教你高效构建 Agent！（1）🔥
“Agent”这个词听起来很高大上，但其实它有很多种定义方式！有些客户觉得它是完全自主的系统，能独立运行、使用各种工具完成复杂任务；而另一些则认为它是遵循预定义工作流的规范实现。Anthropic 把这些都归类为 agentic 系统，并在架构上区分了 Workflows（工作流） 和 Agents（代理）：
Workflows：通过预定义代码路径编排 LLM 和工具的系统。
Agents：LLM 动态指导自身流程和工具使用，控制完成任务方式的系统。
小评评助手软件下载认为，在构建 LLM 应用时，建议从最简单的解决方案开始，不要一上来就搞复杂！很多时候，你甚至不需要构建 agentic 系统。Agentic 系统虽然能提升任务性能，但通常会牺牲延迟和成本。如果你需要更高的复杂性，Workflows 可以提供可预测性和一致性，而 Agents 则更适合需要大规模灵活性和模型驱动决策的场景。对于大多数应用，优化单个 LLM 调用通常就足够了！
框架怎么用？什么时候用？🛠️
市面上有很多框架可以让 agentic 系统更容易实现，比如 LangChain 的 LangGraph、Amazon Bedrock 的 AI Agent 框架、Rivet（拖放式 GUI LLM 工作流构建器）和 Vellum（用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）等。这些框架虽然简化了任务，但也会增加抽象层，让调试变得更难。小评评助手软件下载建议开发者先直接使用 LLM API，很多模式几行代码就能搞定！如果要用框架，一定要确保了解底层代码哦～
