Anthropic亮相AI代理开发“宝典”：揭秘超越提示工程的七大核心策略

Anthropic最新发布了一份针对 AI 代理开发人员的重要指南，强调构建强大且实用的代理远不止巧妙地编写提示。

这份“圣经”总结了以下7个核心策略:

代理设计是结构化工作流: 不要将代理视为简单的无状态函数。成功的代理需要具备推理、行动、反思、重试和升级的结构化工作流程。

内存即架构: 管理和传递上下文的方式至关重要。采用摘要、结构化文件和项目概述等方法进行检索，优于直接将完整文件放入提示。

规划至关重要: 对于多步骤任务，不能指望代理在没有明确流程的情况下有效工作。需要实施执行-审查、计划-执行、卡住时使用工具或结构化反思等模式。

现实世界需要真实工具: 能够真正完成工作的代理需要 Shell 访问、Git 集成、API 调用和工具插件等实际工具，而不仅仅是语言输出能力。设计代理以执行操作，而非仅仅解释。

ReAct 和 CoT 是系统模式: 不要仅仅要求模型“一步一步思考”，而是要构建强制执行这种结构的系统，例如行动前推理、代码前规划和提交前反馈。

控制自主性: 自主代理可能造成破坏。务必定义清晰的范围、边界和回退行为。受控的自主性远胜于随机尝试。

编排是核心价值: 优秀的代理不仅仅是 LLM 的包装器，更是一个协调逻辑、内存、工具和反馈的编排器。在多代理系统中，有效的编排至关重要。

这份指南强调了构建实用且可靠的 AI 代理需要超越简单的提示工程，深入理解架构设计、内存管理、规划能力以及与真实世界工具的集成。Anthropic 的这份“圣经”旨在帮助开发者构建真正能够自主完成复杂任务的 AI 代理系统。