2025年，你的超级AI助手来了！Anthropic 告诉你如何打造最强Agents！

AI Agent：改变的不仅是技术，更是我们的未来选择！

原标题：2025年，你的超级AI助手来了！Anthropic 告诉你如何打造最强Agents！
文章来源：AI小岛
内容字数：6700字

AI智能体：2025年及未来的效率

2025年被预测为AI智能体（Agents）走向主流的关键一年。虽然听起来像是科幻电影情节，但事实上，科技巨头们早已将智能体视为核心技术，并将其视为通往通用人工智能（AGI）的重要途径，以及改变我们生活和工作方式的关键力量。

什么是AI智能体？你为什么需要了解它？

简单来说，AI智能体是一种能够自主完成任务的AI工具，就像你工作和生活中的“小帮手”。它不仅能按照你的指令完成具体任务，还能在一定程度上举一反三，灵活应对变化。了解智能体，不仅能让你更好地适应未来的技术发展，还能让你在效率和视野上获得显著提升。

智能体的两种主要类型

Anthropic公司将智能体主要分为两大类：

1. 工作流（Workflows）

工作流智能体遵循预设流程，按固定路径完成任务。它们擅长处理明确的任务，例如数据整理、流水线式工作。就像工厂里的自动化机械臂，高效而稳定。

2. 动态智能体（Agents）

动态智能体能够自主决策，灵活选择工具，并实时调整任务执行方式。它们适用于复杂、多变的任务，例如突发处理、复杂项目管理。就像经验丰富的项目经理，能够根据实际情况调整策略。

智能体的核心：增强型大语言模型（Augmented LLM）

所有智能体系统都基于增强型大语言模型（LLM）。这种模型不仅能生成文本，还能主动搜索信息、选择合适的工具，并保留关键数据，从而实现更强大的功能。

构建高效智能体的关键

Anthropic建议构建智能体时，应遵循以下原则：

• 按需定制增强功能，确保智能体能力与实际应用场景高度契合。
• 接口简单且文档清晰，方便开发者和用户使用。

五大核心工作流设计模式

在实际应用中，工作流是智能体系统最常见的实现方式。Anthropic总结了五种核心工作流设计模式：

1. 提示链（Prompt Chaining）

将任务分解为多个步骤，每一步的输出作为下一步的输入，逐步推进完成目标。例如，先用LLM生成营销文案，再翻译成多种语言。

2. 路由（Routing）

对输入进行分类，决定任务应该由哪个专用模型、工具或流程处理。例如，将客户服务问题分流到不同的处理流程。

3. 并行化（Parallelization）

将任务分解为多个子任务，同时处理并汇总结果。例如，多个模型同时检查代码中的漏洞。

4. 指挥官-工作者模式（Orchestrator-Workers）

将任务处理结构化为“指挥官”和“工作者”两部分，指挥官负责任务分配，工作者负责执行子任务。例如，团队协作开发软件。

5. 评估-优化循环（Evaluator-Optimizer）

基于反馈的迭代工作流模式，通过“生成-评估-优化”的循环，逐步改进输出。例如，反复优化翻译结果。

智能体适用场景及注意事项

智能体特别适用于开放式问题、需要自主决策的任务以及动态复杂的环境。但是，智能体也并非完美无缺，成本较高，且可能出错。因此，务必在沙盒环境中进行充分测试。

构建智能体的黄金法则

构建成功的智能体需要：

• 保持简单
• 保持透明
• 文档清晰

结语：拥抱AI智能体，迎接未来

2025年是AI智能体的元年，它不仅是一种工具，更是一种改变未来生活方式的力量。让我们一起探索AI智能体的无限可能，创造更美好的未来。

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