核心内容：
1.什么是AI Agent系统？
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Agent系统是一种能够独立完成任务的系统，与传统软件不同，它可以在用户授权下高度独立地执行工作流。
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Agent系统的核心在于利用LLM进行工作流管理和决策，并能够根据需要动态选择工具与外部系统交互。
2.何时应该构建AI Agent系统？
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Agent系统适用于那些传统自动化方法难以处理的复杂、多步骤任务，例如需要复杂决策、难以维护规则或依赖非结构化数据的场景。
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例如，在支付欺诈分析中，Agent系统能够像经验丰富的调查员一样评估上下文并识别可疑活动。
3.AI Agent设计基础
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Agent系统由三个核心组件构成：模型（LLM）、工具（外部API）和指令（明确的行为指南）。
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模型选择应基于任务复杂性、延迟和成本的权衡。
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工具应标准化定义，以便在代理系统之间灵活使用。
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指令需要清晰明确，以减少歧义并提高决策质量。
4.编排模式
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单Agent系统：一个模型配备适当工具和指令，以循环方式执行工作流。
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多Agent系统：将工作流分布在多个协调的Agent之间，分为“管理型”（一个中心Agent协调多个专业Agent）和“去中心化型”（多个Agent平等地相互移交任务）。
5.防护栏（Guardrails）
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防护栏是确保Agent系统安全运行的关键，用于管理数据隐私风险和声誉风险。
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防护栏可以包括相关性分类器、安全性分类器、PII过滤器、内容审核和工具安全评估等。
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防护栏的设置应基于实际风险，并随着新漏洞的发现而不断调整。
6.实施建议
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从单Agent系统开始，逐步扩展到多Agent系统。
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使用灵活的提示模板来简化维护和评估。
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在Agent系统中实施人类干预机制，以应对高风险或失败的情况。
（文：PaperAgent）