构建高效 AI 代理指南
本指南介绍如何构建高效的 AI 代理系统，包括架构设计、工作流程模式和最佳实践。
核心概念
工作流 vs 代理
Anthropic 区分两种代理系统类型：
| 类型 | 定义 | 特点 |
|---|---|---|
| 工作流 (Workflows) | LLM 和工具通过预定义代码路径进行编排的系统 | 确定性、可预测 |
| 代理 (Agents) | LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统 | 自主性、灵活性 |
基础构建模块
增强型 LLM
AI 代理的基础是将 LLM 与以下能力结合：
┌─────────────────────────────────────┐
│ 增强型 LLM │
├─────────────────────────────────────┤
│ • 检索 (RAG) │
│ • 工具调用 │
│ • 记忆系统 │
│ • MCP 协议集成 │
└─────────────────────────────────────┘Anthropic 推荐使用 Model Context Protocol (MCP) 来集成第三方工具。
五种生产模式
1. 提示链 (Prompt Chaining)
将任务分解为顺序步骤，每一步都有质量检查门。
输入 → [步骤1] → 检查 → [步骤2] → 检查 → [步骤3] → 输出适用场景：
- 多步骤文档处理
- 复杂数据转换
- 分阶段内容生成
2. 路由 (Routing)
对输入进行分类，将其导向专门的下游处理流程。
┌──→ [处理器A] ──┐
输入 → [分类器] ──→ [处理器B] ──→ 输出
└──→ [处理器C] ──┘适用场景：
- 客服系统
- 多领域问答
- 任务分发
3. 并行化 (Parallelization)
同时运行多个 LLM 调用以提高速度或通过投票达成共识。
两种模式：
- 分段 (Sectioning)：将任务分成独立部分并行处理
- 投票 (Voting)：多个模型处理同一任务，综合结果
适用场景：
- 大规模文档分析
- 多角度评估
- 高可靠性任务
4. 编排者-工作者 (Orchestrator-Workers)
中央 LLM 动态地将不可预测的子任务委派给工作者。
┌──→ [工作者1]
[编排者] ──委派──→ [工作者2] ──汇总──→ [编排者]
└──→ [工作者3]适用场景：
- 复杂编码任务
- 多文件重构
- 研究型任务
5. 评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)
一个 LLM 生成响应，另一个提供迭代反馈。
[生成器] → 输出 → [评估器] → 反馈 → [生成器] → ... → 最终输出适用场景：
- 代码优化
- 文案润色
- 翻译校对
自主代理
自主代理独立运行在循环中，需要：
- ✅ 清晰的成功指标
- ✅ 沙盒环境
- ✅ 适当的人工监督点
核心设计原则
Anthropic 强调三个支柱：
1. 保持简单
"在代理设计中保持简单。"
- 从最简单的解决方案开始
- 只在必要时增加复杂性
- 避免过度工程化
2. 保持透明
"通过明确显示代理的规划步骤来优先考虑透明度。"
- 让推理过程可见
- 记录决策依据
- 便于调试和监控
3. 精心设计接口
"通过详细的工具文档和测试来精心设计你的代理-计算机接口 (ACI)。"
工具设计最佳实践
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 提供充足上下文 | 给模型足够的 token 用于推理 |
| 使用自然格式 | 保持格式接近互联网上的自然文本 |
| 最小化格式开销 | 减少不必要的格式化 |
| 包含使用示例 | 在工具文档中提供示例和边缘情况 |
| 生产前充分测试 | 部署前进行详尽测试 |
何时使用代理
代理擅长的场景
- 开放式问题
- 步骤不可预测的任务
- 需要适应性的工作
权衡考虑
| 因素 | 工作流 | 代理 |
|---|---|---|
| 延迟 | 低 | 高 |
| 成本 | 可预测 | 可变 |
| 可控性 | 高 | 中 |
| 灵活性 | 低 | 高 |
建议
在添加复杂性之前，先从简单的优化开始。只有当任务真正需要自主决策时才使用完整的代理架构。
实际应用示例
客户支持代理
python
# 伪代码示例
agent = Agent(
tools=[
search_knowledge_base,
check_order_status,
create_ticket,
escalate_to_human
],
routing_rules={
"billing": billing_specialist,
"technical": tech_support,
"general": general_support
}
)代码审查代理
python
# 多代理协作
orchestrator = Orchestrator()
orchestrator.delegate([
SecurityReviewer(),
StyleChecker(),
PerformanceAnalyzer(),
DocumentationValidator()
])总结
构建高效 AI 代理的关键：
- 从简单开始：不要过早引入复杂性
- 选择合适的模式：根据任务特点选择工作流或代理
- 重视工具设计：好的工具接口是成功的一半
- 保持透明：让代理的决策过程可见
- 迭代改进：基于实际表现持续优化
相关资源
最后更新：2025年12月 | 来源：Anthropic Research