Anthropic工程师教你怎么做AI Agent：不做全场景、保持简单，像Agent一样思考
作者：Barry Zhang（Anthropic工程师） | 发布日期：2025年04月11日
本文介绍了Anthropic工程师Barry Zhang分享的构建有效AI Agent的经验和观点。他强调了构建AI Agent时应避免的陷阱和需要关注的重点，提出了构建有效Agent的三大要点，并对Agent系统的演进和未来进行了思考。
明智选择应用场景
并非所有任务都需要Agent。对于可以清晰映射决策树的任务，显式构建工作流更具成本效益和可控性。Agent擅长处理模糊的问题空间，任务价值必须能证明其成本。
保持系统简单
Agent的核心结构：模型（Model）+工具（Tools）+循环（Loop）在一个环境（Environment）中运作。三个关键组成部分：环境、工具集和系统提示。优先构建和迭代这三个基本组件，避免一开始就过度复杂化。
像Agent一样思考
将自己置于Agent的"上下文窗口"中，体验其局限性。尝试从Agent的视角完成任务，发现Agent真正需要哪些信息以避免不必要的探索。直接询问模型，了解指令是否模糊、为什么做出某个决策等。
Agent系统的演进
从简单功能（摘要、分类、提取）到工作流（预定义控制流），再到当前的Agent（能根据环境反馈自主决定行动路径），未来可能是更通用的单一Agent或多Agent协作。趋势是赋予系统更多自主权。
预算感知Agent
需要更好地控制Agent的成本和延迟，定义和强制执行时间、金钱、token预算，以便在生产环境中更广泛地部署。
多Agent协作
预计今年年底将在生产中看到更多多Agent系统。其优势包括并行化、关注点分离、保护主Agent上下文窗口等，关键挑战在于Agent间的通信方式，如何实现异步通信。
Agent应用有望成为最热的LLM应用模式。克服这些挑战对于希望利用AI Agent获得实际业务价值的组织至关重要。
"不同Agent应用在产品层面、范围和能力上可能不同，但它们共享几乎相同的简单后端架构。开发者应将自己置于Agent的上下文窗口中思考。
"Anthropic工程师教你怎么做AI Agent：不做全场景、保持简单，像Agent一样思考
作者：Barry Zhang（Anthropic工程师） | 发布日期：2025年04月11日
本文介绍了Anthropic工程师Barry Zhang分享的构建有效AI Agent的经验和观点。他强调了构建AI Agent时应避免的陷阱和需要关注的重点，提出了构建有效Agent的三大要点，并对Agent系统的演进和未来进行了思考。
明智选择应用场景
并非所有任务都需要Agent。对于可以清晰映射决策树的任务，显式构建工作流更具成本效益和可控性。Agent擅长处理模糊的问题空间，任务价值必须能证明其成本。
保持系统简单
Agent的核心结构：模型（Model）+工具（Tools）+循环（Loop）在一个环境（Environment）中运作。三个关键组成部分：环境、工具集和系统提示。优先构建和迭代这三个基本组件，避免一开始就过度复杂化。
像Agent一样思考
将自己置于Agent的"上下文窗口"中，体验其局限性。尝试从Agent的视角完成任务，发现Agent真正需要哪些信息以避免不必要的探索。直接询问模型，了解指令是否模糊、为什么做出某个决策等。
Agent系统的演进
从简单功能（摘要、分类、提取）到工作流（预定义控制流），再到当前的Agent（能根据环境反馈自主决定行动路径），未来可能是更通用的单一Agent或多Agent协作。趋势是赋予系统更多自主权。
预算感知Agent
需要更好地控制Agent的成本和延迟，定义和强制执行时间、金钱、token预算，以便在生产环境中更广泛地部署。
多Agent协作
预计今年年底将在生产中看到更多多Agent系统。其优势包括并行化、关注点分离、保护主Agent上下文窗口等，关键挑战在于Agent间的通信方式，如何实现异步通信。
Agent应用有望成为最热的LLM应用模式。克服这些挑战对于希望利用AI Agent获得实际业务价值的组织至关重要。
"不同Agent应用在产品层面、范围和能力上可能不同，但它们共享几乎相同的简单后端架构。开发者应将自己置于Agent的上下文窗口中思考。
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