Anthropic 将“AI Agent”（智能体）定义为由大型语言模型(LLM)驱动的系统，这些系统能够动态地指导自身的流程和工具使用,从而自主完成复杂的任务。

与仅仅遵循预定义代码路径的"工作流"(Workflows)不同，Agent(代理)能够维持对自己如何完成任务的控制权，进行推理、规划并根据环境反馈调整行动。

以下是关于AlAgent的核心概念、架构模式及关键能力的详细解析：

1. 核心定义与工作机制

最简单的定义是：Agent 是在一个循环中自主使用工具的 LLM。它们不仅是执行指令，而是通过以下反馈循环来运作：

自主决策：Agent并非按照硬编码的步骤执行，而是根据实时情况况决定下一步操作。它们适用于那些无法预测所需步骤数量或无法硬编码固定路径的开放式问题。

反馈循环：Agent通常在一个特定的反馈循环中运行：收集上下文>采取行动->验证工作->重复。

获取"地面真值"(Ground Truth)：在执行过程中,Agent必须从环境(如工具调用结果或代码执行结果)中获得真实反馈，以评估进度并在遇到阻碍时暂停或调整 。

2. Agent 与 Workflow 的区别

理解Agent的关键在于将其与工作流区分开来。虽然两者都属于"代理系统"(Agentic Systems)，但在架构上有重要区别：

工作流(Workflows)：LLM和工具通过预定义的代码路径进行行编排。它们提供可预测性和一致性，适合定义明确的任务。

代理(Agents)：LLM动态地主导流程。当需要大规模的灵活性和模型驱动的决策时，Agent是更好的选择。

3. 关键能力与构建模块

为了让Agent在现实世界中有效工作,需要一系列技术支持：

工具使用(Tool Use)：工具是Agent的执行模块。设计良好的工具应具有清晰的文档和定义，使模型能够像人类使用计算机一样操作(如文件编辑、命令行执行)。

模型上下文协议(MCP)：这是一种开放标准，允许Agent连接到外部系统(如数据库、Slack、GitHub)，而无需为每个集成编写自定义代码 。

上下文工程(Context Engineering)：由于LLM的注意力预算有限，有效的Agent需要精心管理的上下文。这包括"即时"(Just-in-time)检索数据、压缩历史记录(Compaction)以及使用外部记忆(Structured note-taking)，以在长周期任务中保持连贯性。

沙盒化(Sandboxing)：为了安全地赋予Agent自主权(特别是涉及代码执行和文件系统访问时)，需要通过文件系统隔离和网络隔离来限制其权限,防止意外破坏或数据泄露。

4. 常见的架构模式

构建AI系统时，通常建议从简单的模式开始,仅在需要时增加复复杂性。以下是从基础到高级的常见模式。

增强型LLM(TheAugmented LLM)：Agent的基本构建块。即拥有：检索、工具和记忆增强功能的LLM。

提示链(Prompt Chaining)：将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理上一步的输出。

路由(Routing)：对输入进行分类，并将其导向专门的后续任务或更适合的模型。

并行化(Parallelization)：同时运行多个LLM实例,可以是"分段"(Sectioning，处理不同子任务)或"投票"(Voting，通过多次尝试获得更高置信度的结果)。

编排器-工作者(Orchestrator-Workers)：一个中央LLM(编排器)动态分解任务，委派给工作者LLM，并综合结果。这适合子任务无法预知的情况。

评估器-优化器(Evaluator-Optimizer)：一个LLM生成响应，另一个LLM提供评估和反馈，形成循环以选代改进结果。

自主代理(Autonomous Agent)：Agent接收指令后，独立进行规划工具使用和环境交互，可能运行多轮，直到完成任务。

5. 典型应用场景

Agent特别适合那些需要对话与行动相结合、有明确成功标准并能通通过反馈循环进行迭代的任务：

编码Agent：可以解决复杂的软件工程任务，通过编写和运行测试来验证代码，并根据测试结果迭代修复错误。

客户支持Agent：结合聊天机器人界面与工具集成,可以查询订单、处理退款或更新票据。

研究Agent：可以执行多步搜索，综合多个来源的信息，并根据据中间发现调整研究方向。

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