掌握 AI 助手的秘密：终极 Agent 构建指南及下载链接

原标题：Claude 官方发布《Agent 构建指南》，附 PDF 下载
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：8021字

引言

在人工智能发展的浪潮中，Anthropic 最新发布了一篇关于智能体（Agent）开发的文章，提出了“简单至上”的理念，强调了“Less is More”的原则。本文将归纳总结文章的核心要点，以便读者快速了解智能体开发的基本方法和思路。

1. Agent 的定义

Agent 并非仅仅是大语言模型（LLM）的产物，其概念源于 20 世纪 50 年代的人工智能研究。Anthropic 将 Agent 系统分为两类：工作流（Workflows）和智能体（Agents）。工作流是预定义的代码路径，而智能体则是动态决策的系统。

2. 简单性原则

在构建 LLM 应用时，Anthropic 提倡遵循“简单至上”的原则，优先选择简单的解决方案，只有在确实需要时才引入复杂的 Agent 系统。复杂的系统往往伴随高延迟和成本，简单的方案通常更为高效。

3. 何时使用工作流和智能体

工作流适合明确且可分解的任务，而智能体则在需要高度灵活性和自我决策的场景中表现更佳。对于大多数应用，优化单一大语言模型的调用通常已经足够。

4. Agent 系统的构建框架

市场上涌现出多种 Agent 框架，如 LangGraph、Amazon Bedrock 和 Rivet等。尽管这些框架简化了 LLM 的调用过程，但也可能引入额外的复杂性。因此，开发者应从直接调用大语言模型的 API 开始，避免不必要的复杂性。

5. 发展路线：从简单到复杂

构建有效智能体的建议路线是：首先使用增强型 LLM，逐步引入工作流模式，最后发展到自主智能体。增强型 LLM 通过检索、工具和记忆等机制扩展功能，是智能体开发的基础。

6. 关键工作流模式

常见的工作流模式包括提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、协调者-工作者（Orchestrator-workers）和评估者-优化者（Evaluator-optimizer）。这些模式各自适用于不同的任务和场景，有助于提升系统的灵活性和效率。

7. 智能体的自主决策能力

智能体能够处理开放式问题，根据环境反馈自主决策。它们在执行过程中需要实时获取反馈，以判断下一步行动。这种灵活性使得智能体在复杂任务中具备显著优势。

结论

Anthropic 强调构建智能体的核心原则是简单、透明和精心设计。成功并不在于构建最复杂的系统，而在于设计最适合需求的系统。开发者应牢记，最好的解决方案往往是最简单的方案。

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作者简介：解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189