本文介绍了Anthropic团队在构建支持编码智能体的框架中的实战经验。文章从初步构建的双层多智能体架构讲起，探讨了随着运行时间增加和任务复杂度提升时出现的常见故障模式，如上下文窗口填满导致模型失去连贯性和自我评估模块失效问题，并给出了相应的解决方法。随后，文章介绍了改进后的三层Agent系统，包括规划器、生成器和评估器的设计，以及如何通过开发契约和文件通信来优化Agent之间的协作。最后，文章总结了随着模型能力的提升，框架需要进行的调整和删减，强调了在大模型应用开发中不断寻找新颖组合的乐趣。

编程Agent的工程实践：来自Anthropic的实战经验

初步构建

在构建能够支持编码智能体长时间运行框架的时候，Anthropic团队使用的是任务初始化Agent+编码智能体的简单的两层多智能体架构设计，随着运行时间的增加和任务的复杂度提升，出现了两种常见的故障模式：

1. 1. 随着上下文窗口逐渐填满，模型会失去连贯性，同时部分模型还会表现出“上下文焦虑”，尤其是Sonnet 4.5

2. 2. 在设计自我评估的模块时，当要求Agent评估自己生成的作品时，其往往会自信的给予高度赞扬，这很容易导致评估模块失效

🌴 对于第一个问题，Anthropic团队的解决方法是：上下文重置

完全清除上下文（不仅仅是依赖上下文压缩），并启动一个新的Agent，同时配合结构化的交接机制（该机制会传递前一个Agent的状态和后续步骤）

🌴对于第二个问题，将评估任务使用的Agent与执行任务使用的Agent分开

也就是说不要在同一个Agent中即赋予任务执行，也赋予任务评估，虽然这种分离本身不能立即消除“评估宽容”

“评估宽容”：评估Agent依旧是一个LLM，它会倾向于对LLM的生成的输出给予较高的评价

这种分离的方式，是目前最有效的解决方法啦，至少可以有效降低评估与执行集中在同一Agent中所带来的失效风险

二次迭代

接下来，Anthropic团队在原有框架的基础上，再次进行了改进，构建了一个三种Agent的系统

1. 1. 规划器：它能够接收 1-4 句话的简单提示，并将其扩展为完整的产品规格说明。我要求它在范围方面设定得更远大一些，并专注于产品背景和高层技术设计，而不是具体的实现细节

2. 2. 生成器：以循环执行的方式工作，每次从需求清单中选取一个子任务执行

3. 3. 评估器：使用 Playwright MCP 模拟用户操作，逐个点击运行中的应用程序，测试 UI 功能、API 端点和数据库状态，并且基于一套标准进行评分

这套设计中有很核心的两点实践经验可以借鉴：

• 在每次子任务执行前，生成器和评估器会一起协商一份开发契约：在编写任何代码之前，就这一部分工作的完成标准达成一致，之所以有开发契约是因为在规划器书写需求清单的时候，是有意写的比较概括的，Anthropic团队希望通过这一步来弥合用户需求和可测试之间的差距
• 🌟 Agent之间的通信使用文件来进行，一个Agent写入一个文件，另外一个Agent读取该文件，响应内容也可以写入该文件，通过文件的读取写入来进行通信

关于上面提到的评估器的标准的构建，Anthropic的方式也非常值得学习

团队要为前端的实现进行评估，大家知道美学是无法完全使用分数来衡量的，每个人的品味都不一样，一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特

Anthropic给出的解决方案是:

我们可以通过编码设计原则和偏好的评分标准来提升设计水平。“这个设计美观吗？”很难给出一致的答案，但“它是否符合我们对优秀设计的原则？”则为 Claude 提供了一个具体的评分标准

也就是说，问题从“这个设计漂亮吗？”，变为了“这个设计符合我们的设计原则吗？”，举一个例子：

• 问“这篇文章写得好吗？”，这个很难回答，因人而异
• 问“这篇文章是否结构清晰、论据充分、语言流畅”，这种情况下就有了具体的评估标准

🌟 将“模糊的主观判断”变为“可操作的评分标准”

Anthropic团队关于前端设计标准分为四项

1. 1. 设计质量：设计是否感觉像是一个连贯的整体，而不是各个部分的简单堆砌？优秀的设计意味着色彩、字体、布局、图像和其他细节相互融合，共同营造出独特的氛围和风格

2. 2. 原创性：是否存在自定义决策的痕迹，还是仅仅使用了模板布局、库默认设置和人工智能生成的图案？一位优秀的设计师应该能够识别出精心设计的创意。未经修改的现成组件——或者像白色卡片上叠加紫色渐变这样的人工智能生成痕迹——都无法体现原创性

3. 3. 工艺：技术执行：排版层级、间距一致性、色彩和谐、对比度。这考察的是能力，而非创意。大多数合理的实现方式默认都能达标；失败则意味着基本功薄弱

4. 4. 功能性：可用性独立于美观性之外。用户能否理解界面功能，找到主要操作，并在不猜测的情况下完成任务？

对于Claude模型来说，其本身在工艺和功能性上面表现就非常出色，我们应该注重设计质量和原创性

最终方案

Anthropic团队对于这个框架不断的进行迭代，最终的方案为：

因为模型的升级，最终方案使用的是Opus4.6，所以之前的设计方案有一些被移除啦

1. 1. 移除任务拆分的功能，不需要小任务多次循环执行，Opus4.6完全可以处理这种任务整体执行

2. 2. 移除了开发契约的功能，评估器直接看最终产物，不需要进行开发协商

🍺 总结：对于Harness的设计，不会是一成不变的，随着模型基础能力的提升，整个Harness是需要做删减和增加的。

一个Agent的优化，不仅是改变模型型号这么简单，而是一些相应的工具和模块会成为模型的阻碍点，是需要删除的，

当然对于Harness的组合设计空间并不会缩小，它会不断的扩展，而大模型应用开发工程师真正的乐趣或许在于不断寻找下一个新颖的组合

最后

本文节选自「大模型应用开发 - 上下文工程与运行空间实践指南」，上下文工程是设计原则，Agent Harness 是构建目标。完整内容已发布在 GitHub，欢迎查看。

👉 https://github.com/WakeUp-Jin/Practical-Guide-to-Context-Engineering

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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