Anthropic工程师教你怎么做AI Agent：不做全场景、保持简单，像Agent一样思考

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文章摘要

Anthropic 工程师 Barry Zhang 在 AI Engineer 工作坊上分享了关于如何构建有效 Agent 的见解。他强调，并非所有任务都需要构建 Agent，尤其是在任务决策路径清晰的情况下，显式构建工作流更具成本效益和可控性。Agent 更适合处理复杂且价值高的任务，但需要权衡成本、延迟和错误后果。Barry 提出了构建有效 Agent 的三大要点：明智选择应用场景、保持系统简单、从 Agent 的视角思考其局限性。

Agent 系统的演进经历了从简单功能到工作流，再到当前阶段的领域特定 Agent 的过程。未来的趋势可能是更通用的单一 Agent 或多 Agent 协作，赋予系统更多自主权，但也伴随着更高的成本和复杂性。Agent 的核心结构包括模型、工具和循环，这些组件在环境中运作。在迭代过程中，优先构建和迭代这些基本组件，能获得最高的投资回报率，避免过度复杂化。

开发者需要从 Agent 的视角思考问题，理解其决策基于有限的上下文信息。通过换位思考练习，开发者可以更好地发现 Agent 的局限性，并为其提供必要的信息支持。此外，直接询问模型以理解其决策过程，有助于弥合开发者与 Agent 之间的理解差距。

未来展望中，预算感知 Agent、自进化工具和多 Agent 协作是重要方向。预算感知 Agent 需要更好地控制成本和延迟，自进化工具则可能使 Agent 更具通用性。多 Agent 协作的优势在于并行化和关注点分离，但关键挑战在于 Agent 间的通信方式。

总体而言，构建有效 Agent 需要谨慎选择应用场景，保持系统简单，并从 Agent 的视角理解其局限性。未来的 Agent 系统将朝着更自主、更通用的方向发展，但同时也需要解决成本、延迟和通信等关键问题。