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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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