AI智能体构建：简单模式打造高效能体，告别复杂框架

构建高效的 AI 智能体过去一年我们与数十个团队合作帮助他们在各行各业构建大语言模型LLM智能体Agent。我们发现了一个一致的规律最成功的实现往往不依赖复杂的框架或专业的库而是采用简单、可组合的模式composable patterns来构建。在这篇文章中我们将分享与客户合作以及自己构建智能体过程中积累的经验并为开发者提供构建高效智能体的实用建议。什么是智能体智能体可以从多个角度来定义。有些客户将其定义为完全自主的系统——能够长时间独立运行使用各种工具完成复杂任务。也有人用这个词来描述更具规范性的实现——遵循预定义的工作流运行。在 Anthropic我们将所有这些变体统称为智能体系统agentic systems但在架构层面做了一个重要区分工作流workflows与智能体agents。•工作流是通过预定义的代码路径来编排 LLM 和工具的系统。•智能体则是由 LLM 动态主导自身流程和工具使用的系统对如何完成任务拥有自主控制权。接下来我们将深入探讨这两类智能体系统。在附录 1“智能体的实践应用”中我们会介绍客户在两个领域中使用这些系统获得显著价值的案例。何时该用何时不该用智能体在使用 LLM 构建应用时我们建议尽可能寻找最简单的方案只在确有必要时才增加复杂度。这可能意味着根本不需要构建智能体系统。智能体系统通常是用延迟和成本来换取更好的任务表现你需要认真考虑这种取舍是否值得。当确实需要更高复杂度时工作流适合那些定义明确的任务能提供可预测性和一致性而智能体更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过对于很多应用来说优化单次 LLM 调用——配合检索和上下文示例in-context examples——通常就足够了。何时以及如何使用框架有很多框架可以让智能体系统的实现变得更容易包括• Claude Agent SDK[1]• Strands Agents SDK by AWS[2]• Rivet[3]一个拖拽式的 LLM 工作流可视化构建工具以及• Vellum[4]另一个用于构建和测试复杂工作流的可视化工具。这些框架简化了调用 LLM、定义和解析工具、串联调用等底层任务让上手变得更容易。然而它们往往会引入额外的抽象层遮蔽了底层的提示词和响应让调试变得更困难。它们还可能诱使你在简单方案就够用的情况下引入不必要的复杂度。我们建议开发者从直接调用 LLM API 开始许多模式只需几行代码就能实现。如果你确实要用框架请务必理解其底层代码。对内部机制的错误假设是客户常犯的错误。可以参考我们的 cookbook[5] 获取一些示例实现。构建模块、工作流与智能体在这一节中我们将介绍在生产环境中常见的智能体系统模式。我们从基础构建模块——增强型 LLMaugmented LLM开始逐步提升复杂度从简单的组合式工作流到自主智能体。构建模块增强型 LLM智能体系统的基础构建模块是经过增强的 LLM——具备检索、工具和记忆等扩展能力。当前的模型已经能主动使用这些能力自主生成搜索查询、选择合适的工具、决定保留哪些信息。增强型 LLM在实现时我们建议重点关注两个方面一是根据你的具体场景定制这些能力二是确保它们为 LLM 提供简洁、文档完善的接口。虽然有很多方式可以实现这些增强能力但其中一种途径是通过我们最近发布的模型上下文协议[6]Model Context ProtocolMCP它允许开发者通过简单的客户端实现[7]接入不断壮大的第三方工具生态。在本文的后续部分我们假设每次 LLM 调用都具备这些增强能力。工作流提示链提示链Prompt chaining将一个任务分解为一系列步骤每次 LLM 调用处理上一步的输出。你可以在任何中间步骤上添加程序化检查参见下图中的gate以确保流程仍在正确轨道上。提示链工作流适用场景当任务可以清晰地分解为固定的子任务时这种工作流最为理想。核心目标是用延迟换取更高的准确性——让每次 LLM 调用处理更简单的任务。提示链的应用示例• 先生成营销文案再将其翻译成其他语言。• 先写文档大纲检查大纲是否符合特定标准再根据大纲撰写完整文档。工作流路由路由Routing对输入进行分类并将其导向专门的后续任务。这种工作流实现了关注点分离可以构建更专业化的提示词。如果不采用路由针对某一类输入的优化可能会损害对其他类型输入的处理效果。路由工作流适用场景路由适用于复杂任务中存在明确分类的情况且各类别最好分别处理同时分类本身可以被准确完成——无论是通过 LLM 还是传统的分类模型/算法。路由的应用示例• 将不同类型的客服查询常见问题、退款请求、技术支持导向不同的下游流程、提示词和工具。• 将简单/常见问题路由到更小、更经济的模型如 Claude Haiku 4.5将困难/罕见问题路由到更强大的模型如 Claude Sonnet 4.5以优化整体性能。工作流并行化LLM 有时可以同时处理一个任务的多个部分再通过程序化方式聚合输出。这种并行化Parallelization工作流主要有两种变体•分段处理Sectioning将任务拆分为独立的子任务并行执行。•投票机制Voting对同一任务运行多次以获得多样化的输出。并行化工作流适用场景当子任务可以并行以提高速度或需要多个视角/多次尝试来获得更高置信度的结果时并行化非常有效。对于涉及多个考量维度的复杂任务让每个维度由单独的 LLM 调用处理通常比一次性处理所有维度效果更好——这样可以让模型对每个方面给予专注的关注。并行化的应用示例•分段处理• 实现护栏guardrails机制一个模型实例处理用户查询另一个筛查不当内容或请求。这通常比让同一次 LLM 调用同时处理护栏和核心响应效果更好。• 自动化评测evals每次 LLM 调用评估模型在给定提示词上不同方面的表现。•投票机制• 代码漏洞审查多个不同的提示词分别审查代码发现问题即标记。• 内容合规性判定多个提示词评估不同方面或设置不同的投票阈值以平衡误报和漏报。工作流编排者-执行者在编排者-执行者Orchestrator-workers工作流中一个中央 LLM 动态分解任务将子任务分派给执行者 LLM再综合它们的结果。编排者-执行者工作流适用场景这种工作流适合那些无法预先确定子任务的复杂场景比如在编码中需要修改的文件数量和每个文件的修改内容往往取决于具体任务。虽然在结构上与并行化相似但关键区别在于灵活性——子任务不是预先定义的而是由编排者根据具体输入动态决定的。编排者-执行者的应用示例• 每次需要对多个文件进行复杂修改的编码产品。• 需要从多个来源收集和分析信息以寻找相关内容的搜索任务。工作流评估者-优化者在评估者-优化者Evaluator-optimizer工作流中一个 LLM 调用生成响应另一个提供评估和反馈形成循环。评估者-优化者工作流适用场景当我们有明确的评估标准且迭代改进能带来可衡量的价值时这种工作流特别有效。判断是否适用有两个信号第一当人类明确指出反馈意见时LLM 的响应确实能得到改善第二LLM 本身也能够提供这样的反馈。这类似于人类作者在打磨一篇文章时经历的反复修改过程。评估者-优化者的应用示例• 文学翻译译者 LLM 可能无法一次捕捉所有细微之处但评估者 LLM 可以提供有价值的改进意见。• 复杂搜索任务需要多轮搜索和分析才能收集全面的信息由评估者决定是否需要继续搜索。智能体随着 LLM 在关键能力上日趋成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠地使用工具、从错误中恢复——智能体Agents正在生产环境中崭露头角。智能体的工作始于人类用户的指令或与用户的交互讨论。一旦任务明确智能体就会独立规划和执行必要时返回向人类获取更多信息或判断。在执行过程中智能体在每一步都从环境中获取真实反馈ground truth至关重要——比如工具调用结果或代码执行输出——以此评估自身进展。智能体可以在检查点或遇到阻碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止但也常会设置终止条件如最大迭代次数来保持控制。智能体能够处理复杂的任务但其实现往往并不复杂。它们本质上就是 LLM 在循环中根据环境反馈使用工具。因此精心设计工具集及其文档至关重要。我们在附录 2“为你的工具做提示工程”中详细阐述了工具开发的最佳实践。自主智能体适用场景智能体适用于开放式问题——很难或无法预测所需的步骤数量也无法硬编码固定路径。LLM 可能需要运行很多轮你必须对其决策能力有一定程度的信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务规模。智能体的自主特性意味着更高的成本以及错误累积的风险。我们建议在沙箱环境中进行充分测试并配备适当的护栏机制。智能体的应用示例以下示例来自我们自己的实现• 用于解决 SWE-bench 任务[8]一个评估 AI 编码能力的基准测试的编码智能体根据任务描述对多个文件进行编辑• 我们的计算机使用参考实现[9]让 Claude 使用计算机来完成任务。编码智能体的高层流程模式的组合与定制这些构建模块并非刚性的规范而是开发者可以根据不同场景自由塑造和组合的通用模式。成功的关键——和所有 LLM 功能一样——在于衡量性能并不断迭代。再次强调只有当增加复杂度能明确改善结果时才应该这样做。总结在 LLM 领域取得成功靠的不是构建最精巧的系统而是构建最合适的系统。从简单的提示词开始通过全面的评测来优化只有在简单方案力不从心时才引入多步骤的智能体系统。在实现智能体时我们遵循三个核心原则保持设计的简洁性。优先考虑透明度——明确展示智能体的规划步骤。通过充分的工具文档和测试精心打造智能体-计算机接口ACI。框架可以帮助你快速起步但在迈向生产环境时不要犹豫去减少抽象层回归基础组件来构建。遵循这些原则你可以打造出不仅强大而且可靠、易维护、值得用户信赖的智能体。01什么是AI大模型应用开发工程师如果说AI大模型是蕴藏着巨大能量的“后台超级能力”那么AI大模型应用开发工程师就是将这种能量转化为实用工具的执行者。AI大模型应用开发工程师是基于AI大模型设计开发落地业务的应用工程师。这个职业的核心价值在于打破技术与用户之间的壁垒把普通人难以理解的算法逻辑、模型参数转化为人人都能轻松操作的产品形态。无论是日常写作时用到的AI文案生成器、修图软件里的智能美化功能还是办公场景中的自动记账工具、会议记录用的语音转文字APP这些看似简单的应用背后都是应用开发工程师在默默搭建技术与需求之间的桥梁。他们不追求创造全新的大模型而是专注于让已有的大模型“听懂”业务需求“学会”解决具体问题最终形成可落地、可使用的产品。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】02AI大模型应用开发工程师的核心职责需求分析与拆解是工作的起点也是确保开发不偏离方向的关键。应用开发工程师需要直接对接业务方深入理解其核心诉求——不仅要明确“要做什么”更要厘清“为什么要做”以及“做到什么程度算合格”。在此基础上他们会将模糊的业务需求拆解为具体的技术任务明确每个环节的执行标准并评估技术实现的可行性同时定义清晰的核心指标为后续开发、测试提供依据。这一步就像建筑前的图纸设计若出现偏差后续所有工作都可能白费。技术选型与适配是衔接需求与开发的核心环节。工程师需要根据业务场景的特点选择合适的基础大模型、开发框架和工具——不同的业务对模型的响应速度、精度、成本要求不同选型的合理性直接影响最终产品的表现。同时他们还要对行业相关数据进行预处理通过提示词工程优化模型输出或在必要时进行轻量化微调让基础模型更好地适配具体业务。此外设计合理的上下文管理规则确保模型理解连贯需求建立敏感信息过滤机制保障数据安全也是这一环节的重要内容。应用开发与对接则是将方案转化为产品的实操阶段。工程师会利用选定的开发框架构建应用的核心功能同时联动各类外部系统——比如将AI模型与企业现有的客户管理系统、数据存储系统打通确保数据流转顺畅。在这一过程中他们还需要配合设计团队打磨前端交互界面让技术功能以简洁易懂的方式呈现给用户实现从技术方案到产品形态的转化。测试与优化是保障产品质量的关键步骤。工程师会开展全面的功能测试找出并修复开发过程中出现的漏洞同时针对模型的响应速度、稳定性等性能指标进行优化。安全合规性也是测试的重点需要确保应用符合数据保护、隐私安全等相关规定。此外他们还会收集用户反馈通过调整模型参数、优化提示词等方式持续提升产品体验让应用更贴合用户实际使用需求。部署运维与迭代则贯穿产品的整个生命周期。工程师会通过云服务器或私有服务器将应用部署上线并实时监控运行状态及时处理突发故障确保应用稳定运行。随着业务需求的变化他们还需要对应用功能进行迭代更新同时编写完善的开发文档和使用手册为后续的维护和交接提供支持。03薪资情况与职业价值市场对这一职业的高度认可直接体现在薪资待遇上。据猎聘最新在招岗位数据显示AI大模型应用开发工程师的月薪最高可达60k。在AI技术加速落地的当下这种“技术业务”的复合型能力尤为稀缺让该职业成为当下极具吸引力的就业选择。AI大模型应用开发工程师是AI技术落地的关键桥梁。他们用专业能力将抽象的技术转化为具体的产品让大模型的价值真正渗透到各行各业。随着AI场景化应用的不断深化这一职业的重要性将更加凸显也必将吸引更多人才投身其中推动AI技术更好地服务于社会发展。CSDN粉丝独家福利给大家整理了一份AI大模型全套学习资料这份完整版的 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