Agent實戰指南。

原標題：Anthropic 的智能體開發經驗：最成功的≠最復雜的
文章來源：Founder Park
內容字數：8123字

AI智能體：讓大模型從“能說會道”到“能做會干”

本文總結了Anthropic公司關于AI智能體構建的實踐經驗，重點闡述了如何將大模型的能力從“能說會道”轉化為“能做會干”。文章指出，構建成功的AI應用并非依賴于復雜的系統，而是選擇合適的系統來滿足需求。

1. 什么是AI智能體？

AI智能體可以理解為能夠自主決策、靈活運用工具完成復雜任務的系統。Anthropic將智能體與工作流區分開來：工作流是預先編排的LLM和工具系統；而智能體則由LLM動態控制流程和工具使用，自主完成任務。

2. 何時使用AI智能體？

Anthropic建議，能用簡單方法解決問題就不要過度復雜化。當需要更復雜的系統時，工作流適用于明確、可預測的任務，而智能體更適合靈活性和模型驅動決策的場景。對于許多應用，簡單的prompt加檢索通常就足夠了。

3. 如何使用框架以及構建模塊？

雖然LangChain、亞馬遜Bedrock等框架簡化了開發流程，但它們會增加抽象層，降低透明度和調試難度。Anthropic建議從直接使用大模型API開始，只有在必要時才使用框架，并理解其底層原理。文章還介紹了增強版LLM、上下文協議等構建模塊，以及如何根據應用場景定制功能。

4. 四種主要工作流模式

文章詳細介紹了四種AI工作流模式：提示鏈、智能分流、并行和領導-執行者。提示鏈將復雜任務拆解成多個步驟；智能分流根據任務類型分配到不同模塊；并行工作流同時處理多個子任務；領導-執行者模式則由LLM動態分解和分配任務。

此外，還介紹了評估-優化工作流，該工作流通過迭代細化來改進結果。選擇哪種工作流取決于任務的特性和需求。

5. 智能體在生產中的應用

智能體能夠處理復雜任務，但實現通常很簡單，通常是循環中使用工具的大型語言模型。設計清晰的工具集及其文檔至關重要。智能體的自主性使其適合擴展任務，但同時也增加了成本和錯誤累積的風險，需要在沙盒環境中進行廣泛測試。

6. 組合和定制

文章強調，這些構建模塊并非一成不變的，開發者可以根據實際情況進行組合和定制。成功的關鍵在于衡量性能和迭代實現，避免過度復雜化。

7. 三個核心原則

在部署智能體時，需要遵循三個核心原則：保持簡單；確保透明度；精心打造智能體-計算機界面。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。