Claude 官方发布《Agent 构建指南》，附 PDF 下载

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原标题：Claude 官方发布《Agent 构建指南》，附 PDF 下载
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：8410字

Anthropic：AI智能体开发的“大道至简”之道

本文总结了Anthropic公司关于AI智能体开发的最新研究成果，核心思想是“简单才是王道 (Less is More)”。文章从Agent的定义、框架的迷思、开发路线以及未来展望四个方面，阐述了构建高效简洁智能体的原则和方法。

1. Agent的定义与分类

Agent并非LLM的产物，其概念源于20世纪50年代的AI发展，具备感知世界、推理和执行动作的能力。Anthropic将Agent系统分为两大类：工作流(Workflows)和智能体(Agents)。工作流是预定义代码路径编排LLM和工具的系统；智能体则是由LLM动态指导自身流程和工具使用的系统，更具自主性。

2. 框架的迷思：回归LLM API本质

文章批判了过度依赖复杂Agent框架的倾向。建议开发者优先考虑简单方案，只有在简单方案无法满足需求时才引入Agent系统。各种Agent框架（LangGraph、Amazon Bedrock AI Agent框架、Rivet、Vellum等）虽然简化了部分任务，但也引入了额外的抽象层，增加了调试难度。Anthropic建议从直接调用LLM API开始，理解底层代码，避免因对底层原理的错误假设导致错误。

3. 构建有效智能体的开发路线

Anthropic提出了构建有效智能体的由简至繁的开发路线：首先是增强型LLM（具备检索、工具使用、记忆等能力）；其次是工作流模式，包括提示链、路由、并行化、协调者-工作者、评估器-优化器；最后是自主Agent。 增强型LLM是基础，通过检索、工具和记忆等机制扩展LLM能力，并建议使用Anthropic的上下文协议(MCP)进行工具集成。

4. 工作流模式详解

文章详细介绍了几种工作流模式：提示链(Prompt Chaining)将任务分解成一系列步骤；路由(Routing)根据输入类型引导至相应的任务；并行化(Parallelization)同时执行多个任务；协调者-工作者(Orchestrator-workers)模式由LLM动态分配子任务；评估器-优化器(Evaluator-optimizer)模式通过迭代改进提高响应质量。

5. 智能体：自主决策的未来

当LLM在理解复杂输入、推理规划、工具使用和错误恢复等方面成熟时，自主智能体将发挥更大作用。智能体能够处理开放式问题，自主决策，并根据环境反馈调整行动。文章强调了在智能体系统中设置暂停功能和停止条件的重要性，以防无限循环或资源耗尽。

6. AI开发的未来：简单、透明、精心设计

Anthropic总结了构建有效智能体的三个核心原则：简单性、透明度和精心设计。 文章强调，AI开发的成功在于构建最适合需求的系统，而非最复杂的系统。 应从简单的提示开始，逐步增加复杂性，只有在简单方案不足时才考虑Agent系统。在生产环境中，应减少抽象层，使用基本组件构建高效简洁的智能体系统。

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作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。