链载Ai
标题: Anthropic宣告智能体时代来临: 如何构建高效的智能体, 从入门到实践的全面指南 [打印本页]
作者: 链载Ai 时间: 1 小时前
标题: Anthropic宣告智能体时代来临: 如何构建高效的智能体, 从入门到实践的全面指南
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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Claude的出品公司Anthropic刚刚发布了一篇文章《Building effective agents》,标志着AI Agent时代的到来, 本文是一个要点总结。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">这篇文章介绍了如何构建有效的AI代理系统,主要内容包括:ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">1. AI代理的定义和分类ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">文章将AI代理系统分为两类:ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">• 工作流(Workflows):通过预定义的代码路径来编排LLM和工具的使用。• 代理(Agents)
LM动态指导自己的流程和工具使用,控制任务完成方式。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">2. 何时使用AI代理ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂性。代理系统通常会牺牲延迟和成本来换取更好的任务表现,需要权衡利弊。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">3. 框架的使用ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">虽然有很多框架可以简化代理系统的实现,但作者建议开发者先直接使用LLM API,了解底层原理后再考虑使用框架。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">4. 构建模块、工作流和代理文章详细介绍了几种常见的模式:
- • 增强型LLM:基础构建模块,具备检索、工具使用、记忆等能力。
- • 编排者-工人:中央LLM动态分解任务并分配给工人LLM。
- • 评估器-优化器:一个LLM生成响应,另一个提供评估和反馈。
5. 实际应用案例
AI代理在客户支持领域表现出色,因为:
一些公司采用基于成功解决案例的收费模式,证明了这种方法的可行性。
在软件开发领域,AI代理展现出巨大潜力:
Anthropic的实践表明,AI代理能够仅凭拉取请求描述解决真实的GitHub问题。但人工审查仍然必不可少,以确保方案符合更广泛的系统要求。
6. 工具设计的最佳实践
无论构建哪种代理系统,工具都可能是代理的重要组成部分。以下是一些工具设计的建议:
- 3. 实例: 在SWE-bench项目中,Anthropic团队发现将相对文件路径改为绝对路径,显著提升了模型的表现。
这些实践强调了精心设计工具及其文档的重要性,以充分发挥AI代理的潜力。
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