以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议：
在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。
目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如：
这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。
此外，还有以下相关工具和应用：
工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。
详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/tree/main/patterns/agents
在构建基于LLM的应用时，我们建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。这可能意味着完全不使用智能系统。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。然而，对于许多应用来说，优化单个LLM调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。[heading3]什么时候以及如何使用框架[content]目前有许多框架可以简化智能系统的实现，包括：LangChain的LangGraph亚马逊Bedrock的AI Agent框架Rivet（一个拖放式GUI的LLM工作流构建器）Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的GUI工具）这些框架通过简化标准的底层任务（如调用LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易。但它们往往会创建额外的抽象层，这可能会使底层提示词和响应变得难以调试。它们也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。我们建议开发者先直接使用LLM API：许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。对底层机制的错误假设是客户常见的错误来源。详细示例请参考我们的实践指南。https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/tree/main/patterns/agents[heading3]构建模块、工作流和智能体[content]在这一部分，我们将探讨我们在生产环境中观察到的智能系统常用模式。我们将从基础构建模块——增强型LLM开始，逐步增加复杂度，从简单的组合工作流到自主智能体。
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工具使用或函数调用通常被视为从RAG到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。这些工具，本质上是预先编写的代码组件，执行特定的操作。流行的原语如网页浏览([Browserbase](https://www.browserbase.com/)、[Tiny Fish](https://www.tinyfish.io/))、代码解释([E2B](https://e2b.dev/))和授权+认证([Anon](https://www.anon.com/))已经出现。它们使LLMs能够导航网络、与外部软件(如CRM、ERP)交互并运行自定义代码。该系统向LLM呈现可用的工具,后者然后选择一个工具,构建必要的结构化JSON输入,并触发API执行以产生最终操作。Omni的[计算AI](https://omni.co/blog/introducing-calculations-ai)功能体现了这种方法。它利用LLM直接输出适当的Excel函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。就此而言,工具的使用是强大的,但仅凭自身并不能被视为"主动性"。逻辑控制流程仍然由应用程序预先定义。我们将在即将到来的设计中探索的真正智能体人,使LLMs能够动态地编写全部或部分自己的逻辑。