Building effective agents 阅读笔记

原文链接：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

什么是Agent？

Agent和工作流在架构上有很大的区别：

• 工作流指的是通过预定义的代码路径协调LLM和工具的系统
• Agent指的是LLM动态指导自身流程和工具使用，拥有对完成任务方式控制的系统

由此可见，我们可以发现二者明显区别。Workflow的实现是相对固定的，而Agent更具灵活性，它会自己思考调用什么工具来完成任务，以及执行工具调用获取结果。

什么时候使用Agent？

在使用LLM构建程序时，我们要寻找最简单有效的方案。Agent通常会带来延迟和成本，以换取更好的任务性能。因此，在复杂的场景中，使用workflow可以为定义明确的任务提供可观测性和一致性。当需要大模型进行灵活决策和模型驱动时，智能体是更好的选择。对于许多应用任务，通过检索和上下文示例优化单次LLM调用就足够了。

什么时候使用框架？

有很多框架可以简化智能体系统的实现，比如：

• Claude Agent SDK
• Rivet
• ......

这些框架简化了LLM调用、定义和解析工具等底层人物，但通常会创建额外的抽象层，掩盖底层的提示和响应，调试难度较大。当我们在上手agent开发时，可以直接调用LLM，理解底层的实现。