Claude Agent 开发：大道至简的智能体构建指南

Agent 开发的核心理念、方法论以及实际案例，帮助开发者在智能体开发中走出复杂化的误区，迈向简约高效的设计。

Agent 的现代定义与历史溯源

提到 __大语言模型（LLM）的产物，但其实不是。Agent 的现代定义，是在 20 世纪 50 年代伴随着人工智能的发展逐渐形成的，究其根源，可以追溯到更早的哲学思考和科学探索。在 1950 年，阿兰·图灵在其论文《计算机器与智能》中提出了“高度智能有机体”的概念，并引入了著名的图灵测试。

AI 代理的能力

1972 年，美国学者 Marvin Minsky 在麻省理工学院建立了人工智能实验室，并正式提出了“代理”（Agent）的概念，认为 AI Agent 应该具备感知世界、进行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：指的是通过预定义的代码路径来编排 LLM 和工具的系统。它更像是一个精心设计的流程，每一步都清晰可控。
智能体：则是由 LLM 动态地指导自身流程和工具使用的系统。它更像是一个自主的决策者，能够根据环境反馈灵活调整行动。

框架的迷思：回归 LLM API 本质

在构建 LLM 应用时，应遵循“简单至上”的原则：能简单就简单，只有在必要的时候才增加复杂度。只有当简单的方案无法满足需求时，才考虑引入更复杂的 Agent 系统。因为 Agent 系统往往以更高的延迟和成本为代价，换取更好的任务性能。

何时使用工作流与智能体？

工作流适用场景：当任务非常明确，而且可以分解成一系列固定的步骤时，就像流水线上的工作一样，用“工作流程”就足够了。
智能体适用场景：当任务需要很大的灵活性，而且需要模型自己做决策时，就像一个需要随机应变的指挥官，这时候“智能体”就更适合。

市面上涌现出各种 Agent 框架，比如：

LangGraph（LangChain 的工具）：可以用来搭建各种复杂的 Agent 系统。
Amazon Bedrock 的 AI Agent 框架：提供了各种构建 Agent 系统的工具和组件。

大道至简，Less is More

Anthropic 特别强调了 “简单性” 这一核心理念，总结了构建有效智能体的由简至繁的开发路线，优先使用基础构建块：增强型 LLM（具备检索、工具使用、记忆等能力）。

增强型 LLM 的应用

最简单的方法无疑是增强型语言模型。通过检索、工具和记忆等机制扩展大语言模型的能力，这样大语言模型能够主动运用这些能力——生成自己的搜索查询、选择合适的工具，并决定保留哪些信息。

提示链 (Prompt Chaining) 与路由 (Routing)

提示链是将一个任务分解成一系列步骤，其中每个大语言模型的调用都会处理前一个调用的输出，这样可以在任何中间步骤中添加程序化的检查。路由则适用于对输入进行分类，并将其引导至相应的专业化后续任务的场景中。

提示链的使用场景

生成营销文案，然后将其翻译成不同的语言。
撰写文档大纲，检查大纲是否符合特定标准，然后根据大纲撰写文档。

路由的使用场景

将不同类型的客户服务查询导向不同的下游流程、提示和工具。
将简单/常见的问题路由到较小的模型，复杂问题路由到功能更强大的模型。

并行化与协调者-工作者模式

并行化是指大语言模型可以同时执行多个任务，并通过程序化方式整合结果。协调者-工作者模式则是在这种模式下，一个中央大语言模型会动态地分解任务，并将这些子任务分配给不同的工作者模型。

并行化的适用场景

实施护栏，其中一个模型实例处理用户查询，另一个模型实例筛选不当内容或请求。
自动化评估 LLM 性能的评估。

协调者-工作者模式的适用场景

编码产品，每次对多个文件进行复杂的更改。
搜索任务，涉及从多个来源收集和分析信息。

评估器-优化器模式与智能体自主决策

评估器-优化器模式是在这种模式下，一个大语言模型负责调用生成响应，而另一个模型则提供评估和反馈。智能体在执行任务的过程中，经常需要从环境中获取实际的执行结果，以此来判断下一步行动并检查任务进度。

评估器-优化器模式的应用

文学翻译，评估器模型可以提供有用的评审意见。
复杂搜索任务，评估器可以用来决定是否需要进一步搜索。

智能体自主决策的未来

智能体可以处理开放式问题，无需预先定义步骤，并能根据环境反馈自主决策。系统通常设计了在特定节点或遇到困难时暂停的功能，以便引入人工干预或反馈。

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、透明、精心设计。

保持设计的简洁性：避免过度复杂化。
优先考虑透明度：明确展示智能体的规划步骤。
精心设计智能体-计算机接口 (ACI)：通过完善的工具文档和测试。

在 AI 技术快速发展的今天，这些原则将帮助我们构建出真正可靠、可维护且受用户信任的 Agent 系统。

FAQ

问：什么是 Claude Agent？
- 答：Claude Agent 是一种智能体系统，它能够通过动态的方式自我指导流程和工具使用，以完成复杂任务。
问：如何判断何时使用智能体？
- 答：当任务需要高度的灵活性和自主决策能力时，使用智能体是更好的选择。
问：简化智能体开发的原则是什么？
- 答：简化智能体开发的原则包括保持设计简洁、优先透明度和精心设计接口。