Anthropic 公司基于大语言模型（LLM）构建代理系统的经验和最佳实践
2025-01-04 10:46 170
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# Anthropic 公司基于大语言模型（LLM）构建代理系统的经验和最佳实践
## 1. Agent 的定义和本质
### Agent 的定义：
#### 不是“智能体”，而是“代理人”或“执行者”，代表人类执行特定任务的数字化助手。
### Agent 的本质：
#### 必须从实际工作流程出发，解决现有流程中的痛点。
#### 实现从手动到自动的转变。
#### 具备可量化的投资回报率。
## 2. 何时使用 Agent
### 寻找最简单的解决方案：
#### 只在必要时才增加复杂性。
### 明确定义的任务：
#### 工作流能提供更好的可预测性和一致性。
### 大规模的灵活性和模型驱动的决策：
#### 代理则是更好的选择。
## 3. 框架的使用时机和方式
### 框架的简化作用：
#### 许多框架可以简化代理系统的实现，但可能增加抽象层和复杂性。
### 建议：
#### 开发者直接从使用 LLM API 开始。
#### 根据需要选择合适的框架。
#### 理解框架内部机制，避免错误假设。
## 4. 构建 Agent 的模式
### 增强型 LLM：
#### 基础构建模块，具备检索、工具使用和记忆等功能。
### 工作流：
#### 提示链：
##### 将任务分解为一系列步骤，每个 LLM 调用处理前一个调用的输出。
#### 路由：
##### 对输入进行分类，并将其引导至专门的后续任务。
#### 并行化：
##### 将任务拆分为并行运行的独立子任务，或多次运行相同任务以获得多样化的输出。
#### 编排者-执行者：
##### 一个中央 LLM 动态地分解任务，将它们分配给执行者 LLM，并综合它们的结果。
#### 评估者-优化者：
##### 一个 LLM 调用生成响应，而另一个在循环中提供评估和反馈。
### 代理：
#### 独立规划和运行的系统，能够处理复杂的任务，但其实现往往很直接。
## 5. 组合和定制模式
### 构建模块的灵活性：
#### 这些构建模块并非强制性的规范，开发者可以根据不同用例来塑造和组合。
### 成功的关键：
#### 衡量性能并迭代实现。
#### 只有在确实能够改善结果的情况下，才考虑增加复杂性。
## 6. 核心原则
### 保持代理设计的简单性。
### 确保透明度：
#### 通过明确展示代理的规划步骤来确保透明度。
### 精心设计代理-计算机接口（ACI）：
#### 通过全面的工具文档和测试来精心设计代理-计算机接口（ACI）。
## 7. 代理的实践应用
### 客户支持：
#### 将聊天机器人界面与通过工具集成实现的增强功能相结合，解决开放式问题。
### 编码代理：
#### 在软件开发领域，通过自动化测试进行验证，并迭代优化解决方案。
## 8. 工具的提示工程
### 工具的重要性：
#### 工具是代理的重要组成部分，其定义和规范应该得到与整体提示同等的关注。
### 选择合适的工具格式：
#### 避免格式“开销”。
### 从模型的角度思考：
#### 确保工具易于使用，并进行防错设计。
## 总结
### 构建 Agent 的关键：
#### 理解其本质，选择合适的模式，并进行迭代优化。
### 简单的设计往往更有效：
#### 并能够获得用户的信任。
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