Goon构建有效的AI代理：洞察与建议
近期，AI代理的潜力一直是许多开发者和企业的关注点，他们不断探索如何利用这些代理来自动化任务并提高效率。然而，关于AI代理是什么、如何工作以及如何有效实施，依然存在很多困惑。在本文中，我们将深入探讨AI代理的世界，探讨其定义、组成和潜在应用，同时为希望通过构建有效代理的开发者提供一些建议。
AI代理简介
根据Anthropic的研究员Erik Schluntz的说法，AI代理可以定义为一个系统，该系统利用大型语言模型（LLM）来决定运行多少次，直到找到解决方案为止。这与工作流形成对比，后者是一系列链式调用的LLM。Anthropic的应用AI团队负责人Barry Zhang指出，随着模型的改进，代理变得越来越普遍和强大。
定义AI代理和工作流
代理与工作流之间的区别非常重要，因为它有助于开发者理解如何有效地设计和实施这些系统。Erik指出，工作流就像一系列固定的步骤，一个步骤的输出被输入到下一个步骤，而代理则更加自主，允许LLM决定采取哪些行动。
代理提示的组成
Barry解释说，一个代理提示更加开放，为模型提供了工具和多个检查项，并允许其继续循环直到找到解决方案。相比之下，工作流提示更加具体，具有固定的步骤和明确的输出。
幕后故事
Barry分享了一个构建能够玩狼人杀游戏的代理的故事，强调了理解模型行为和设计有效提示的重要性。Erik指出，人们经常忘记站在模型的角度思考，这导致了设计不佳的提示和工具。
为什么现在写关于代理的文章
Anthropic团队决定现在写关于代理的文章，因为他们看到了对明确定义和解释的需求，以及希望指导开发者如何有效地构建和使用代理。
代理的过高和低估方面
Erik指出，面向消费者的代理目前被高估了，因为很难指定偏好和任务，验证成本也很高。另一方面，即使只是节省少量时间的事情也被低估了，因为这些影响在规模化后可能会非常显著。
识别代理的有用应用
Erik认为，编码和搜索是两个典型的例子，其中代理特别有用，因为它们可以进行验证，且错误的成本相对较低。
编码代理：潜力与挑战
Barry指出，编码代理令人兴奋，因为它们可以进行验证，模型可以通过反馈逐渐收敛到正确答案。然而，下一个限制因素将是验证，特别是在没有完美单元测试的情况下。
2025年的代理未来
Erik预测，到2025年，我们将看到很多企业采用代理，自动化重复任务并扩大流程。Barry对探索多代理环境感兴趣，多个代理相互作用，这可能导致涌现行为和新的可能性。
结论
总之，构建有效的代理需要深入了解代理与工作流之间的区别，以及设计有效提示和工具的重要性。通过认识代理的潜力和挑战，开发者可以创建自动化任务、提高效率并推动创新的系统。随着AI领域的不断演变，紧跟潮流并探索新的可能性，如多代理环境和编码代理，至关重要。通过这样做，我们能够充分发挥AI代理的潜力，并创造一个这些代理成为我们日常生活中不可或缺部分的未来。