智能体系统的未来展望
随着人工智能的快速发展，智能体系统已经逐渐成为各个行业关注的焦点。在年终总结中，Anthopic团队与客户合作搭建智能体系统的实践经验，为未来智能体系统的构建提供了宝贵的参考。
智能体系统与工作流的区别
在构建智能体系统之前，重要的是要理解智能体系统与工作流系统之间的区别。智能体系统可以被视为具有自主权的实体，能够在较长周期内独立操作并完成复杂任务，类似的概念有工作流，后者则是通过预定义的代码路径来调控和调用智能体的语言模型（LLM）和各种工具。
智能体系统的使用时机
智能体系统通常以任务性能的提升来换取成本和延迟的增加，开发人员需要根据具体的需求来衡量是否有必要构建智能体系统。对于许多应用程序，优化单一LLM调用的效果已经足够。而对于需要大规模灵活性和模型驱动的决策的应用场合，智能体是一个更好的选择。
辅助构建的框架
市面上有许多框架适合用于构建智能体系统，例如LangChain的LangGraph、Amazon Bedrock的AI Agent框架以及Rivet、Vellum等。这些框架简化了底层任务，例如调用LLM和定义工具等，但同时也增加了抽象层。Anthropic建议先理解框架的底层代码再考虑使用框架。
构建实践与模式
Anthropic为智能体系统的构建提供了以下几个实用的模式和实践指导：
-
增强型LLM（Large Language Model）
智能体系统的基本构建块是通过增强LLM完善的，可以通过各种检索工具、记忆等工具提升其能力。Anthropic建议关注如何根据特定应用定制功能，并为LLM提供简单且充分的接口。 -
提示链（Prompt Chaining）
提示链将大型任务分解成连续的步骤，使得LLM调用处理前一个调用输出变得可能，这适用于能够分解为固定子任务的场合。 -
路由（Routing）
路由通过分类输入并定向后续专业任务来简化复杂任务的处理，适用于将不同种类的子任务独立处理，提高效率。 -
并行化（Parallelization）
并行化允许LLM同时处理相同的任务，并通过编程方式聚合输出。这种场景适用于并行可执行的独立子任务。 -
Orchestrator-workers模式
在Orchestrator-workers模型中，中心LLM根据输入动态分配和综合子任务给worker LLM。这种方式适用于难以预测子任务数量的任务。 -
Evaluator-optimizer模式
Evaluator-optimizer模型由一个LLM生成响应，同时另一个LLM负责评估并提供反馈。这种模型特别适合迭代过程能提供用于比较的值的场景。
智能体与成功应用
Anthropic强调，在智能体系统的实际应用中，成功的关键在于构建正确的系统来满足特定需求。智能体可以在每个步骤中获得环境的“基本事实”，以评估自己的进度，并在遇到障碍时获取人工反馈。
结论
Anthropic总结说，智能体系统的成功构建不是关于建造最复杂的系统，而是构建符合实际需求的系统。在实际应用中概括三个核心原则：
– 保持设计简单；
– 明确规划智能体步骤；
– 提供详尽的工具文档和测试指南。
智能体系统的误区常在于过度依赖框架而忽略了系统的底层秩序。Anthropic建议减少抽象，直接使用基础组件构建生产环境。
以上是根据Anthopic团队丰富的实践经验总结的构建智能体系统的最佳实践。
相关文章
