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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：智猩猩GenAI
內容字數：8410字

Anthropic：AI智能體開發的“大道至簡”之道

本文總結了Anthropic公司關于AI智能體開發的最新研究成果，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、開發路線以及未來展望四個方面，闡述了構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的產物，其概念源于20世紀50年代的AI發展，具備感知世界、推理和執行動作的能力。Anthropic將Agent系統分為兩大類：工作流(Workflows)和智能體(Agents)。工作流是預定義代碼路徑編排LLM和工具的系統；智能體則是由LLM動態指導自身流程和工具使用的系統，更具自主性。

2. 框架的迷思：回歸LLM API本質

文章批判了過度依賴復雜Agent框架的傾向。建議開發者優先考慮簡單方案，只有在簡單方案無法滿足需求時才引入Agent系統。各種Agent框架（LangGraph、Amazon Bedrock AI Agent框架、Rivet、Vellum等）雖然簡化了部分任務，但也引入了額外的抽象層，增加了調試難度。Anthropic建議從直接調用LLM API開始，理解底層代碼，避免因對底層原理的錯誤假設導致錯誤。

3. 構建有效智能體的開發路線

Anthropic提出了構建有效智能體的由簡至繁的開發路線：首先是增強型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、協調者-工作者、評估器-優化器；最后是自主Agent。 增強型LLM是基礎，通過檢索、工具和記憶等機制擴展LLM能力，并建議使用Anthropic的上下文協議(MCP)進行工具集成。

4. 工作流模式詳解

文章詳細介紹了幾種工作流模式：提示鏈(Prompt Chaining)將任務分解成一系列步驟；路由(Routing)根據輸入類型引導至相應的任務；并行化(Parallelization)同時執行多個任務；協調者-工作者(Orchestrator-workers)模式由LLM動態分配子任務；評估器-優化器(Evaluator-optimizer)模式通過迭代改進提高響應質量。

5. 智能體：自主決策的未來

當LLM在理解復雜輸入、推理規劃、工具使用和錯誤恢復等方面成熟時，自主智能體將發揮更大作用。智能體能夠處理開放式問題，自主決策，并根據環境反饋調整行動。文章強調了在智能體系統中設置暫停功能和停止條件的重要性，以防無限循環或資源耗盡。

6. AI開發的未來：簡單、透明、精心設計

Anthropic總結了構建有效智能體的三個核心原則：簡單性、透明度和精心設計。 文章強調，AI開發的成功在于構建最適合需求的系統，而非最復雜的系統。 應從簡單的提示開始，逐步增加復雜性，只有在簡單方案不足時才考慮Agent系統。在生產環境中，應減少抽象層，使用基本組件構建高效簡潔的智能體系統。

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文章來源：智猩猩GenAI
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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產品。