Building Effective Agents

Building effective agents

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• Added At: 2025-01-09 01:13:41
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TL;DR

本文总结了Anthropic与客户合作构建大型语言模型（LLM）代理的经验，强调了使用简单、可组合的模式来构建有效代理的重要性。代理定义为能够动态地控制自己的流程和工具使用的系统，适用于需要灵活性和模型驱动决策的场景。文章还讨论了框架的使用、代理的构建块、代理的特点、工具的工程和代理的应用等方面。

Summary

1. 有效代理的构建：本文总结了Anthropic与客户合作构建大型语言模型（LLM）代理的经验，强调了使用简单、可组合的模式来构建有效代理的重要性。

2. 代理的定义：
   • 代理：定义为能够动态地控制自己的流程和工具使用的系统。
   • 工作流：定义为通过预定义的代码路径来编排LLM和工具的系统。
3. 代理的使用场景：
   • 代理：适用于需要灵活性和模型驱动决策的场景。
   • 工作流：适用于需要可预测性和一致性的场景。
4. 框架的使用：
   • 框架：可以简化代理的实现，但也可能增加复杂性和抽象层。
   • 建议：直接使用LLM API，了解框架的底层代码。
5. 代理的构建块：
   • 增强LLM：基础构建块。
   • 工作流：简单的组合模式。
   • 代理：动态控制自己的流程和工具使用的系统。
6. 代理的特点：
   • 自我迭代：代理可以使用测试结果作为反馈来迭代自己的解决方案。
   • 问题空间：代理需要在明确定义和结构化的问题空间中工作。
   • 输出质量：代理需要能够客观地测量输出质量。
7. 工具的工程：
   • 工具定义：需要给予足够的注意力，确保工具的定义清晰、易于使用。
   • 工具格式：需要选择合适的工具格式，避免增加不必要的复杂性。
   • 测试和迭代：需要测试和迭代工具的使用，确保代理能够正确使用工具。
8. 代理的应用：
   • SWE-bench：Anthropic使用代理来解决真实的GitHub问题。
   • 其他应用：代理可以应用于各种领域，例如自动化测试、代码审查等。