anthropic

在过去的一年里，我们与数十个团队合作，在各个行业构建了大型语言模型（LLM）智能体。一直以来，最成功的实现并没有使用复杂的框架或专门的库。相反，他们用简单、可组合的模式进行构建。

在这篇文章中，我们分享了我们从与客户和构建智能体合作中学到的东西，并为开发人员提供了构建有效智能体的实用建议。

什么是智能体？

“Agent”可以通过多种方式定义。一些客户将智能体定义为在长时间内独立运行的完全自主的系统，使用各种工具来完成复杂的任务。其他人则使用该术语来描述遵循预定义工作流的更规范的实现。在Anthropic，我们将所有这些变体归类为智能体系统，但在工作流和智能体之间进行了重要的架构区分：

• 工作流是通过预定义的代码路径编排LLM和工具的系统。
• 另一方面，智能体是LLM动态指导自己的流程和工具使用的系统，保持对它们如何完成任务的控制。

下面，我们将详细探讨这两种类型的智能体系统。在附录1（“实践中的智能体”）中，我们描述了客户发现使用这些系统具有特殊价值的两个领域。