Anthropic 揭秘智能体本质：如何构建真正有效的 AI Agent？

当前 AI Agent 的构建存在哪些误区？如何才能构建真正有效的 Agent？ 本文将为你揭秘 Anthropic 的独家发现和最佳实践。从重新认识 Agent 的本质，到深入解析五大基础工作流模式和自主 Agent 的构建要点，再到分享客户支持和代码开发两大真实场景应用实践，最后提炼出工具设计、框架选择的最佳实践和未来展望。本文将带你告别炒作，直击构建有效 Agent 的核心，无论你是 AI 新手还是资深专家，都能从中获得宝贵的启示和实用的指导。记住：简单、透明、注重 ACI，才是构建有效 Agent 的不二法门！

开篇：Agent 系统的迷思

当下，AI Agent 无疑是人工智能领域最炙手可热的话题之一。 从自动化任务到复杂决策，Agent 被寄予厚望，似乎无所不能。然而，在光鲜亮丽的表象下，许多 Agent 系统的实际效果却差强人意。 不少开发者盲目追求复杂性，陷入了“功能越多越好”、“系统越复杂越强大”的误区， 结果却往往事与愿违，构建出的 Agent 效率低下、难以维护，甚至漏洞百出。

那么，问题究竟出在哪里？ Anthropic 通过大量的实践和研究发现，许多开发者对 Agent 的本质缺乏深刻的理解，在构建过程中也缺乏系统性的方法论。 他们往往被各种花哨的框架和工具所迷惑，而忽略了构建有效 Agent 的真正关键：对任务的深刻理解、对模型能力的清晰认知，以及对工具的精心设计。

重新认识 Agent

Agent 的本质定义

在深入探讨如何构建有效的 Agent 之前，我们需要先厘清 Agent 的本质。Anthropic 将所有具备智能化、自主化特性的系统都归类为 “Agent 系统”。然而，这其中又可以进一步细分为两种关键架构：

• 工作流 (Workflows)： LLM 和工具在预定义的代码路径下协同工作。 这种模式下，LLM 的行为相对受限，更多地扮演执行者的角色，按照预设的流程完成任务，如同“提线木偶”。
• 智能体 (Agents)： LLM 拥有更大的自主权，可以根据任务需求动态调整策略和工具使用。 这种模式下，LLM 更像是一位“指挥官”，能够根据实际情况灵活决策，自主完成任务。

Workflow vs Agent：关键区别

工作流和智能体的核心区别在于 LLM 的自主程度。 工作流更适用于那些任务明确、步骤固定的场景，而智能体则更适合那些需要灵活应变、自主决策的复杂任务。

何时需要 Agent？

并非所有任务都需要构建复杂的智能体系统。 在许多情况下，简单的解决方案反而更有效。例如，对于一些简单的问答任务，优化单个 LLM 调用的提示和上下文就足以获得满意的结果。盲目追求构建智能体，可能会导致不必要的成本增加和性能下降。

性能与成本的权衡

构建智能体系统往往需要牺牲一定的延迟和成本，来换取性能的提升。 因此，在决定构建智能体之前，我们需要仔细考虑这种权衡是否值得。对于那些任务明确、步骤固定的场景，工作流可能是更好的选择。而对于那些需要灵活决策和自主性的复杂任务，智能体才能发挥其真正的潜力。

Agent 系统的构建模块

1 基础：增强型 LLM

增强型 LLM 是构建 Agent 系统的基石。 通过集成检索、工具和内存等增强功能，我们可以显著提升 LLM 的能力，使其能够处理更复杂的任务。

• 核心能力： 理解自然语言、生成文本、执行代码、进行推理等。
• 关键增强点：

• 检索： 使 LLM 能够访问外部知识库，获取所需信息。
• 工具： 使 LLM 能够调用外部工具，执行特定操作，例如计算、查询数据库等。
• 内存： 使 LLM 能够记住之前的对话或操作，从而实现更连贯的交互。

• 实现方式： Anthropic 推出的模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 提供了一套标准化的工具集成方案，只需简单的客户端实现，即可连接丰富的第三方工具生态，让你的 LLM 如虎添翼！MCP 就像一个“万能插座”，让 LLM 可以轻松连接各种数据源和工具，从而执行更加广泛的任务。

• 模型上下文协议 (MCP) 链接：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

图：增强型 LLM

2 五种基础工作流模式

基于丰富的实战经验，Anthropic 总结了五种构建 Agent 系统的基础工作流模式：

• 提示链 (Prompt chaining)： 将复杂任务分解成一系列简单的步骤，每个步骤都由一个 LLM 调用处理，前一步的输出作为下一步的输入，环环相扣，最终完成整个任务。 这种模式特别适合那些可以清晰拆解的任务。

• 适用场景：营销文案生成、文档大纲撰写等。

图：提示链，将复杂任务分解成多个步骤，每一步都由一个 LLM 调用处理，让复杂问题迎刃而解

• 路由 (Routing)： 根据输入的类型将其分配给最合适的“专科医生”。 这种模式可以实现关注点分离，构建更加专业、高效的系统。

• 适用场景：客户服务、模型选择（例如，根据任务的复杂性选择 Claude 3.5 Haiku 或 Claude 3.5 Sonnet）等。

图：路由，根据输入类型，智能分流到不同的处理流程，让专业的人做专业的事

• 并行化 (Parallelization)： 让多个 LLM 同时处理一个任务，然后将结果汇总，从而提高效率和准确性。 并行化主要有两种实现方式：分段 (Sectioning) 和投票 (Voting)。

• 适用场景：安全审查、代码审查等。

图：并行化，分段模式让多个 LLM 各司其职，并行处理；投票模式则集思广益，提升决策的准确性

• 编排器-工作器 (Orchestrator-workers)： 由一个中央 LLM（编排器）负责统揽全局，将任务分解成若干子任务，然后分配给其他 LLM（工作器）执行，最后将结果汇总，完成整个任务。 这种模式特别适合那些难以预先确定所有步骤的复杂任务。

• 适用场景：复杂代码更改、多源信息搜索等。

图：编排器-工作器，编排器负责任务分解和调度，工作器负责执行子任务，分工协作，高效完成复杂任务

• 评估器-优化器 (Evaluator-optimizer)： 一个 LLM 负责生成内容，另一个 LLM 则负责评估内容的质量，并提出改进意见，如此循环往复，直到生成满意的结果。

• 适用场景：文学翻译、复杂信息检索等。

图：评估器-优化器。评估器对生成器的输出进行评估和反馈，帮助其不断改进

3 自主 Agent

自主 Agent 是 AI 发展的终极目标之一，它能够在没有人类直接干预的情况下，自主完成复杂的任务。 一旦接收到任务指令，自主 Agent 就可以独立进行规划、决策、执行，并在必要时向人类寻求帮助或反馈。

• 工作原理： 自主 Agent 通常基于增强型 LLM 构建，并配备了更强大的工具和更复杂的推理能力。它们能够根据环境反馈不断调整策略，并利用工具执行各种操作。
• 关键特性： 自主性、适应性、鲁棒性。
• 实现要点：

• 清晰的目标定义： 为 Agent 设定明确的目标和约束条件。
• 强大的环境感知能力： 使 Agent 能够准确地感知环境状态，并根据环境变化调整策略。
• 可靠的工具使用能力： 为 Agent 配备可靠的工具，并确保其能够正确地使用这些工具。
• 有效的安全机制： 设置必要的安全护栏，防止 Agent 出现意外行为。例如限制 Agent 的权限、设置人工审核机制、持续监控 Agent 的行为等。

图：自主智能体，根据环境反馈和工具使用，自主完成复杂任务，代表了 AI 发展的未来方向

真实场景应用实践

1 客户支持革新

智能客服是 Agent 技术的典型应用场景。 通过集成知识库、订单系统等工具，智能客服可以 7×24 小时在线，为用户解答疑问、处理订单，甚至完成退款等操作。

• 应用价值： 提升客户服务效率、降低运营成本、改善客户体验。
• 实现方式： 通常采用路由或编排器-工作器模式，根据用户咨询的类型将其分配给不同的处理流程或工作器。
• 成功案例： 一些公司甚至推出了基于成功率的定价模式，只有当智能客服成功解决用户问题时才收费，这充分体现了他们对自家智能客服的信心！

2 代码开发助手

从代码补全到自主编程，Agent 正在彻底改变软件开发的模式。通过集成代码仓库、测试框架等工具，Agent 可以根据任务描述自动生成代码、运行测试、修复 bug，甚至完成整个开发流程。

• 技术创新： Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型在 SWE-bench Verified 基准测试中取得了优异成绩，展现出强大的代码理解和生成能力。

• SWE-bench：评估 LLM 解决真实 GitHub 问题的能力 – https://www.anthropic.com/research/swe-bench-sonnet

• 实现细节： 通常采用编排器-工作器或自主 Agent 模式，将代码开发任务分解成若干子任务，并利用工具执行代码编辑、编译、测试等操作。
• 实践效果： Claude 3.5 Sonnet 已经能够自主解决相当比例的真实 GitHub 问题，展现出惊人的能力！

图：代码开发助手的整体架构

构建有效 Agent 的最佳实践

1 工具设计的艺术

工具是 Agent 与外部世界交互的桥梁，其质量直接决定了 Agent 的能力上限。 Anthropic 创造性地提出了 Agent-Computer Interface (ACI) 的概念，并呼吁开发者像重视 HCI 一样重视 ACI 的设计。

• ACI 设计理念： ACI 的设计应以 LLM 为中心，充分考虑 LLM 的特点和能力，使其能够轻松、准确地理解和使用工具。
• 最佳实践：

• 换位思考： 站在 LLM 的角度思考，这个工具好用吗？描述清晰吗？参数合理吗？
• 精雕细琢： 像写 API 文档一样，认真编写工具的描述和参数说明，确保 LLM 能够准确理解和使用。
• 反复测试： 在 Anthropic 的 Workbench 中进行大量测试，找出 LLM 在使用工具时容易犯的错误，并进行针对性的优化。

• Anthropic Workbench 链接：https://console.anthropic.com/workbench

• 防呆设计： 借鉴工业设计中的错误预防 (Poka-yoke) 理念，通过巧妙的设计，从源头上避免错误的发生。

• 错误预防 (Poka-yoke) 链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Poka-yoke

• 常见陷阱：

• 工具描述不清晰： LLM 无法理解工具的用途或使用方法。
• 参数设计不合理： LLM 难以正确地输入参数。
• 缺乏错误处理机制： 工具调用失败时，LLM 无法进行处理。

2 框架选择指南

市面上涌现出越来越多的 Agent 构建框架，例如 LangChain 的 LangGraph、Amazon Bedrock 的 AI Agent 框架、Rivet、Vellum 等。这些框架可以帮助开发者快速构建 Agent，但也存在一些潜在的缺点，例如过度抽象、难以调试等。

• 主流框架对比：

框架	优点	缺点
LangGraph	基于状态机，适合构建复杂的 Agent	学习曲线较陡峭
Bedrock Agent	与 AWS 生态紧密集成，易于部署和扩展	对非 AWS 用户不太友好
Rivet	图形化界面，易于上手	功能相对有限，不适合构建复杂的 Agent
Vellum	提供丰富的测试和评估工具	主要面向企业用户，个人用户使用成本较高
直接使用API	灵活性，可控性高	需要编写更多代码，对开发者的要求较高

• 选择建议： 优先考虑直接使用 LLM API。 如果一定要用框架，请务必彻底理解底层代码，别让“黑匣子”坑了你！
• 使用注意事项： 避免过度依赖框架，要根据实际需求选择合适的工具和技术。

未来展望

Agent 技术正处于快速发展阶段，未来充满无限可能。

• 技术趋势：

• 更强大的 LLM： 随着 LLM 模型的不断发展，Agent 的能力也将不断提升。
• 更丰富的工具： 越来越多的工具将被开发出来，使 Agent 能够执行更广泛的任务。
• 更智能的 Agent： Agent 将变得更加智能，能够更好地理解人类意图，并自主完成更复杂的任务。

• 应用前景：

• 个性化助手： Agent 将成为我们每个人的个性化助手，帮助我们处理各种日常任务。
• 自动化专家： Agent 将在各个领域取代人类专家，执行各种专业任务。
• 科学发现： Agent 将帮助科学家进行科学研究，加速科学发现的进程。

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