01 / THE SIGNAL

我们发现了什么

[GHW Agents week] Build Your First AI Agent with OpenAI (Beginner Friendly). Title: GitHub - vincentiroleh/ghw-agents-day1: [GHW Agents week] Build Your First AI Agent with OpenAI (Beginner

  • 来源:GitHub(发现于 2026-08-09)
  • 证据等级:D · 发现产品或需求信号,暂未获得可核验的商业证据。
  • 商业模式:待核验
  • 主题:AI Agent
  • 初筛评分:14.6/100 · 收录 1 次
#工作流自动化#待验证#产品发现
02 / SOURCE & EVIDENCE

证据,比故事更重要。

发现产品或需求信号,暂未获得可核验的商业证据。

规则清洗与初筛,未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。

引用与数字披露

来源类型(原作者自述/第三方测算/媒体转引)需采集端标注,本版尚未落字段。

短句引用
作者
未标注
抓取日期
来源类型
未标注
数字口径
币种
未标注
口径
未标注
披露主体
未标注
披露日期
未标注

中文辅助译文(全文)

🤖 使用 OpenAI 构建你的第一个 AI Agent

一个在 MLH Global Hack Week: Agents 期间完成的初学者友好型项目。

在这个工作坊中,我们使用 Node.js 和 OpenAI API 构建一个简单的 AI agent,然后让它变得可交互,并赋予它临时的对话记忆。 📚 你将学到什么 · 将 Node.js 应用程序连接到 OpenAI API · 构建一个可交互的 AI agent · 为你的 agent 设定指令(人格) · 添加临时对话记忆 · 理解 AI agent 的核心构建模块 🚀 入门指南

克隆代码仓库:

安装依赖:

根据示例创建一个 .env 文件:

添加你的 OpenAI API 密钥:

永远不要将你的 .env 文件或 API 密钥提交到 GitHub。 ▶️ 运行示例 步骤 1 – 第一个 OpenAI 请求

步骤 2 – 可交互的 AI agent

步骤 3 – 带有记忆的 AI agent

或者,如果你使用的是 npm 脚本:

🧠 是什么让它成为 AI Agent?

一个简单的 AI agent 由以下部分组成: · 🧠 大脑 – LLM(OpenAI) · 📋 指令 – agent 应如何表现 · 📝 记忆 – 对话历史 💡 挑战

拿 step-3-agent-with-memory.js 来自定义指令,创建你自己的 AI agent。

创意方向: · 👨💻 编程导师 · 📚 学习伙伴 · 💼 职业教练 · ✈️ 旅行规划师 · 🤖 个人助理 🔗 MLH Global Hack Week

场次:使用 OpenAI 构建你的第一个 AI Agent(初学者友好型)

签到链接:https://events.mlh.com/events/14585

祝构建愉快!🚀

译文由上游机器翻译生成,可能有误;判断请以英文原文为准。

英文原文(来源本站未改写)

🤖 Build Your First AI Agent with OpenAI

A beginner-friendly project built during MLH Global Hack Week: Agents.

In this workshop, we build a simple AI agent using Node.js and the OpenAI API, then make it interactive and give it temporary conversation memory. 📚 What You'll Learn · Connect a Node.js application to the OpenAI API · Build an interactive AI agent · Give your agent instructions (personality) · Add temporary conversation memory · Understand the core building blocks of an AI agent 🚀 Getting Started

Clone the repository:

Install dependencies:

Create a .env file from the example:

Add your OpenAI API key:

Never commit your .env file or API key to GitHub. ▶️ Run the Examples Step 1 – First OpenAI Request

Step 2 – Interactive AI Agent

Step 3 – AI Agent with Memory

Or, if you're using the npm scripts:

🧠 What Makes This an AI Agent?

A simple AI agent consists of: · 🧠 Brain – The LLM (OpenAI) · 📋 Instructions – How the agent should behave · 📝 Memory – Conversation history 💡 Challenge

Take step-3-agent-with-memory.js and customize the instructions to create your own AI agent.

Ideas: · 👨💻 Coding Mentor · 📚 Study Buddy · 💼 Career Coach · ✈️ Travel Planner · 🤖 Personal Assistant 🔗 MLH Global Hack Week

Session: Build Your First AI Agent with OpenAI (Beginner Friendly)

Check-in: https://events.mlh.com/events/14585

Happy building! 🚀

出处https://github.com/vincentiroleh/ghw-agents-day1抓取日期 · 采集源 GitHub

03 / EVIDENCE GAPS

这条还缺什么证据?

下面每条都由本条已有字段推出(等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示), 本站不生成推测性结论;通用验证方法放在方法论页。

  • 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径;第三方数据源(如 GetLatka)只作旁证,需标注来源与时点。
  • 商业模式未定确认按席位/按用量/授权还是开源托管版收费;开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
  • 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品;社区热帖数量不等于商业进展。

通用验证清单(谁有这个问题/谁愿意付费/一个人能交付哪一小步)见我们的筛选方法。

04 / SIGNAL HISTORY

发现时间线