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原標(biāo)題：Claude 官方發(fā)布《Agent 構(gòu)建指南》，附 PDF 下載
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8410字

Anthropic：AI智能體開發(fā)的“大道至簡”之道

本文總結(jié)了Anthropic公司關(guān)于AI智能體開發(fā)的最新研究成果，核心思想是“簡單才是王道 (Less is More)”。文章從Agent的定義、框架的迷思、開發(fā)路線以及未來展望四個(gè)方面，闡述了構(gòu)建高效簡潔智能體的原則和方法。

1. Agent的定義與分類

Agent并非LLM的產(chǎn)物，其概念源于20世紀(jì)50年代的AI發(fā)展，具備感知世界、推理和執(zhí)行動作的能力。Anthropic將Agent系統(tǒng)分為兩大類：工作流(Workflows)和智能體(Agents)。工作流是預(yù)定義代碼路徑編排LLM和工具的系統(tǒng)；智能體則是由LLM動態(tài)指導(dǎo)自身流程和工具使用的系統(tǒng)，更具自主性。

2. 框架的迷思：回歸LLM API本質(zhì)

文章批判了過度依賴復(fù)雜Agent框架的傾向。建議開發(fā)者優(yōu)先考慮簡單方案，只有在簡單方案無法滿足需求時(shí)才引入Agent系統(tǒng)。各種Agent框架（LangGraph、Amazon Bedrock AI Agent框架、Rivet、Vellum等）雖然簡化了部分任務(wù)，但也引入了額外的抽象層，增加了調(diào)試難度。Anthropic建議從直接調(diào)用LLM API開始，理解底層代碼，避免因?qū)Φ讓釉淼腻e(cuò)誤假設(shè)導(dǎo)致錯(cuò)誤。

3. 構(gòu)建有效智能體的開發(fā)路線

Anthropic提出了構(gòu)建有效智能體的由簡至繁的開發(fā)路線：首先是增強(qiáng)型LLM（具備檢索、工具使用、記憶等能力）；其次是工作流模式，包括提示鏈、路由、并行化、協(xié)調(diào)者-工作者、評估器-優(yōu)化器；最后是自主Agent。 增強(qiáng)型LLM是基礎(chǔ)，通過檢索、工具和記憶等機(jī)制擴(kuò)展LLM能力，并建議使用Anthropic的上下文協(xié)議(MCP)進(jìn)行工具集成。

4. 工作流模式詳解

文章詳細(xì)介紹了幾種工作流模式：提示鏈(Prompt Chaining)將任務(wù)分解成一系列步驟；路由(Routing)根據(jù)輸入類型引導(dǎo)至相應(yīng)的任務(wù)；并行化(Parallelization)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)；協(xié)調(diào)者-工作者(Orchestrator-workers)模式由LLM動態(tài)分配子任務(wù)；評估器-優(yōu)化器(Evaluator-optimizer)模式通過迭代改進(jìn)提高響應(yīng)質(zhì)量。

5. 智能體：自主決策的未來

當(dāng)LLM在理解復(fù)雜輸入、推理規(guī)劃、工具使用和錯(cuò)誤恢復(fù)等方面成熟時(shí)，自主智能體將發(fā)揮更大作用。智能體能夠處理開放式問題，自主決策，并根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整行動。文章強(qiáng)調(diào)了在智能體系統(tǒng)中設(shè)置暫停功能和停止條件的重要性，以防無限循環(huán)或資源耗盡。

6. AI開發(fā)的未來：簡單、透明、精心設(shè)計(jì)

Anthropic總結(jié)了構(gòu)建有效智能體的三個(gè)核心原則：簡單性、透明度和精心設(shè)計(jì)。 文章強(qiáng)調(diào)，AI開發(fā)的成功在于構(gòu)建最適合需求的系統(tǒng)，而非最復(fù)雜的系統(tǒng)。 應(yīng)從簡單的提示開始，逐步增加復(fù)雜性，只有在簡單方案不足時(shí)才考慮Agent系統(tǒng)。在生產(chǎn)環(huán)境中，應(yīng)減少抽象層，使用基本組件構(gòu)建高效簡潔的智能體系統(tǒng)。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關(guān)注大模型與AI智能體，及時(shí)搜羅生成式AI技術(shù)產(chǎn)品。