Anthropic 最近发布了一篇干货满满的文章《Building Effective Agents》，分享了他们在开发 AI 智能体（Agent）方面的工程实践。这篇文章总结了与跨行业客户的合作经验，提供了清晰的设计原则和实用模式，是 AI 开发者的必读指南。以下，我将为你提炼文章的核心内容，带你了解如何构建高效、可靠的 AI 智能体。
智能体与工作流：定义与区别
在 AI 领域，“智能体（Agent）”和“工作流（Workflow）”常被混用，Anthropic 首先给出了明确定义：
- 工作流（Workflow）：像预设好的流水线，大语言模型（LLM）按固定路径调用工具或执行任务。适合需要高可预测性和一致性的场景，如自动化数据处理。
- 智能体（Agent）：更灵活，能根据环境和任务动态决定下一步行动，保持对任务的控制权。适合处理开放式、复杂任务，如自动化代码调试或多步骤决策。
清晰的定义有助于团队统一认知，降低沟通成本。Anthropic 将两者统称为“智能体系统（Agentic System）”，但在架构上明确区分，强调选择合适系统类型是成功的第一步。
何时使用智能体？何时不必？
Anthropic 提出了一条核心原则：尽可能保持简单，避免不必要的复杂性。在决定是否构建智能体时，建议从最简单的解决方案入手：
- 简单任务：直接调用大语言模型 API（如 Anthropic 的 Claude），配合上下文和少样本学习（Few-shot Learning），即可高效完成。
- 中等复杂任务：
- 需要高可预测性和一致性？选择工作流，通过预定义路径确保稳定性。
- 需要灵活性和模型驱动的决策？选择智能体。
- 复杂任务：当任务步骤难以预测或需要动态调整时，智能体更适合。例如，处理开放式问题（如“帮我优化一个营销计划”）。
过早引入复杂性会导致更高的延迟、成本和调试难度。因此，从简单 API 调用开始，通过迭代评估逐步增加复杂性，是最佳实践。
三大核心原则：简单、透明、工具优化
Anthropic 总结了构建高效智能体的三大原则：
- 保持简单：优先选择最简单的解决方案，仅在必要时引入多步骤智能体系统。
- 确保透明性：智能体的规划和决策过程应清晰可追溯，便于调试和用户理解。
- 工具优化：工具的设计和文档需与提示工程（Prompt Engineering）同等重视，确保智能体高效调用外部工具。
这些原则贯穿智能体开发，从架构设计到实际部署。
六种常见模式：灵活组合，定制化应用
Anthropic 总结了智能体开发中的六种常见模式，这些模式是构建复杂系统的基石，可根据场景灵活组合：
- 增强型语言模型（Augmented LLM）
最基础的模式，通过检索（Retrieval）、工具调用和记忆增强大语言模型功能。适合简单任务，如问答或内容生成。 - 提示词链（Prompt Chaining）
将多个提示词串联，逐步引导模型完成复杂任务。例如，先提取用户需求，再生成计划，最后执行任务。 - 路由（Routing）
根据任务类型或上下文，将任务分配给不同工具或模型。例如，代码相关任务交给代码生成模型，文本分析交给通用 LLM。 - 并行化（Parallelization）
同时运行多个子任务以提高效率。例如，智能体并行调用多个 API 获取数据。 - 协调者-工作者（Orchestrator-Worker）
一个“协调者”负责任务分配和调度，多个“工作者”执行具体任务。例如，协调者分解代码调试任务，工作者调用调试工具。 - 评估者-优化者（Evaluator-Optimizer）
“评估者”检查任务结果是否符合要求，“优化者”根据反馈改进输出。适合需要迭代优化的场景，如自动优化生成的代码。
这些模式并非固定不变，开发者应根据实际场景定制和组合。Anthropic 强调，持续评估性能并迭代优化是成功的关键，仅在复杂性显著提升效果时才引入新模式。
框架的利与弊：谨慎选择
市面上存在多种智能体开发框架，如 LangGraph、Amazon Bedrock 的 AI Agent Framework、Rivet 和 Vellum。这些框架提供了便利，但也增加了复杂性。Anthropic 建议：
- 能用 API 解决的，不要用框架。几行代码调用大模型 API 往往比引入框架更高效。
- 使用框架需理解底层代码。框架的黑盒性质可能导致调试困难，开发者需深入了解其工作原理。
- 必要时果断重构。如果早期使用框架快速构建原型，但发现更简单的实现方式可行，应重构为基于基础组件的方案。
工具设计：智能体-计算机交互（ACI）的关键
工具是智能体的核心组成部分，Anthropic 强调工具设计需与提示工程同等重视。他们将智能体与工具的交互称为智能体-计算机交互（ACI），并建议投入与人机交互（HCI）相当的精力。以下是具体建议：
- 充足的思考空间：为模型预留足够 Tokens 用于推理，避免因上下文限制导致失败。
- 格式自然：工具的输入输出格式应贴近模型在训练数据中见过的格式，避免额外负担（如无需精确统计代码行数或进行字符串转义）。
- 清晰的文档：工具的定义和规范需详细记录，确保智能体准确调用。
Anthropic 分享了一个经验：在开发 SWE-bench 智能体（用于自动化代码任务）时，他们花在优化工具上的时间超过了优化提示词的时间。
安全性与测试：确保可靠运行
智能体的自主性带来灵活性的同时，也增加了成本和错误放大的风险。Anthropic 提出了以下措施确保安全性：
- 沙盒测试：在受控环境中进行广泛测试，模拟各种边缘情况，验证智能体行为。
- 防护措施：设置明确的限制和规则，防止智能体产生意外或有害行为，例如避免在代码调试中插入错误逻辑。
- 迭代优化：通过用户反馈和环境交互，不断改进智能体的性能和安全性。
代码示例：从理论到实践
Anthropic 提供了两个智能体的实现代码，展示理论如何落地：
- SWE-bench 智能体：专注于自动化代码任务，如修复 Bug 或实现新功能，适合开发者参考代码相关智能体的构建。
- Computer Use 智能体：展示多模态交互能力，如结合文本和视觉输入完成任务。
这些代码示例（可在原文链接中找到）为开发者提供了宝贵的参考，展示了如何将模式和工具整合到实际应用中。
总结：从简单开始，迭代优化
Anthropic 的核心理念是：成功的智能体系统不在于复杂，而在于适合。从简单的提示词和 API 调用入手，通过持续评估和优化逐步增加复杂性，仅在必要时引入多步骤智能体系统。遵循三大原则（简单性、透明性、工具优化），灵活组合六种模式，重视工具设计和安全性测试，开发者可以构建高效、可靠的 AI 智能体。
无论是自动化工作流、代码调试，还是复杂的多步骤任务，Anthropic 的经验为我们提供了清晰指引。未来，随着多模态能力和长期推理能力的提升，智能体的潜力将进一步释放。但无论技术如何发展，保持简单和用户导向始终是成功的关键。
如果你对智能体开发感兴趣，不妨从 Anthropic 的建议开始，尝试用简单的方式构建你的第一个智能体！
参考：
- Anthropic 官方文章：《Building Effective Agents》
- 原文链接：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
