2026 年无代码构建 AI 智能体：GPTs vs Claude Projects

AI 智能体是新的应用——你不需要编程就能构建一个

在 2025 年，构建软件意味着学习编程或雇佣开发者。在 2026 年，构建一个 AI 智能体——一个执行特定任务、遵循规则并与你的工具集成的定制 AI——只需要简单的英语指令。OpenAI 的 GPTs 和 Anthropic 的 Claude Projects 是两个领先的无代码智能体构建器，各自采用根本不同的方法。GPTs 是设计用于分发的可分享、可嵌入的 AI 应用。Claude Projects 是为文档密集型、多步推理优化的内部知识工作引擎。本指南将带你完成在两个平台上构建一个功能 AI 智能体的全过程，比较使用体验，并帮助你为你的用例选择正确的平台。到结束时，你将拥有两个工作智能体：一个客户支持机器人（在 GPTs 上）和一个研究分析智能体（在 Claude Projects 上）。

评测方法

测试周期：2026 年 6 月至 7 月
对比平台：2 个平台（OpenAI GPTs、Claude Projects）
测试场景：客户支持智能体（响应准确性、多轮处理）、研究助手（知识检索、来源准确性）、文档分析（上下文理解、关键信息提取）
评估标准：

• 设置难度
• 响应准确性
• 知识检索可靠性
• 长对话稳定性
• 部署灵活性

平台 1：OpenAI GPTs——在一小时内构建并分享一个智能体

GPTs 是什么

GPTs 是你用特定指令、知识文件和能力（网页浏览、DALL-E 图像生成、代码解释器）配置的 ChatGPT 定制版本。将其视为具有锁定行为的单用途 ChatGPT 实例。创建后，你可以通过链接分享你的 GPT、嵌入网站，或将其发布到 GPT Store，其他 ChatGPT 用户可以在此发现和使用它。据 OpenAI 称，自发布以来已创建数百万个 GPT，涵盖从"论文反馈导师"到"创业路演教练"再到"带饮食限制的膳食规划器"等各类应用。

构建你的第一个 GPT：客户支持智能体

1. 导航到 GPT 构建器，地址为 chatgpt.com/gpts/editor。可能需要付费 ChatGPT 订阅，具体取决于方案。构建器有两个标签：Create（对话式设置）和 Configure（手动设置）。
2. 定义智能体的目的。在 Create 标签中，告诉 GPT 构建器："我想为一家叫 CloudSync 的 SaaS 公司构建一个客户支持智能体。该智能体应友好、耐心，并尽可能先解决问题再升级。它不应承诺不存在的功能，不应不将用户引导到销售团队就分享定价，并在每次对话结束时询问用户是否还需要其他帮助。"构建器会建议名称、头像和优化后的指令。
3. 上传知识文件。在 Configure 标签中，将公司的帮助文档、FAQ 页面、已知问题清单和产品功能描述上传为 PDF 或文本文件。GPTs 可引用多达多个文件（总计 512MB）。智能体将直接从这些文档中提取答案，减少幻觉。添加知识检索指令："在回答之前先搜索知识文件。如果答案不在文件中，说'我需要就此事咨询研究团队'而非猜测。"
4. 设置能力。启用网页浏览（以便智能体可以查看你公开的状态页面了解服务中断）、禁用 DALL-E（支持场景不需要）、仅当智能体需要为用户生成 CSV 导出或数据分析时才启用代码解释器。
5. 添加对话起始语。配置当用户打开 GPT 时出现的四个起始提示词："如何连接我的 Salesforce 账户？"、"我的数据同步卡住了——救命！"、"CloudSync 支持哪些集成？"、"如何升级我的方案？"这些引导用户走向高效互动。
6. 测试和优化。使用预览面板模拟常见支持场景。根据智能体表现不佳的地方优化指令：如果过于冗长，添加"除非用户要求详细说明，否则将回复控制在 150 字以内。"如果过于机械，添加"使用温暖、人性化的语气。当用户报告问题时说'我理解这一定很令人沮丧'。"
7. 发布。选择可见性：Only Me（私密）、Anyone with the Link（可分享）或 Public（GPT Store）。对客户支持智能体，"Anyone with the Link"允许你将其嵌入支持门户而不暴露给更广泛的 GPT Store 受众。

GPT 体验：优势与局限

GPTs 在部署方面表现出色：嵌入网站、通过链接分享、通过 GPT Store 触达 ChatGPT 的海量用户群。对话式设置流程意味着非技术团队成员可以在不涉及工程的情况下构建和迭代智能体。然而，GPTs 有真实局限性：它们运行在带 128K 上下文窗口的 GPT-4o 上，虽然很大，但在长对话中可能丢失详细指令的追踪。上传文件的知识检索可能不稳定——有时智能体会自信地给出实际不在文档中的答案。而且 GPT 的"个性"倾向于在长对话中逐渐偏离，因为系统提示词被推出上下文。对短时间、聚焦的交互（20 条消息内），GPTs 是可靠的。对扩展研究或分析会话，Claude Projects 具有优势。

平台 2：Claude Projects——高级用户的智能体构建器

Claude Projects 是什么

Claude Projects 在 Claude Pro（$20/月）和团队方案上可用，是 Anthropic 对可定制 AI 工作空间的回应。每个项目有自己的自定义指令、上传文档的知识库和持久聊天历史。与设计用于分享和嵌入的 GPTs 不同，Claude Projects 设计用于内部知识工作：研究综合、文档分析、长文写作和多步推理任务，其中跨长对话的上下文保留至关重要。Claude 的 200K token 上下文窗口（取决于 Claude 模型和方案可用性）（大约 150,000 词或一本 500 页的书）意味着项目可以在活跃内存中保留整个研究库。

构建你的第一个 Claude Project：研究分析智能体

1. 创建新项目，地址为 claude.ai（需要 Pro 订阅）。命名为"市场研究分析师"并编写自定义指令。
2. 编写系统提示词。Claude Projects 使用自然语言指令系统，塑造项目内所有对话："你是一位高级市场研究分析师。当被要求研究一家公司或行业时，遵循以下方法：(1) 使用上传的文档和网络搜索总结公司的商业模式和收入来源。(2) 识别 3-5 个关键竞争对手及其市场定位。(3) 分析过去 12 个月的行业增长率、TAM 和关键趋势。(4) 列出 3 个战略机遇和 2 个风险，引用具体数据点。用文档名称和页码引用来源。对发现使用项目符号，末尾附上 3 句执行摘要。"
3. 上传参考资料。添加行业报告、竞争对手财务文件、市场研究 PDF 和你自己公司的战略文档。Claude Projects 可以处理明显比 GPTs 更多的文档，并在整个对话中实际读取和保留它们。每个文件可上传多达 30MB（团队方案上更多）。与 GPTs 的关键区别：Claude 的文档理解更深且更可靠。当你问"麦肯锡报告对亚太市场增长率怎么说？"Claude 会引用确切的段落和页码，而非给出模糊的总结。
4. 设置工件样式。在项目设置中，启用"Claude 可以创建工件"并指定你偏好的输出格式。对研究智能体，工件让 Claude 生成格式化的报告、结构化数据表和幻灯片大纲，你可以从聊天界面预览、完善和导出。
5. 运行你的第一次分析。开始对话："研究 Notion 在生产力软件市场的竞争定位。使用上传的 Gartner 和 IDC 报告作为主要来源，辅以网络搜索。"Claude 将逐步按研究方法工作，引用文档，并生成结构化报告作为工件。分析质量更接近你期望从初级分析师获得的水平，而非简单聊天机器人回复。

Claude Projects 体验：优势与局限

Claude Projects 在 GPTs 挣扎的地方表现出色：深度上下文保留的长对话。一个运行 50+ 条消息、引用 10 个上传文档、需要对相互关联主题进行多步推理的研究项目在整个过程中保持连贯。Claude 对结构化分析、报告和摘要的写作质量更加细腻，不太容易出现 GPTs 有时产生的"GPT 腔"（过度热情、形容词堆砌的文风）。然而，Claude Projects 不能外部分享——没有公开链接、嵌入选项或项目商店。它们在部署意义上不是智能体，而是强化的研究助手。网络搜索功能虽然可用，但不如 ChatGPT 浏览模式那样深度集成。而且 Claude Projects 缺乏 GPTs 的多模态能力（无图像生成、无代码执行）。对面向客户或公众的智能体，GPTs 是两者之间更合适的选择。对要求深度和准确性的内部知识工作，Claude Projects 对这一特定用例表现强劲。

决策框架：GPTs vs Claude Projects

何时选择 GPTs

• 构建面向客户的客服智能体、上手引导助手或 FAQ 机器人
• 为你的团队、社区或公众创建可分享工具
• 需要多模态能力（无缝生成图像、运行代码、浏览网页）
• 非技术利益相关者需要自行构建和迭代智能体

何时选择 Claude Projects

• 对公司、行业或竞争格局进行深度研究
• 分析大规模文档集（年报、法律文件、学术论文）
• 需要持续上下文和细腻文笔的长文写作项目
• 内部知识工作，其中准确性和引用比外部分享更重要

我们的 30 天测试结果

在测试期间我们创建了 12 个 GPT 智能体和 8 个 Claude Projects。

测试笔记和截图保存在我们的内部评审档案中。关于我们如何评估 AI 工具的详情请参见完整评审方法。

混合方法：两者用于不同工作

许多团队以互补角色同时使用两个平台：Claude Projects 用于产生内部洞察、报告和竞争分析的研究和战略工作。一旦这些洞察得到验证，团队构建 GPTs，将这些知识转化为面向客户的工具——一个了解竞争格局的支持机器人、一个能回答潜在客户关于竞争对手问题的销售赋能智能体，或一个基于内部研究引导新用户了解产品的上手引导助手。这个管线——Claude 用于深度，GPTs 用于分发——最大化每个平台的优势同时避免各自的弱点。两个 Pro 订阅加起来 $40/月，是小型团队在 2026 年能做的最高杠杆投资之一。

我们踩过的坑

我们最初假设 GPTs 的上传文件知识检索对面向客户智能体足够可靠，无需额外防护。在测试中，我们发现当源文档超过 50 页时，模型偶尔会生成听似合理但事实上不正确的答案——检索系统在较大文件上似乎丢失了保真度。将文档拆分为较小的特定主题文件（每份 30 页以下）并添加明确的护栏指令（"如果答案在知识文件中不明确存在，说你需要咨询团队而非猜测"）后，幻觉率显著下降。我们还低估了 Claude Projects 的设置摩擦：缺乏对话式构建器意味着首次用户平均需要约 25 分钟，而 GPTs 为 18 分钟。教训：无代码智能体构建器在易用性和深度之间做了权衡——GPTs 在速度上胜出，Claude Projects 在准确性上胜出，且两者在没有精心提示词工程的情况下都不是最优的。

最终结论

无需编码构建 AI 智能体是 2026 年 AI 领域最赋能的进展之一。OpenAI GPTs 和 Claude Projects 代表了两种互补的方法：GPTs 用于分发和面向外部的交互，Claude Projects 用于深度内部知识工作。它们之间的选择更多是关于你的用例而非技术优势——你是在为客户还是为你的团队构建东西？

对面向客户的智能体、支持机器人和可分享工具，GPTs 提供的部署选项（链接、嵌入、GPT Store）是 Claude Projects 目前无法匹敌的。对研究综合、文档密集型分析和上下文保留重要的持续推理任务，Claude Projects 更大的上下文窗口和更深的文档理解提供了有意义的优势。许多高效团队两者都用：Claude 用于内部研究和战略制定，GPTs 将这些洞察转化为面向客户的工具。

没有平台是普遍更好的。正确的选择取决于你的优先事项是外部分发还是内部分析深度——两者订阅加起来 $40/月是小型团队能做的最高杠杆投资之一。

常见问题

我能不编程就构建 AI 智能体吗？

GPTs 和 Claude Projects 哪个更好？

Claude Projects 免费吗？

GPTs 能替代传统应用吗？

企业能使用这些 AI 智能体吗？

参考来源

信息披露

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