释放Claude 3.7的力量：构建自主AI代理的革命性指南！（第1部分）

使用 Claude 3.7 构建 AI 代理：全面指南（第 1 部分）

我对 Claude 3.7 的能力深感印象，不仅仅局限于代码生成。在观看了 Anthropic 的 官方公告，展示了该模型增强的推理能力后，我想探索以它为基础构建自主 AI 代理的可能性，超越单纯的代码。起初的随意实验迅速演变为对构建代理的深入探索，而无需依赖专门的框架。

本指南分为两部分，分享我在此过程中的所有学习经验。无论你是 AI 代理的新手，还是希望在不受现有框架限制的情况下构建更复杂解决方案的人，你都将发现实用的概念、架构模式和完整的实现示例，充分利用 Claude 3.7 的独特优势。

第 1 部分：核心概念和架构——设计具有记忆、规划能力和决策框架的智能代理。

第 2 部分：深度研究代理的完整实现——包含创建能够规划研究、分析文档、综合发现和生成见解的 AI 的完整代码。

什么是AI代理？

AI代理是旨在以最小人类干预执行特定任务的自主或半自主系统。与简单的聊天机器人不同，这些代理旨在：

• 保持持久目标： 在多次交互中保留状态和上下文。
• 计划和执行操作： 将复杂任务分解为可操作的步骤。
• 集成外部工具： 利用API和软件工具增强功能。
• 做出上下文决策： 根据环境和历史上下文调整响应。
• 从反馈中学习： 通过迭代交互不断改进。

理想的AI代理结合了Claude 3.7强大的语言能力与专业知识和工具集成，以解决特定领域内的具体问题。

为什么 Claude 3.7 非常适合构建智能体

Claude 3.7 Sonnet 带来了几个关键改进，使其特别适合智能体开发：

1. 增强的推理能力：Claude 3.7 在复杂推理任务上表现优越，使智能体能够做出更微妙的决策。
2. 改进的工具使用：该模型能更有效地理解如何使用外部工具和 API，从而创建更强大的智能体。
3. 更好的上下文理解：Claude 3.7 在较长的上下文中保持连贯的理解，使智能体能够处理复杂的多步骤任务。
4. 减少幻觉：与之前的模型相比，Claude 3.7 显示出更高的事实准确性，降低了智能体基于错误信息做出决策的风险。
5. 先进的编码能力：对于面向开发的智能体，Claude 3.7 改进的代码生成使得更复杂的自动化成为可能。

有效AI代理的关键组成部分

1. 明确的目的和范围

首先要清晰地定义代理的目标。识别：

• 问题领域： 代理解决了什么挑战？
• 核心功能： 代理将执行哪些任务？
• 成功指标： 如何衡量性能和结果？
• 边界： 操作限制和伦理考虑是什么？

示例： 一个研究助理代理可能会自主搜索学术数据库，提取关键发现，并根据用户查询生成文献综述。

2. 记忆和持久性

为了实现真正的对话深度，您的代理必须记住过去的互动。实施短期和长期记忆系统：

class AgentMemory:
    def __init__(self):
        self.working_memory = []  # 短期上下文
        self.long_term_memory = {}  # 持久信息
        
    def store(self, information, importance=0):
        self.working_memory.append(information)
        if importance > 7:  # 存储重要信息到长期记忆
            self.long_term_memory[information["key"]] = information
            
    def retrieve(self, query, context):
        # 根据与查询和上下文的相关性实现检索逻辑
        relevant_items = []
        for item in self.working_memory + list(self.long_term_memory.values()):
            if self._is_relevant(item, query, context):
                relevant_items.append(item)
        return relevant_items

3. 工具集成框架

通过集成外部工具和API来增强代理的能力。灵活的工具包框架可以无缝管理这些集成：

class ToolKit:
    def __init__(self):
        self.available_tools = {}
        
    def register_tool(self, name, function, description, required_params):
        self.available_tools[name] = {
            "function": function,
            "description": description,
            "required_params": required_params
        }
        
    def use_tool(self, tool_name, parameters):
        if tool_name not in self.available_tools:
            return {"error": f"Tool {tool_name} not found"}
            
        tool = self.available_tools[tool_name]
        
        # 验证参数
        for param in tool["required_params"]:
            if param not in parameters:
                return {"error": f"Missing required parameter: {param}"}
                
        # 执行工具函数
        try:
            result = tool["function"](**parameters)
            return {"success": True, "result": result}
        except Exception as e:
            return {"error": str(e)}

4. 计划和执行引擎

开发能够创建详细多步骤计划并有效执行的代理：

class PlanningEngine:
    def __init__(self, claude_client, toolkit):
        self.claude = claude_client
        self.toolkit = toolkit
        
    def create_plan(self, goal, constraints=None):
        # 使用Claude 3.7生成多步骤计划
        prompt = self._construct_planning_prompt(goal, constraints)
        response = self.claude.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=2000,
            system="You are a planning assistant that creates detailed step-by-step plans.",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        
        # 将响应解析为结构化计划步骤
        return self._parse_plan(response.content)
        
    def execute_plan(self, plan):
        results = []
        for step in plan["steps"]:
            # 使用Claude确定如何执行每一步
            execution_prompt = self._construct_execution_prompt(step, results)
            execution_decision = self.claude.messages.create(
                model="claude-3-7-sonnet-20250219",
                max_tokens=1000,
                messages=[{"role": "user", "content": execution_prompt}]
            )
            
            # 如果步骤需要工具，则执行它
            if step["requires_tool"]:
                tool_result = self.toolkit.use_tool(
                    step["tool_name"], 
                    step["tool_parameters"]
                )
                results.append({"step": step, "result": tool_result})
            else:
                # 有些步骤可能只需要Claude处理信息
                results.append({"step": step, "result": execution_decision.content})
                
        return results

5. 决策框架

代理的有效性取决于根据可用信息做出良好的决策：

class DecisionEngine:
    def __init__(self, claude_client):
        self.claude = claude_client
        
    def make_decision(self, options, context, criteria):
        decision_prompt = f"""
        上下文: {context}
        
        可用选项:
        {self._format_options(options)}
        
        决策标准:
        {self._format_criteria(criteria)}
        
        分析每个选项与标准的关系，并选择最佳选项。
        解释您对每个标准的推理，并提供最终决策。
        """
        
        response = self.claude.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=1500,
            messages=[{"role": "user", "content": decision_prompt}]
        )
        
        decision = self._parse_decision(response.content)
        return decision

构建您的第一个 Claude 3.7 代理

现在让我们结合这些组件来构建一个完整的代理：

import anthropic
from typing import Dict, List, Any

class Claude37Agent:
    def __init__(self, api_key, agent_name, agent_purpose):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.name = agent_name
        self.purpose = agent_purpose
        self.memory = AgentMemory()
        self.toolkit = ToolKit()
        self.planner = PlanningEngine(self.client, self.toolkit)
        self.decision_engine = DecisionEngine(self.client)
        
        # 注册内置工具
        self._register_default_tools()
        
    def _register_default_tools(self):
        # 注册一些默认工具，如网络搜索、计算器等
        pass
        
    def process_input(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
        # 将用户输入存储在内存中
        self.memory.store({"type": "user_input", "content": user_input})
        
        # 分析输入以确定意图
        intent = self._analyze_intent(user_input)
        
        if intent["type"] == "question":
            # 直接问题 - 简单响应
            return self._generate_response(user_input)
            
        elif intent["type"] == "task":
            # 任务请求 - 需要规划和执行
            plan = self.planner.create_plan(user_input)
            execution_results = self.planner.execute_plan(plan)
            return self._summarize_execution(execution_results)
            
        elif intent["type"] == "clarification":
            # 需要更多信息
            return {"type": "clarification", "questions": intent["clarification_questions"]}
            
    def _analyze_intent(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
        # 使用 Claude 3.7 确定用户的意图
        intent_prompt = f"""
        分析以下用户输入并确定意图：
        
        用户输入: "{user_input}"
        
        可能的意图：
        1. 问题 - 用户在询问信息
        2. 任务 - 用户希望完成某件事情
        3. 澄清 - 需要更多信息
        
        对于每种意图类型，提供一个置信度评分（0-100）。
        如果需要澄清，提供具体的问题。
        """
        
        response = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=1000,
            messages=[{"role": "user", "content": intent_prompt}]
        )
        
        # 解析响应以提取意图
        return self._parse_intent(response.content)
        
    def _generate_response(self, query: str) -> Dict[str, Any]:
        # 从内存中检索相关上下文
        context = self.memory.retrieve(query, self._get_current_context())
        
        response = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=2000,
            system=f"您是 {self.name}，一个旨在 {self.purpose} 的 AI 代理。",
            messages=[
                {"role": "user", "content": f"上下文: {context}\n\n查询: {query}"}
            ]
        )
        
        # 将响应存储在内存中
        self.memory.store({"type": "agent_response", "content": response.content})
        
        return {"type": "response", "content": response.content}
        
    def _get_current_context(self):
        # 实现确定当前上下文的逻辑
        pass
        
    def _parse_intent(self, claude_response: str) -> Dict[str, Any]:
        # 实现解析逻辑
        pass
        
    def _summarize_execution(self, execution_results: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
        # 总结执行计划的结果
        summary_prompt = f"""
        清晰、简洁地总结以下执行结果：
        
        {execution_results}
        
        关注点：
        1. 整体任务是否成功完成
        2. 关键结果和发现
        3. 遇到的任何问题
        4. 下一步或建议
        """
        
        summary = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=1500,
            messages=[{"role": "user", "content": summary_prompt}]
        )
        
        return {"type": "execution_summary", "content": summary.content}

高级代理架构

多代理系统

对于更复杂的应用，考虑将任务分解到多个专业代理中。一个 代理协调器 可以分配和综合子任务：

class AgentCoordinator:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.agents = {}
        
    def register_agent(self, agent_id, agent):
        self.agents[agent_id] = agent
        
    def coordinate_task(self, task):
        # 确定哪些代理处理任务的哪些部分
        task_allocation = self._allocate_tasks(task)
        
        results = {}
        for agent_id, subtask in task_allocation.items():
            if agent_id in self.agents:
                results[agent_id] = self.agents[agent_id].process_input(subtask)
                
        # 综合来自多个代理的结果
        synthesis = self._synthesize_results(results)
        return synthesis
        
    def _allocate_tasks(self, task):
        # 使用 Claude 3.7 将任务分解为不同代理的子任务
        allocation_prompt = f"""
        任务: {task}
        
        可用代理:
        {self._format_agents()}
        
        根据各自的专业分配适当的子任务给每个代理。
        """
        
        allocation_response = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=1500,
            messages=[{"role": "user", "content": allocation_prompt}]
        )
        
        return self._parse_allocation(allocation_response.content)
        
    def _format_agents(self):
        # 格式化可用代理及其目的的列表
        formatted = ""
        for agent_id, agent in self.agents.items():
            formatted += f"- {agent_id}: {agent.name} (目的: {agent.purpose})\n"
        return formatted
        
    def _parse_allocation(self, allocation_text):
        # 将分配响应解析为结构化格式
        pass
        
    def _synthesize_results(self, agent_results):
        # 将来自多个代理的结果综合为一致的响应
        synthesis_prompt = f"""
        将以下来自多个代理的结果综合为一致的响应:
        
        {agent_results}
        """
        
        synthesis = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=2000,
            messages=[{"role": "user", "content": synthesis_prompt}]
        )
        
        return synthesis.content

反思代理

代理也可以设计为自我反思并随着时间优化其性能。一个 反思代理 记录交互并利用定期回顾来改进其行为：

import time
class ReflexiveAgent(Claude37Agent):
    def __init__(self, api_key, agent_name, agent_purpose):
        super().__init__(api_key, agent_name, agent_purpose)
        self.performance_log = []
        
    def process_input(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
        # 正常处理输入
        result = super().process_input(user_input)
        
        # 记录交互
        self.performance_log.append({
            "input": user_input,
            "output": result,
            "timestamp": time.time()
        })
        
        # 定期反思性能
        if len(self.performance_log) % 10 == 0:
            self._reflect_on_performance()
            
        return result
        
    def _reflect_on_performance(self):
        # 使用 Claude 3.7 分析最近的交互
        recent_interactions = self.performance_log[-10:]
        
        reflection_prompt = f"""
        回顾以下最近的交互并分析性能:
        
        {recent_interactions}
        
        对于每次交互:
        1. 响应是否适当且有帮助？
        2. 是否存在错失的机会或误解？
        3. 响应如何改进？
        
        提供具体的改进建议。
        """
        
        reflection = self.client.messages.create(
            model="claude-3-7-sonnet-20250219",
            max_tokens=2000,
            messages=[{"role": "user", "content": reflection_prompt}]
        )
        
        # 提取改进策略
        improvements = self._parse_improvements(reflection.content)
        
        # 根据反思更新代理行为
        self._implement_improvements(improvements)
        
    def _parse_improvements(self, reflection):
        # 解析反思响应以提取改进策略
        pass
        
    def _implement_improvements(self, improvements):
        # 根据反思更新代理行为
        # 这可能涉及调整提示、阈值等。
        pass

在生产环境中部署 Claude 3.7 代理

基础设施考虑

在生产环境中部署 Claude 3.7 代理时，请考虑：

1. 可扩展性：实施适当的队列管理以处理多个并发请求。
2. 延迟管理：优化提示设计和响应处理以最小化响应时间。
3. 成本优化：实施缓存策略和令牌使用监控以控制 API 成本。
4. 监控和日志记录：设置全面的监控以跟踪代理性能、错误和使用模式。

## Example of a simple production-ready agent wrapper with monitoring
import time
import logging
from typing import Dict, Any

class ProductionAgent:
    def __init__(self, agent, logger=None):
        self.agent = agent
        self.logger = logger or logging.getLogger(__name__)
        self.request_times = []
        self.error_count = 0
        self.total_requests = 0
        
    async def handle_request(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
        self.total_requests += 1
        start_time = time.time()
        
        try:
            # Process the request with the underlying agent
            result = await self.agent.process_input(user_input)
            
            # Log success
            request_time = time.time() - start_time
            self.request_times.append(request_time)
            self.logger.info(f"Request processed in {request_time:.2f}s")
            
            # Basic monitoring
            if len(self.request_times) >= 100:
                avg_time = sum(self.request_times) / len(self.request_times)
                error_rate = self.error_count / self.total_requests
                self.logger.info(f"Recent performance: Avg time: {avg_time:.2f}s, Error rate: {error_rate:.2%}")
                
                # Reset for next window
                self.request_times = []
                
            return result
            
        except Exception as e:
            # Log error
            self.error_count += 1
            self.logger.error(f"Error processing request: {str(e)}")
            
            # Return graceful error response
            return {
                "error": "An error occurred while processing your request.",
                "success": False
            }

安全性和安全考虑

部署 AI 代理需要仔细关注安全性和安全性：

1. 输入验证：始终在处理之前验证和清理用户输入。
2. 输出过滤：实施保护措施以防止有害或不当输出。
3. 速率限制：通过实施适当的速率限制来防止滥用。
4. 授权控制：确保代理只能访问其明确被授权使用的资源。
5. 定期审计：定期审查代理行为和交互以发现潜在问题。

class SecureAgentWrapper:
    def __init__(self, agent, rate_limit=100):
        self.agent = agent
        self.rate_limit = rate_limit  # Requests per hour
        self.request_timestamps = []
        
    async def process_request(self, user_id, user_input):
        # Check rate limit
        if not self._check_rate_limit(user_id):
            return {"error": "Rate limit exceeded", "retry_after": self._get_retry_after(user_id)}
            
        # Validate input
        sanitized_input = self._sanitize_input(user_input)
        if sanitized_input != user_input:
            self._log_sanitization(user_id, user_input, sanitized_input)
            
        # Process with the agent
        result = await self.agent.process_input(sanitized_input)
        
        # Filter output
        filtered_result = self._filter_output(result)
        if filtered_result != result:
            self._log_output_filtering(user_id, result, filtered_result)
            
        # Log the interaction
        self._log_interaction(user_id, sanitized_input, filtered_result)
        
        return filtered_result
        
    def _check_rate_limit(self, user_id):
        # Implement rate limiting logic
        current_time = time.time()
        self.request_timestamps = [ts for ts in self.request_timestamps 
                                 if current_time - ts < 3600]  # Keep last hour
                                 
        if len(self.request_timestamps) >= self.rate_limit:
            return False
            
        self.request_timestamps.append(current_time)
        return True

测量和改善代理性能

评估框架

开发一个评估框架，以使用自动化测试用例测试和完善您的代理：

class AgentEvaluator:
    def __init__(self, test_cases):
        self.test_cases = test_cases
        self.results = {}
        
    async def evaluate_agent(self, agent):
        for case_id, case in self.test_cases.items():
            # Run the test case
            start_time = time.time()
            result = await agent.process_input(case["input"])
            response_time = time.time() - start_time
            
            # Evaluate the result
            score = self._evaluate_result(result, case["expected_output"])
            
            # Store the results
            self.results[case_id] = {
                "score": score,
                "response_time": response_time,
                "actual_output": result
            }
            
        # Calculate overall metrics
        return self._calculate_metrics()
        
    def _evaluate_result(self, actual, expected):
        # Implement evaluation logic based on the type of output
        # This could be custom logic or using Claude 3.7 to evaluate
        pass
        
    def _calculate_metrics(self):
        # Calculate aggregate metrics
        total_score = sum(case["score"] for case in self.results.values())
        avg_score = total_score / len(self.results)
        avg_response_time = sum(case["response_time"] for case in self.results.values()) / len(self.results)
        
        return {
            "overall_score": avg_score,
            "average_response_time": avg_response_time,
            "case_results": self.results
        }

持续改进过程

实施反馈循环以实现持续改进：

1. 用户反馈收集：收集有关代理响应的明确反馈。
2. 隐性反馈分析：跟踪用户行为，表明满意或不满。
3. 定期审查：定期审查代理交互，以识别模式和改进机会。
4. A/B 测试：将新方法与现有方法进行测试，以验证改进。

摘要

最佳实践

1. 从小而专注开始：首先定义一个狭窄的代理，然后再扩展其功能。
2. 设计透明性：使代理的能力和局限性对用户明确。
3. 实施优雅的后备方案：始终为代理无法完成任务的情况做好计划。
4. 优先考虑用户反馈：创建机制让用户能够反馈代理的表现。
5. 持续监控：定期审查代理的互动，以识别问题和改进机会。

常见陷阱

1. 范围蔓延：试图构建一个同时执行过多任务的代理。
2. 安全措施不足：未实施适当的验证和安全措施。
3. 错误处理不当：未针对边缘情况和意外输入进行设计。
4. 忽视用户上下文：未根据用户偏好和历史调整代理行为。
5. 过度依赖Claude：期望模型处理更适合用代码实现的任务。

第2部分内容：构建深度研究代理

在本系列的第二部分中，我将通过构建一个完整的、生产就绪的深度研究代理来实践这些概念，该代理利用Claude 3.7的能力。我将提供完整的实现，包括：

• 一个全面的研究规划和执行架构
• 文档检索和信息提取的代码
• 综合研究结果和生成洞察的技术
• 与代理互动的网页界面
• 部署说明和高级功能想法

敬请期待第2部分，我将通过一个实用的、可工作的实现将这些概念变为现实！