构建高效AI代理的实用指南

摘要

本文基于Anthropic与数十个团队合作的实战经验，阐述了构建有效AI代理的核心原则。作者强调最成功的实现并未使用复杂框架，而是采用简单、可组合的模式。文章系统地区分了"工作流"（预定义代码路径）与"代理"（LLM自主决策），详细介绍了五种工作流模式及其适用场景，并提供了从简单入手、逐步迭代的实施建议。

内容框架与概述

文章首先明确了代理系统的两种基本类型：工作流通过预定义代码路径编排LLM和工具，适合可预测的任务；代理则由LLM动态指导自身流程，适合需要灵活性和模型驱动决策的场景。作者建议优先考虑简单解决方案，仅在必要时增加复杂性，因为代理系统通常会牺牲延迟和成本来换取任务性能。

在工作流模式部分，文章详细阐述了五种核心模式：提示链将任务分解为固定步骤；路由将输入分类到专门流程；并行化通过分段或投票提高效率；协调器-工作器动态分解复杂任务；评估器-优化器通过迭代改进提升质量。每种模式都配有具体的使用场景和实例。

关于代理的实现，文章强调其处理开放式、步骤不确定问题的优势，同时也提醒注意成本和复合错误风险。作者提出了三大核心原则：保持设计简洁、优先考虑透明度、精心设计Agent-计算机接口（ACI）。文章最后通过客户支持和编码代理两个实际应用，展示了这些模式的实践价值。

核心概念及解读

工作流与代理的区别：工作流是预定义的代码路径，提供可预测性和一致性，适合定义明确的任务；代理由LLM动态指导流程，具有自主决策能力，适合需要大规模灵活性的场景。这种区分帮助开发者在不同应用场景下选择合适的架构模式。

增强型LLM作为构建块：通过检索、工具和记忆等功能增强的LLM是代理系统的基础。关键在于根据特定用例定制这些功能，并提供简单、文档齐全的接口。模型上下文协议（MCP）为实现这种集成提供了标准化方法。

Agent-计算机接口（ACI）：工具设计和文档的重要性应与整体提示同等对待。良好的ACI需要考虑工具格式对LLM的友好程度、参数命名的清晰性、示例用法的完整性，以及防呆设计。在SWE-bench代理开发中，团队甚至花更多时间优化工具而非整体提示。

从简单到复杂的迭代原则：成功的关键不在于构建最复杂的系统，而在于构建适合需求的系统。应从简单提示开始，通过全面评估优化，仅在更简单方案不足时才添加多步代理系统。框架可以作为起点，但在生产环境应减少抽象层以保持可控性。

评估驱动的迭代改进：无论采用何种模式，持续评估和迭代都是成功的关键。评估器-优化器工作流特别适合有明确评估标准的场景，类似于人类作者的迭代写作过程。客户支持和编码代理的成功应用都依赖于可衡量的成功标准和反馈循环。

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