Xiaobo

Anthropic关于AI Agents的报告要点

  1. 成功的Agent不依赖于某个特定的框架，他们都使用容易理解的pattern;
  2. agentic system：区分workflows和agents，前者精心规划流程，后者由LLM自行决定路径和所使用的工具；
  3. 明智地决定何时使用Agentic system，做好成本和效果的tradeoff；
  4. 框架vsAPI：大多数情况直接使用API，框架会造成复杂度，如果使用，需要清楚背后逻辑；
  5. Augumented LLM：Retrieval，memory，tool，推荐使用MCP，方便与生态融合；
  6. Workflow---Prompt chaining：适用于可以被分为多个子任务的任务，比如生成营销文案然后翻译成多语言，撰写outline，确保outline是否满足既定标准；
  7. Workflow---Routing：适用于分发不同类型的用户请求，根据任务复杂程度选择不同能力的模型；
  8. Workflow---Parallelization：适用于sectioning和voting类型的问题；
  9. Workflow---Orchestrator-workers：由一个核心调度LLM，决定不同的LLM call，通常应用于复杂且不能被明确设计或划分子流程的任务，比如变成任务中需要修改多个相互依赖的为文件，搜索任务中可能从多个信息源搜索并整理数据；
  10. Workflow---Evaluator-optimizer：给予结果反馈，通常用于文学翻译中检查是否有细微差别，复杂搜索时反馈是否需要进一步搜索；
  11. Agents：开放和复杂的问题，agent可以获取调用工具的信任；
  12. 以上pattern不是固定的，可以组合使用，核心原则是：只有确认可以获得更好结果时才增加复杂度。
  13. 设计agentic system的三个核心原则：1）保持设计的简洁；2）保持透明，明确展示代理的规划步骤；3）通过详尽的工具文档和测试，精心设计代理-计算机接口（ACI）
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