Anthropic 的智能体开发经验：最成功的≠最复杂的

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文章摘要

随着AI技术的发展，智能体成为了实现大模型智力向执行力转化的关键。智能体平台的涌现标志着AI能力从“能说会道”向“能做会干”的转变。Anthropic公司通过与行业团队合作，发现优秀的AI智能体并非基于复杂框架，而是简单、可组合的模式。

智能体被定义为能够独立思考、自主决策的系统，与预定代码路径编排的系统相对。在开发AI应用时，应遵循简单原则，只在需要时构建智能系统。智能体适合需要灵活性和模型驱动决策的场景，而工作流适合需要可预测和一致性的任务。

多个框架如LangChain的LangGraph、亚马逊Bedrock的AI Agent框架等，可以帮助开发者构建AI智能体，但它们增加了代码抽象层，可能导致运行逻辑不透明和调试难度增加。Anthropic建议从直接使用大模型API开始，并理解框架的底层原理。

智能系统的构建模块是增强版的大型语言模型（LLM），它们可以主动使用检索、记忆等功能。Anthropic的模型可以生成搜索查询、选择工具，并决定保留信息。在扩展功能时，应关注定制功能和提供简单且文档完备的接口。

工作流包括提示链、智能分流、并行处理、领导-执行者和评估-优化等模式。提示链将复杂任务拆分为多个步骤，每个步骤调用一次大模型。智能分流根据任务类型分配给专门模块。并行工作流可以同时处理任务并聚合输出。领导-执行者工作流中，一个中央大模型动态分解任务。评估-优化工作流中，一个LLM生成响应，另一个提供评估和反馈。

智能体随着LLM在关键能力上的成熟而出现，它们可以处理复杂任务，但实现简单。智能体的工作始于人类命令，独立规划和操作，可能需要人类反馈。智能体适合开放性问题，需要对其决策能力有一定信任。

开发者可以组合和定制这些模式以适应不同用例，关键在于衡量性能并迭代实现。在LLM领域取得成功，不在于构建最复杂的系统，而在于为需求构建正确的系统。部署智能体时，应保持简单、确保透明度，并精心打造智能体-计算机界面。