Anthropic推出AI代理设计“指南”：7项超越提示工程的实战技巧
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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。
Anthropic推出AI代理设计“指南”：7项超越提示工程的实战技巧
Anthropic 发布了一份关于 AI 代理开发的指南，提出了超越传统提示工程的 7 大实战策略，以下是具体内容：
1. 明确上下文与角色
角色设定：明确指定 AI 的角色，例如“作为一位经验丰富的安全工程师”。这有助于 AI 以符合角色的专业性和思维方式来生成回答。
受众明确：指明回答的目标受众，例如“向高级开发人员解释这个概念”。这能让 AI 根据受众的专业水平调整回答的深度和细节。
目的声明：说明信息的用途，比如“我需要这个解释用于技术文档”。这帮助 AI 理解回答的使用场景，从而调整语气和内容结构。
2. 结构化指令
分段指令：将复杂任务分解为多个独立的部分。例如，在分析客户反馈数据时，可以将任务分解为“识别前三大常见主题”“量化每个主题的情感倾向”“为产品团队提出可操作的下一步建议”。
格式指导：指定期望的输出格式，如 JSON、Markdown 表格等。这有助于确保 AI 的输出符合预期的结构，便于后续处理和使用。
评估标准：明确成功的衡量标准。例如，在开发一个代码生成任务时，可以指定代码必须通过特定的测试用例。
3. 迭代优化
初始草稿：创建一个初步的提示。
测试与评估：评估 AI 的响应，找出问题。
调整优化：根据问题调整提示，重复测试和优化。这种迭代过程类似于软件开发中的测试和调试，能够逐步提高 AI 的输出质量。
4. 提示版本控制与管理
版本控制：像管理代码一样管理提示，记录每次修改。这有助于追踪提示的变化，便于回溯和优化。
提示库：建立一个有效的提示库，记录常见任务的提示。这样可以避免重复工作，提高开发效率。
5. 安全与合规
提示注入防护：注意提示注入等安全问题。当设计涉及用户输入的系统时，要确保 AI 不会被恶意提示操纵。
内容过滤：建立内容过滤机制，防止生成不当内容。
6. 多模态提示
多模态输入输出：随着 AI 模型能力的扩展，提示工程将涵盖图像、音频、视频等多种输入和输出。例如，在处理图像识别任务时，可以结合文字描述和图像输入，让 AI 更全面地理解任务需求。
7. 工具与资源利用
工具集成：充分利用各种工具和资源。例如，Anthropic 提供了工具使用课程、演示视频和工具使用手册，帮助开发者更好地利用工具。
社区与支持：积极参与社区，获取支持和反馈。例如，通过 GitHub 等平台，开发者可以与其他开发者交流经验，共同优化提示和工具。
这些策略不仅有助于提高 AI 代理的开发效率，还能提升其输出的准确性和可靠性。
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