Anthropic 的智能体开发经验：最成功的≠最复杂的

Agent实战指南。

原标题：Anthropic 的智能体开发经验：最成功的≠最复杂的
文章来源：Founder Park
内容字数：8123字

AI智能体：让大模型从“能说会道”到“能做会干”

本文总结了Anthropic公司关于AI智能体构建的实践经验，重点阐述了如何将大模型的能力从“能说会道”转化为“能做会干”。文章指出，构建成功的AI应用并非依赖于复杂的系统，而是选择合适的系统来满足需求。

1. 什么是AI智能体？

AI智能体可以理解为能够自主决策、灵活运用工具完成复杂任务的系统。Anthropic将智能体与工作流区分开来：工作流是预先编排的LLM和工具系统；而智能体则由LLM动态控制流程和工具使用，自主完成任务。

2. 何时使用AI智能体？

Anthropic建议，能用简单方法解决问题就不要过度复杂化。当需要更复杂的系统时，工作流适用于明确、可预测的任务，而智能体更适合灵活性和模型驱动决策的场景。对于许多应用，简单的prompt加检索通常就足够了。

3. 如何使用框架以及构建模块？

虽然LangChain、亚马逊Bedrock等框架简化了开发流程，但它们会增加抽象层，降低透明度和调试难度。Anthropic建议从直接使用大模型API开始，只有在必要时才使用框架，并理解其底层原理。文章还介绍了增强版LLM、上下文协议等构建模块，以及如何根据应用场景定制功能。

4. 四种主要工作流模式

文章详细介绍了四种AI工作流模式：提示链、智能分流、并行和领导-执行者。提示链将复杂任务拆解成多个步骤；智能分流根据任务类型分配到不同模块；并行工作流同时处理多个子任务；领导-执行者模式则由LLM动态分解和分配任务。

此外，还介绍了评估-优化工作流，该工作流通过迭代细化来改进结果。选择哪种工作流取决于任务的特性和需求。

5. 智能体在生产中的应用

智能体能够处理复杂任务，但实现通常很简单，通常是循环中使用工具的大型语言模型。设计清晰的工具集及其文档至关重要。智能体的自主性使其适合扩展任务，但同时也增加了成本和错误累积的风险，需要在沙盒环境中进行广泛测试。

6. 组合和定制

文章强调，这些构建模块并非一成不变的，开发者可以根据实际情况进行组合和定制。成功的关键在于衡量性能和迭代实现，避免过度复杂化。

7. 三个核心原则

在部署智能体时，需要遵循三个核心原则：保持简单；确保透明度；精心打造智能体-计算机界面。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。