Claude Agent 开发：大道至简的智能体构建指南

Anthropic 近期发布了一篇关于 Claude Agent 的博客文章，提出了一个引人深思的结论：AI 开发的未来，在于“Less is More”。本文将详细探讨 Claude 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 Agent，很多人以为它是大语言模型（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。