为代理分配特定角色，例如“讽刺的Twitter专家”或“企业策略师”。

graph TD
    A[GitHub Push] --> B[GitHub Actions Trigger]
    B --> C[Gemini 3 Pro (Cerebro)]
    C --> D[CrewAI (Orquestador)]
    D --> E[Agentes Especializados]
    E --> F[Generación y Distribución de Contenido]

初步验证

在编写最终流水线之前，我验证了核心假设：Gemini真的能理解我在 Hugo 中的文章结构吗？

我使用了一个系统提示，旨在充当 高级技术编辑，目的是从原始 Markdown 文件中提取结构化数据（JSON）。

结果：

• 正确识别技术栈。
• 生成摘要。
• 提取用于营销的“挑衅角度”。

此结构化 JSON 将在下一阶段为撰写代理提供数据。

系列帖子

自动化假设

• 一致性：机器人不会疲倦，也不会忘记发布。
• 上下文：具有明确角色的专门代理相较于通用 AI 能提供更大价值。
• 代码作为杠杆：一旦部署，代理将无限期运行。

如果实验失败，我会记录失败。如果成功，Datalaria 将成为一个通过 AI 自我推广的博客，同时作者撰写下一篇文章。

后续步骤

准备好查看代码了吗？在下一篇文章中，我们将打开 IDE，使用 Python 和 Gemini API 配置 阅读代理。