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掌握 AI 助手的秘密:終極 Agent 構建指南及下載鏈接

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原標題:Claude 官方發布《Agent 構建指南》,附 PDF 下載
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:8021字

引言

在人工智能發展的浪潮中,Anthropic 最新發布了一篇關于智能體(Agent)開發的文章,提出了“簡單至上”的理念,強調了“Less is More”的原則。本文將歸納總結文章的核心要點,以便讀者快速了解智能體開發的基本方法和思路。

1. Agent 的定義

Agent 并非僅僅是大語言模型(LLM)的產物,其概念源于 20 世紀 50 年代的人工智能研究。Anthropic 將 Agent 系統分為兩類:工作流(Workflows)和智能體(Agents)。工作流是預定義的代碼路徑,而智能體則是動態決策的系統。

2. 簡單性原則

在構建 LLM 應用時,Anthropic 提倡遵循“簡單至上”的原則,優先選擇簡單的解決方案,只有在確實需要時才引入復雜的 Agent 系統。復雜的系統往往伴隨高延遲和成本,簡單的方案通常更為高效。

3. 何時使用工作流和智能體

工作流適合明確且可分解的任務,而智能體則在需要高度靈活性和自我決策的場景中表現更佳。對于大多數應用,優化單一大語言模型的調用通常已經足夠。

4. Agent 系統的構建框架

市場上涌現出多種 Agent 框架,如 LangGraph、Amazon Bedrock 和 Rivet等。盡管這些框架簡化了 LLM 的調用過程,但也可能引入額外的復雜性。因此,開發者應從直接調用大語言模型的 API 開始,避免不必要的復雜性。

5. 發展路線:從簡單到復雜

構建有效智能體的建議路線是:首先使用增強型 LLM,逐步引入工作流模式,最后發展到自主智能體。增強型 LLM 通過檢索、工具和記憶等機制擴展功能,是智能體開發的基礎。

6. 關鍵工作流模式

常見的工作流模式包括提示鏈(Prompt Chaining)、路由(Routing)、并行化(Parallelization)、協調者-工作者(Orchestrator-workers)和評估者-優化者(Evaluator-optimizer)。這些模式各自適用于不同的任務和場景,有助于提升系統的靈活性和效率。

7. 智能體的自主決策能力

智能體能夠處理開放式問題,根據環境反饋自主決策。它們在執行過程中需要實時獲取反饋,以判斷下一步行動。這種靈活性使得智能體在復雜任務中具備顯著優勢。

結論

Anthropic 強調構建智能體的核心原則是簡單、透明和精心設計。成功并不在于構建最復雜的系統,而在于設計最適合需求的系統。開發者應牢記,最好的解決方案往往是最簡單的方案。


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文章來源:夕小瑤科技說
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作者簡介:解碼AI世界,硬核也可愛!聚集35萬AI發燒友、開發者和從業者,廣泛覆蓋互聯網大廠中高管、AI公司創始人和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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