Building Effective Agents 实践总结

Author: hewking
Labels: blog
Created: 2025-01-08T15:33:39Z
Link and comments: https://github.com/hewking/blog/issues/48

Building Effective Agents 实践总结

一、核心概念解析

1.1 Agents vs Workflows

Workflows (传统工作流)

• 预定义的执行路径
• 固定的工具调用顺序
• 有限的分支逻辑

Agents (智能体)

• 动态决策流程
• 自主工具选择
• 灵活的任务处理

1.2 成功要素

1. 简单性原则

   • 从基础 prompt 开始
   • 避免过度工程化
   • 增量添加复杂性

2. 透明性原则

   • 清晰的决策过程
   • 可追踪的执行步骤
   • 完整的历史记录

3. 接口设计原则

   • 统一的工具调用接口
   • 清晰的输入输出定义
   • 标准化的错误处理

二、最佳应用场景

2.1 客服支持

• 结合对话和操作能力
• 访问结构化数据
• 明确的成功指标

2.2 编程助手

• 可自动化验证
• 问题域结构化
• 客观的质量评估

三、实践示例

3.1 简单 Agent 实现

class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            "search_docs": self.search_documentation,
            "run_code": self.run_code,
            "analyze_error": self.analyze_error
        }
        self.conversation_history = []

    def think(self, task: str) -> Dict:
        """展示 Agent 的决策过程"""
        plan = {
            "task": task,
            "steps": [
                "1. 理解用户需求",
                "2. 确定需要使用的工具",
                "3. 执行操作",
                "4. 验证结果"
            ],
            "selected_tool": None
        }

        if "错误" in task or "报错" in task:
            plan["selected_tool"] = "analyze_error"
        elif "运行" in task or "执行" in task:
            plan["selected_tool"] = "run_code"
        else:
            plan["selected_tool"] = "search_docs"

        return plan

    def execute(self, task: str) -> str:
        """执行任务流程"""
        plan = self.think(task)
        tool = self.tools[plan["selected_tool"]]
        result = tool(task)

        self.conversation_history.append({
            "task": task,
            "plan": plan,
            "result": result
        })

        return result

```

3.2 代码特点说明

1. 简单性体现

   • 最小化工具集
   • 清晰的执行流程
   • 直观的决策逻辑

2. 透明性体现

   • think() 方法展示决策过程
   • 完整的执行记录
   • 可追踪的对话历史

3. 接口设计体现

   • 统一的工具调用方式
   • 结构化的数据流
   • 标准化的错误处理

四、扩展建议

4.1 功能扩展

• 集成 LLM 能力
• 增加工具复杂度
• 添加上下文理解

4.2 架构优化

• 引入异步处理
• 添加重试机制
• 实现状态管理

4.3 评估改进

• 设置性能指标
• 收集用户反馈
• 持续优化决策

五、最佳实践建议

1. 从简单实现开始
2. 基于数据驱动改进
3. 保持代码可维护性
4. 注重用户体验
5. 持续收集反馈

参考资源

• Building Effective Agents - Anthropic