2025 Agent之年：Anthropic万字文章披露如何构建高效的AI Agent系统

2025 年被许多人称为 “Agent 之年”，越来越多的企业和开发者开始投入到构建 AI Agent 的工作中。近日，Anthropic 公司发布了一篇重磅博客，详细探讨了如何构建高效的 Agent，并分享了他们在这一领域的最新研究成果。

在构建 LLM Agent 时，最成功的实现使用了基本的可组合模式。

从简单开始！只有在需要时才增加复杂性。许多应用仅凭单次 LLM 调用和信息检索就能正常工作。

我的看法：Agent 框架在构建 Agent 模式时非常有用，因为它避免了我们需要重新发明轮子的麻烦。

一、Workflow & Agent

两种主要的 Agent 系统类型：

• Workflow（工作流）：预定义路径
• Agent：动态的、自主引导的系统

Workflow 模式的关键：

• Prompt chaining（提示链）
• Routing（路由）
• Parallelization（并行化）
• Orchestrator-workers（协调者-工作者模式）
• Evaluator-optimizer（评估者-优化者模式）

详解如下

Prompt chaining（提示链）
顺序进行的 LLM 调用，其中一个输出作为另一个输入——比如先写内容再翻译。
最适用于有明确子任务的任务，例如：

• 写作 + 翻译内容
• 先创建大纲，再生成完整文档

Routing（路由）

初始 LLM 决定由哪个专门的模型处理任务，特别适用于根据复杂度对查询进行分类。

在处理不同类型的输入时表现尤为出色：

• 客服查询
• 基于任务难度的分配

Parallelization（并行化）

将任务拆分成并行的子任务，或者使用多个 LLM 对答案进行投票。

主要有两种形式：

• 分块（Sectioning）：将任务拆分为多个子任务
• 投票（Voting）：通过多次尝试获得更高的信心

Orchestrator-Workers（协调者-工作者模式）

可以将其视为一个中央指挥，领导着由专门 AI 工作者组成的乐团。

协调者的角色：

• 动态拆解复杂任务
• 将任务委派给工作者 LLM
• 将工作者的结果综合成连贯的输出

适用于：需要跨多个文件进行修改的复杂编程项目

Evaluator-Optimizer（评估者-优化者模式）

该模式创建了一个反馈循环，其中：

• 一个 LLM 生成回应
• 另一个 LLM 评估并提供反馈
• 这个过程反复进行，直到满足质量目标

适用于：文学翻译和需要多轮优化的复杂搜索任务

Agent 最适合：

• 开放性问题
• 需要灵活性的任务
• 需要自主决策的情况

请记住：Agent 系统以更高的成本和潜在的错误换取自主性。在实际应用之前，一定要在沙盒环境中进行充分测试。

工具设计至关重要！将 ACI（Agent-Computer Interface，Agent-计算机接口）的设计视为与人机接口（HCI）同样重要的工作。

二、总结

三大核心原则：

• 保持简单
• 保持透明
• 设计清晰的工具文档

最终总结：成功并不在于复杂性，而在于为你的需求构建正确的系统。从简单开始，进行测量，只有在需要时再扩展规模。

链接： https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents

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