构建可靠的 AI Agent：2025 最佳实践

引言

随着 Claude 4 的发布，AI Agent 开发进入了新的时代。Anthropic 提供的新能力使得构建可靠、高效的 Agent 系统变得更加可行。本文将深入探讨如何在 2025 年构建生产级的 AI Agent。

AI Agent 的核心定义

根据 Anthropic 的定义，AI Agent 本质上是：LLMs 在循环中自主使用工具。这个简洁的定义揭示了 Agent 的三个关键要素：

1. 自主性：Agent 能够自主决策下一步行动
2. 工具使用：通过工具与外部世界交互
3. 循环执行：持续迭代直到完成任务

核心设计原则

1. 保持简单性

Anthropic 强调：从简单的提示词开始，只在必要时添加复杂性。

1# 简单但有效的 Agent 循环
2def simple_agent_loop(task):
3    context = gather_initial_context(task)
4
5    while not task_complete:
6        # 让 Claude 决定下一步
7        action = claude.decide_next_action(context)
8
9        # 执行动作
10        result = execute_action(action)
11
12        # 验证结果
13        context = update_context(context, result)
14
15    return context.result

2. 透明性优先

显式展示 Agent 的规划步骤，让用户理解 Agent 的决策过程：

1interface AgentStep {
2  thought: string      // Agent 的思考过程
3  action: string       // 要执行的动作
4  observation: string  // 执行结果
5  reasoning: string    // 推理依据
6}
7
8// 保持步骤追踪
9const steps: AgentStep[] = []

3. 渐进式增强

• 第一步：优化单次提示词
• 第二步：添加工具使用能力
• 第三步：实现多步骤工作流
• 第四步：引入 Agent 自主决策

只有当简单方案无法满足需求时，才增加复杂度。

Claude 4 的 Agent 能力

Opus 4：长时间任务专家

Claude Opus 4 是目前世界上最好的编码模型，具有以下特点：

• 持续性能：可以连续工作数小时
• 长步骤执行：支持数千步的复杂任务
• 状态跟踪：出色的长距离推理能力

1# 使用 Opus 4 处理长时间任务
2from anthropic import Anthropic
3
4client = Anthropic()
5
6response = client.messages.create(
7    model="claude-opus-4-20250514",
8    max_tokens=8000,
9    messages=[{
10        "role": "user",
11        "content": """
12        请分析这个大型代码库，找出所有的性能瓶颈，
13        并提供详细的优化方案。这可能需要多个步骤。
14        """
15    }],
16    tools=[code_analysis_tool, profiler_tool]
17)

Sonnet 4：平衡性能与成本

Sonnet 4.5 提供了出色的上下文感知能力：

• 上下文窗口跟踪：自动管理剩余上下文
• 增量推进：专注于逐步完成任务
• 成本效益：适合高频调用场景

新 API 能力详解

1. 代码执行工具

让 Agent 直接执行代码进行数据分析：

1# 启用代码执行
2response = client.messages.create(
3    model="claude-sonnet-4-20250514",
4    messages=[{
5        "role": "user",
6        "content": "分析这份 CSV 数据并生成可视化图表"
7    }],
8    tools=[{
9        "type": "code_execution",
10        "name": "python",
11        "parameters": {
12            "timeout": 30,
13            "allowed_packages": ["pandas", "matplotlib", "numpy"]
14        }
15    }]
16)

2. Files API

跨会话存储和访问文件：

1# 上传文件供 Agent 使用
2file = client.files.create(
3    file=open("dataset.csv", "rb"),
4    purpose="agent_work"
5)
6
7# Agent 可以在后续对话中访问此文件
8response = client.messages.create(
9    model="claude-sonnet-4-20250514",
10    messages=[{
11        "role": "user",
12        "content": f"请分析文件 {file.id} 中的数据"
13    }]
14)

3. 提示词缓存（1小时）

大幅降低重复调用成本：

1response = client.messages.create(
2    model="claude-sonnet-4-20250514",
3    system=[{
4        "type": "text",
5        "text": "你是一个专业的代码审查助手...",
6        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
7    }],
8    messages=[...]
9)
10
11# 后续调用将使用缓存，大幅降低成本

4. MCP 连接器

通过 Model Context Protocol 连接外部系统：

1// 配置 MCP 服务器
2const mcpServer = {
3  name: "github",
4  command: "npx",
5  args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
6  env: {
7    GITHUB_TOKEN: process.env.GITHUB_TOKEN
8  }
9}
10
11// Agent 自动发现并使用 MCP 工具
12const tools = await discoverMCPTools(mcpServer)

Claude Agent SDK

给 Agent 一台计算机

Claude Agent SDK 的核心理念是：让 Agent 像人类一样工作。

1import { Agent } from '@anthropic-ai/agent-sdk'
2
3// 创建具有文件系统访问权限的 Agent
4const agent = new Agent({
5  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
6  workspace: './agent-workspace',
7  tools: ['filesystem', 'bash', 'browser']
8})
9
10// Agent 可以自主完成复杂任务
11const result = await agent.run({
12  task: "创建一个完整的 Next.js 项目，包括认证和数据库集成",
13  maxSteps: 100
14})

Agent 循环

Agent SDK 实现了标准的 Agent 循环：

1. 收集上下文：理解任务和当前状态
2. 采取行动：执行工具或编写代码
3. 验证工作：检查结果是否符合预期
4. 迭代改进：基于反馈继续优化

Agent Skills：模块化能力

Agent Skills 是 Anthropic 的新功能，允许构建可重用的专业化 Agent 能力：

skills/
├── code-review/
│   ├── instructions.md
│   ├── checklist.json
│   └── examples/
├── data-analysis/
│   ├── instructions.md
│   └── scripts/
└── api-testing/
    ├── instructions.md
    └── tools/

Agent 可以动态发现和加载这些 Skills：

1# Agent 自动发现可用 Skills
2available_skills = agent.discover_skills('./skills')
3
4# 根据任务加载相关 Skills
5agent.load_skill('code-review')
6agent.load_skill('api-testing')
7
8# 执行任务
9result = agent.execute(task)

错误处理与可靠性

复合错误问题

Agent 系统的一个关键挑战是复合错误：

• 单步失败可能导致 Agent 走向完全不同的轨迹
• 小问题在传统软件中可控，但可能使 Agent 完全偏离

解决方案

1class RobustAgent:
2    def __init__(self):
3        self.max_retries = 3
4        self.checkpoints = []
5
6    def execute_with_recovery(self, task):
7        for attempt in range(self.max_retries):
8            try:
9                # 保存检查点
10                checkpoint = self.save_checkpoint()
11
12                # 执行任务
13                result = self.execute(task)
14
15                # 验证结果
16                if self.validate_result(result):
17                    return result
18
19            except Exception as e:
20                # 记录错误
21                self.log_error(e)
22
23                # 恢复到检查点
24                self.restore_checkpoint(checkpoint)
25
26                # 调整策略
27                self.adjust_strategy(e)
28
29        raise AgentFailureError("任务失败")

Workflows vs Agents

何时使用 Workflow

• 可预测的任务：步骤明确、流程固定
• 需要一致性：结果必须可重复
• 合规要求：需要审计追踪

1# Workflow 示例
2def document_processing_workflow(document):
3    # 步骤 1：提取文本
4    text = extract_text(document)
5
6    # 步骤 2：分类
7    category = classify_text(text)
8
9    # 步骤 3：提取实体
10    entities = extract_entities(text)
11
12    # 步骤 4：存储结果
13    return store_results(category, entities)

何时使用 Agent

• 灵活决策：需要根据情况调整策略
• 复杂任务：无法预先定义所有步骤
• 规模化处理：需要处理多样化输入

1# Agent 示例
2def agent_based_research(query):
3    # Agent 自主决定研究策略
4    plan = agent.create_research_plan(query)
5
6    # Agent 动态调整方法
7    for step in plan:
8        result = agent.execute_step(step)
9        agent.update_strategy(result)
10
11    return agent.synthesize_findings()

性能优化

1. 上下文管理

Claude 4.5 的上下文窗口跟踪：

1def manage_context(conversation_history):
2    # 检查剩余上下文
3    remaining = check_remaining_context()
4
5    if remaining < THRESHOLD:
6        # 总结早期对话
7        summary = summarize_history(
8            conversation_history[:len(conversation_history)//2]
9        )
10
11        # 保留重要信息
12        conversation_history = [summary] + conversation_history[len(conversation_history)//2:]
13
14    return conversation_history

2. 并行执行

利用多 Agent 并行处理：

1async def parallel_research(topics):
2    # 为每个主题创建独立 Agent
3    agents = [create_agent(topic) for topic in topics]
4
5    # 并行执行
6    results = await asyncio.gather(*[
7        agent.research(topic)
8        for agent, topic in zip(agents, topics)
9    ])
10
11    # 合并结果
12    return synthesize_results(results)

3. 缓存策略

1from functools import lru_cache
2import hashlib
3
4@lru_cache(maxsize=100)
5def cached_agent_call(prompt_hash, model):
6    # 只对相同输入缓存
7    return client.messages.create(
8        model=model,
9        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
10    )
11
12def agent_call_with_cache(prompt, model):
13    # 生成提示词哈希
14    prompt_hash = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
15    return cached_agent_call(prompt_hash, model)

评估与监控

建立评估体系

1class AgentEvaluator:
2    def evaluate(self, agent, test_cases):
3        results = []
4
5        for test in test_cases:
6            start_time = time.time()
7
8            # 执行任务
9            output = agent.run(test.input)
10
11            # 评估指标
12            metrics = {
13                'accuracy': self.check_accuracy(output, test.expected),
14                'latency': time.time() - start_time,
15                'token_usage': agent.get_token_usage(),
16                'tool_calls': agent.get_tool_call_count(),
17                'error_rate': self.check_errors(agent.get_logs())
18            }
19
20            results.append(metrics)
21
22        return self.aggregate_metrics(results)

实时监控

1# 使用装饰器监控 Agent 调用
2def monitor_agent(func):
3    def wrapper(*args, **kwargs):
4        # 记录开始
5        log_start(func.__name__, args, kwargs)
6
7        try:
8            result = func(*args, **kwargs)
9            # 记录成功
10            log_success(func.__name__, result)
11            return result
12        except Exception as e:
13            # 记录失败
14            log_error(func.__name__, e)
15            raise
16
17    return wrapper
18
19@monitor_agent
20def agent_task(task):
21    return agent.execute(task)

最佳实践总结

1. 从简单开始：先优化单次提示词，再添加 Agent 能力
2. 保持透明：显式展示 Agent 的思考和决策过程
3. 错误恢复：实现检查点和重试机制
4. 评估驱动：建立完善的评估体系
5. 选择合适模型：Opus 4 用于复杂长任务，Sonnet 4 用于高频场景
6. 利用新功能：代码执行、Files API、MCP 连接器
7. 模块化设计：使用 Agent Skills 构建可重用能力
8. 性能优化：上下文管理、并行执行、智能缓存

实战案例

案例：自动化代码审查 Agent

1from anthropic import Anthropic
2
3class CodeReviewAgent:
4    def __init__(self):
5        self.client = Anthropic()
6        self.model = "claude-opus-4-20250514"
7
8    def review_pull_request(self, pr_url):
9        # 1. 收集上下文
10        pr_data = self.fetch_pr_data(pr_url)
11        diff = self.get_diff(pr_data)
12
13        # 2. 执行审查
14        review = self.client.messages.create(
15            model=self.model,
16            messages=[{
17                "role": "user",
18                "content": f"""
19                请审查这个 Pull Request：
20
21                标题：{pr_data.title}
22                描述：{pr_data.description}
23
24                代码变更：
25                {diff}
26
27                请从以下方面进行审查：
28                1. 代码质量和可维护性
29                2. 潜在的 bug 和安全问题
30                3. 性能优化建议
31                4. 测试覆盖度
32                5. 文档完整性
33                """
34            }],
35            tools=[
36                self.get_code_analysis_tool(),
37                self.get_security_scan_tool(),
38                self.get_test_coverage_tool()
39            ]
40        )
41
42        # 3. 生成评论
43        comments = self.generate_comments(review)
44
45        # 4. 发布审查
46        self.post_review(pr_url, comments)
47
48        return review
49
50# 使用
51agent = CodeReviewAgent()
52agent.review_pull_request("https://github.com/user/repo/pull/123")

未来展望

2025 年的 AI Agent 开发正在快速演进：

• 更长的上下文窗口：支持更复杂的任务
• 更好的推理能力：减少错误和幻觉
• 更丰富的工具生态：MCP 协议的普及
• 更低的成本：缓存和优化技术的改进

总结

构建可靠的 AI Agent 需要：

1. 清晰的架构设计
2. 完善的错误处理
3. 持续的评估优化
4. 合适的工具选择

Claude 4 和新的 API 能力为构建生产级 Agent 提供了坚实的基础。遵循本文介绍的最佳实践，你可以构建出高效、可靠的 AI Agent 系统。

参考资源

• Anthropic - Building Effective AI Agents
• Claude Agent SDK Documentation
• Agent Skills Guide
• Claude 4 Best Practices