借助 Agent 让大模型应用思考、决策并执行任务
你也许尝试过让大模型基于你的工作总结写一份周报，然后你再手动发送周报的邮件给你老板。如果有一个程序可以接收这样的输入，把你的工作总结转化为周报，还能通过电子邮件发送给你的老板，这样的程序就是本章节即将介绍的“Agent”。接下来，我们将带你拆解Agent背后的实现思路，并探索单Agent、多Agent在现实世界的应用。
AI智能体
借助 API 让大模型自动化地处理任务
前言假设公司对客户发起产品调研，而你需要分析问卷，找出待改进之处。例如：价格过高、售后支持不足或产品体验不佳。如果问卷较少，可以人工阅读，或一次性交由大模型分析。但面对上万份问卷时，这些方法便不再适用。使用大模型服务的API可以有效解决这个问题。本章将介绍如何使用大模型服务的API自动处理批量任务。课程目标学完本课程后，你将能够：
如何为智能体编写高效工具？
本文探讨了如何为AI智能体设计和优化工具以提升性能。文章提出通过构建原型、开展评估并与智能体协作的迭代流程来改进工具。核心原则包括：1)选择适合智能体的工具而非简单包装API；2)使用命名空间区分工具；3)返回高价值上下文信息；4)优化token使用效率；5)对工具描述进行提示工程优化。研究表明，这些方法能显著提升智能体表现，如Claude Sonnet 3.5在SWE-bench评估中错误率大幅降低。随着AI发展，这种评估驱动的工具优化方法将确保工具与智能体能力同步提升。
如何为AI智能体构建高效的上下文工程（Context Engineering）？
大模型时代，真正的瓶颈不再是“怎么写提示”，而是“该给模型看什么”。上下文工程（Context Engineering）正取代提示工程，成为构建高性能AI智能体的核心——因为LLM的注意力是有限资源，信息过载反而导致性能衰减。高效智能体的关键，在于用最小、最密的信息集，精准引导模型行为。
Think Tool：让 Agent 学会"停下来想一想"
本文介绍了一种提升Claude AI复杂问题解决能力的新工具——"think"工具。该工具通过在执行任务时创建专属思考空间，显著提升了Claude在工具使用、策略遵循和多步骤问题处理方面的表现。研究表明，"think"工具在复杂领域（如航空客户服务）配合优化提示使用时效果最佳，能提高54%的任务成功率；而在简单领域（如零售）单独使用也有明显提升。文章还提供了实施建议，包括在系统提示中加入详细说明、提供领域示例等，并指出了最适合使用该工具的场景。这种简单易行的工具
如果不读 Anthropic 这 15 篇技术博客，你的 Agent 开发可能正在走弯路
今天被Anthropic新出的Coworker刷屏了，Anthropic发布了市面上最牛的Coding Agent：Claude Code后，他们发现，很多人用Claude Code不仅仅是完成Coding任务，还能出色的完成很多写代码以外的任务。那么干脆就新开发了一个产品，专注于Coding以外的领域。于是Coworker就诞生了。
Claude 开发者平台高级工具使用介绍-Claude 智能体开发学习1
Claude推出三项Beta功能优化AI工具使用：1) Tool Search Tool动态搜索工具，避免初始加载消耗85%上下文token；2) Programmatic Tool Calling通过代码编排工具调用，减少中间结果污染，降低37% token消耗；3) Tool Use Examples提供调用示例，将复杂参数准确率从72%提升至90%。这些功能协同解决工具使用的规模、效率和精确性问题，特别适用于处理大型数据集、多步骤工作流和复杂API调用场景。