Anthropic 的 Agent 架构设计

核心组件

1. 增强型 LLM

作为系统的大脑，通过多种能力增强来处理复杂任务：

• 检索增强: 连接外部数据源获取信息
• 工具使用: 调用外部工具/API 执行具体操作
• 记忆机制: 维护短期/长期记忆存储交互历史

2. 提示链(Prompt Chaining)

• 将复杂问题分解为多个子任务
• 通过串联提示实现任务的渐进式解决
• 前一步输出作为下一步输入,形成处理链

3. 智能路由(Routing)

• 基于任务特征动态分配处理单元
• 根据数据类型选择最适合的模型/工具
• 实现任务的智能分发和负载均衡

4. 并行处理(Parallelization)

• 多任务并发执行提升效率
• 支持查询/处理的并行化
• 优化系统整体吞吐量

系统架构

1. 编排者-执行者模式

• 编排者(Orchestrator): 负责任务分配和流程控制
• 执行者(Workers): 处理具体的子任务
• 实现工作流的模块化管理

2. 评估-优化循环

• 评估者: 对执行结果进行评估
• 优化者: 基于反馈优化系统行为
• 形成闭环的自我改进机制

终极目标：自主 Agent

构建具备以下能力的智能体：

• 独立理解和规划任务
• 自动调整执行策略
• 持续学习和优化
• 适应环境变化

Key Takeaways 🔑

1. 渐进式架构

   • 从基础组件开始
   • 逐步添加复杂功能
   • 最终实现高度自主

2. 模块化设计

   • 组件间低耦合
   • 功能可独立扩展
   • 系统易于维护

3. 闭环优化

   • 持续评估和改进
   • 自适应学习机制
   • 动态性能优化

4. 分布式处理

   • 任务并行执行
   • 资源高效利用
   • 可扩展架构