如何构建有效的AI代理

不要在阅读Anthropic报告之前投资人工智能代理

以下是对该文本的全面分析...

我们日常使用的大多数自动化功能可以使用几个大型语言模型（LLM）和API轻松实现，这也是Anthropic试图传达的观点。

这项研究分享了他们对AI代理的看法，以及为什么您并不总是需要构建一个。

📌 我们最近介绍了Google的白皮书，我们分析了Google对AI代理的设想。

现在，在阅读了Google和Anthropic的观点后，可以肯定地说，Google的论文更侧重于什么是AI代理。

而Anthropic的观点则更侧重于为什么和何时应该使用AI代理。

以下是他们研究的简要总结：

📌 代理与工作流：代理是动态系统，LLM指导自己的过程和工具使用，而工作流则遵循预定义的路径。代理在需要灵活性和决策能力时表现出色。

📌 AI代理的核心组件：

增强的LLM
增强LLM使用的工具
环境
内存

📌 代理的关键工作流：

提示链：将任务分解为顺序步骤以提高准确性。
路由：将输入定向到专用任务以提高性能。
并行化：同时运行任务以提高速度或获得多样化的输出。
组织者-工人：中央LLM将任务委派给工人LLM。
评估器-优化器：通过多个过程迭代改进以获得精细的结果。

📌 何时使用代理：

您并不总是需要使用代理，通常可以使用几个自动化工作流工具（如N8N和其他商业工具）轻松实现自动化。

以下是一些需要使用AI代理的问题：

需要灵活性的开放性问题。
决策复杂性随着规模而增长的任务。
具有可信任的自主性和清晰的反馈循环的环境。

📌 Anthropic提供的几个框架需要考虑：

LangGraph（LangChain）
Amazon Bedrock的AI代理框架
Rivet和Vellum用于基于GUI的工作流构建

💡 关键要点：

成功不是关于构建最复杂的系统，而是关于构建合适的系统。
从简单开始，衡量性能，只有在明显改善结果时才添加复杂性。
有时，在没有理解代理的核心方面的情况下，我们会不必要地堆积太多来自几个框架的代码，这通常会导致不必要的代码堆积。
因此，他们特别致力于这项研究，以便为试图为其业务构建AI代理的人们提供更多的清晰度。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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