原標(biāo)題：Claude 官方發(fā)布《Agent 構(gòu)建指南》，附 PDF 下載
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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引言

在人工智能發(fā)展的浪潮中，Anthropic 最新發(fā)布了一篇關(guān)于智能體（Agent）開(kāi)發(fā)的文章，提出了“簡(jiǎn)單至上”的理念，強(qiáng)調(diào)了“Less is More”的原則。本文將歸納總結(jié)文章的核心要點(diǎn)，以便讀者快速了解智能體開(kāi)發(fā)的基本方法和思路。

1. Agent 的定義

Agent 并非僅僅是大語(yǔ)言模型（LLM）的產(chǎn)物，其概念源于 20 世紀(jì) 50 年代的人工智能研究。Anthropic 將 Agent 系統(tǒng)分為兩類：工作流（Workflows）和智能體（Agents）。工作流是預(yù)定義的代碼路徑，而智能體則是動(dòng)態(tài)決策的系統(tǒng)。

2. 簡(jiǎn)單性原則

在構(gòu)建 LLM 應(yīng)用時(shí)，Anthropic 提倡遵循“簡(jiǎn)單至上”的原則，優(yōu)先選擇簡(jiǎn)單的解決方案，只有在確實(shí)需要時(shí)才引入復(fù)雜的 Agent 系統(tǒng)。復(fù)雜的系統(tǒng)往往伴隨高延遲和成本，簡(jiǎn)單的方案通常更為高效。

3. 何時(shí)使用工作流和智能體

工作流適合明確且可分解的任務(wù)，而智能體則在需要高度靈活性和自我決策的場(chǎng)景中表現(xiàn)更佳。對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用，優(yōu)化單一大語(yǔ)言模型的調(diào)用通常已經(jīng)足夠。

4. Agent 系統(tǒng)的構(gòu)建框架

市場(chǎng)上涌現(xiàn)出多種 Agent 框架，如 LangGraph、Amazon Bedrock 和 Rivet等。盡管這些框架簡(jiǎn)化了 LLM 的調(diào)用過(guò)程，但也可能引入額外的復(fù)雜性。因此，開(kāi)發(fā)者應(yīng)從直接調(diào)用大語(yǔ)言模型的 API 開(kāi)始，避免不必要的復(fù)雜性。

5. 發(fā)展路線：從簡(jiǎn)單到復(fù)雜

構(gòu)建有效智能體的建議路線是：首先使用增強(qiáng)型 LLM，逐步引入工作流模式，最后發(fā)展到自主智能體。增強(qiáng)型 LLM 通過(guò)檢索、工具和記憶等機(jī)制擴(kuò)展功能，是智能體開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)。

6. 關(guān)鍵工作流模式

常見(jiàn)的工作流模式包括提示鏈（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、協(xié)調(diào)者-工作者（Orchestrator-workers）和評(píng)估者-優(yōu)化者（Evaluator-optimizer）。這些模式各自適用于不同的任務(wù)和場(chǎng)景，有助于提升系統(tǒng)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(kāi)放式問(wèn)題，根據(jù)環(huán)境反饋?zhàn)灾鳑Q策。它們?cè)趫?zhí)行過(guò)程中需要實(shí)時(shí)獲取反饋，以判斷下一步行動(dòng)。這種靈活性使得智能體在復(fù)雜任務(wù)中具備顯著優(yōu)勢(shì)。

結(jié)論

Anthropic 強(qiáng)調(diào)構(gòu)建智能體的核心原則是簡(jiǎn)單、透明和精心設(shè)計(jì)。成功并不在于構(gòu)建最復(fù)雜的系統(tǒng)，而在于設(shè)計(jì)最適合需求的系統(tǒng)。開(kāi)發(fā)者應(yīng)牢記，最好的解決方案往往是最簡(jiǎn)單的方案。

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作者簡(jiǎn)介：解碼AI世界，硬核也可愛(ài)！聚集35萬(wàn)AI發(fā)燒友、開(kāi)發(fā)者和從業(yè)者，廣泛覆蓋互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管、AI公司創(chuàng)始人和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189