Anthropic總結智能體年度經驗：最成功的≠最復雜的

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原標題：Anthropic總結智能體年度經驗：最成功的≠最復雜的
文章來源：機器之心
內容字數：7936字

AI智能體：讓大模型從“能說會道”到“能做會干”

隨著AI發展進入后半場，如何將大模型的強大智力轉化為實際執行力成為關鍵。智能體應運而生，它正將AI能力從“能說會道”轉變為“能做會干”。Anthropic公司在與多個行業團隊合作一年后，總結了構建高效AI智能體的經驗，指出簡單、可組合的模式往往比復雜框架更有效。

1. 什么是智能體？何時使用智能體？

智能體可以定義為能夠思考、自主決策并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，而智能體則由LLM動態指導流程和工具使用。在開發AI應用時，應優先考慮簡單方案。只有在需要更復雜的系統時，才考慮使用智能體或工作流。工作流適用于明確任務，智能體則適用于需要靈活性和模型驅動決策的大規模場景。

2. 框架的選擇與使用

目前有多種框架可用于構建AI智能體，但Anthropic建議開發者從直接使用大模型API開始，許多簡單模型只需幾行代碼即可實現。如果使用框架，務必理解其底層原理，避免引入過度復雜的解決方案，增加調試難度。

3. 構建模塊、工作流和智能體

智能系統的基本構建模塊是增強型LLM，它具備檢索、記憶等功能。Anthropic建議開發者關注定制化和接口的簡潔性與完備性。文章還介紹了幾種常見的工作流模式：

1. 提示鏈：將復雜任務拆解為多個步驟，每個步驟調用一次大模型。適用于可清晰拆分成一系列固定子任務的場景。
2. 智能分流：根據任務類型分配給相應的模塊。適用于任務具有明顯分類特征的場景。
3. 并行：大模型同時處理任務，并聚合輸出。適用于子任務可并行執行或需要多角度嘗試的場景。
4. 領導-執行者：一個LLM動態分解任務，分派給執行者模型，并匯總結果。適用于難以提前確定步驟的復雜任務。
5. 評估-優化：一個LLM生成響應，另一個提供評估和反饋，形成循環。適用于存在明確評估標準且迭代細化有價值的場景。

智能體則在LLM具備理解復雜輸入、進行推理和規劃、使用工具以及從錯誤中恢復等能力后出現。它從人類指令開始，規劃和操作，并在必要時向人類索取信息或尋求判斷。智能體適用于開放性問題，但需要在沙盒環境中進行廣泛測試。

4. 組合與定制

文章強調，成功的關鍵在于衡量性能并迭代實現，只有在能夠明顯改善結果的情況下，才應該考慮增加復雜性。在部署智能體時，應保持簡單、確保透明度，并通過全面的工具文檔和測試精心打造智能體與計算機的交互界面。

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺