Claude AI Agent 完全指南：从概念到实战

Claude Agents

同学，你好！随着人工智能技术的飞速发展，AI 智能体（AI Agents） 正在成为改变游戏规则的关键技术。今天我们就来深入探讨如何使用 Claude Agent SDK 构建强大的 AI 智能体，让你的应用拥有前所未有的智能能力。

什么是 AI 智能体？

AI 智能体不仅仅是简单的聊天机器人。它们是能够：

理解复杂目标：不只是响应单次查询，而是理解并执行复杂的多步骤任务
自主决策：在执行过程中根据情况做出判断和选择
使用工具：调用外部 API、运行代码、访问数据库等
迭代优化：自我验证和改进，直到达到目标

Agent Feedback Loop 图：AI 智能体的核心反馈循环：收集上下文 → 采取行动 → 验证工作 → 重复

为什么选择 Claude？

Claude 在 AI 智能体场景中有几个关键优势：

1. 最佳模型性能

在客户支持、编码等智能体场景中表现优于其他模型
强大的推理能力和人类质量的响应
高效的 token 使用，降低成本

2. 人性化协作

Claude 的对话风格促进 AI 智能体与用户之间的真正协作
不仅能完成任务，还能解释思路和过程

3. 品牌安全

在诚实性、越狱抵抗力和品牌安全性方面得分最高
保护你的品牌声誉

4. 强大生态系统

Claude Code：开发者直接从终端与 Claude 协作的智能工具
丰富的工具集成：从 GitHub Copilot 到 Notion Agent
广泛的客户支持：GitHub、Notion、Windsurf 等行业领导者都在使用

Claude Agent SDK 核心概念

设计理念：给 Claude 一台”电脑”

Claude Agent SDK 的核心设计理念是：Claude 需要程序员每天使用的相同工具。

通过让 Claude 访问用户的电脑（通过终端），它能够像程序员一样编写代码。但这也让 Claude 在非编程任务上同样高效。

通过提供运行 bash 命令、编辑文件、创建文件和搜索文件的工具，Claude 可以：

读取 CSV 文件
搜索网络
构建可视化
解释指标
完成各种其他数字工作

简而言之，创建具有电脑能力的通用智能体。

智能体反馈循环

Claude Agent SDK 中的智能体通常运行在一个特定的反馈循环中：


收集上下文 → 采取行动 → 验证工作 → 重复

这个循环为构建其他类型的智能体提供了有用的思维方式。

构建你的第一个智能体

让我们通过一个邮件智能体的例子来学习如何构建 AI 智能体。

第一步：收集上下文（Gather Context）

开发智能体时，你要给它的不只是一个提示词：它需要能够获取和更新自己的上下文。

1. 智能体搜索和文件系统

文件系统代表可以被拉入模型上下文的信息。

File System Structure 图：邮件智能体的文件系统结构示例

当 Claude 遇到大文件（如日志或用户上传的文件）时，它会通过使用 bash 脚本（如 grep 和 tail）来决定如何将这些内容加载到上下文中。本质上，智能体的文件夹和文件结构成为一种上下文工程的形式。

我们的邮件智能体可能会在名为 “Conversations” 的文件夹中存储以前的对话。这将允许它在被问及这些对话时搜索它们以获取上下文。

2. 语义搜索（Semantic Search）

语义搜索通常比智能体搜索更快，但准确性较低，更难维护，透明度也较低。它涉及将相关上下文”分块”，将这些块嵌入为向量，然后通过查询这些向量来搜索概念。

鉴于其局限性，我们建议从智能体搜索开始，只有在需要更快的结果或更多变体时才添加语义搜索。

3. 子智能体（Subagents）

Claude Agent SDK 默认支持子智能体。子智能体主要有两个用途：

并行化：可以启动多个子智能体同时处理不同任务
上下文管理：子智能体使用自己独立的上下文窗口，只将相关信息发送给协调器，而不是它们的完整上下文

在设计邮件智能体时，我们可能会给它一个”搜索子智能体”能力。邮件智能体可以并行启动多个搜索子智能体——每个对你的邮件历史运行不同查询——并让它们只返回相关摘录，而不是完整的邮件线程。

4. 压缩（Compaction）

当智能体长时间运行时，上下文维护变得至关重要。Claude Agent SDK 的压缩功能会在上下文限制接近时自动汇总先前的消息，这样你的智能体就不会用完上下文。

第二步：采取行动（Take Action）

一旦收集了上下文，你就要给智能体灵活的执行方式。

1. 工具（Tools）

工具是智能体执行的主要构建块。工具在 Claude 的上下文窗口中很突出，使它们成为 Claude 在决定如何完成任务时将考虑的主要操作。

你的工具应该是你希望智能体采取的主要操作。对于我们的邮件智能体，我们可能会将 “fetchInbox” 或 “searchEmails” 等工具定义为智能体的主要、最频繁的操作。

工具设计最佳实践：

工具应该是主要操作，而不是细粒度的步骤
考虑如何设计工具以最大化上下文效率
提供清晰的描述和参数定义

2. Bash 和脚本

Bash 作为通用工具很有用，允许智能体使用计算机进行灵活工作。

在邮件智能体中，用户可能在附件中存储了重要信息。Claude 可以编写代码来下载 PDF，将其转换为文本，并通过调用来搜索它以找到有用的信息。

Bash Scripting Example 图：Claude 使用 bash 脚本处理 PDF 附件的示例

3. 代码生成

Claude Agent SDK 擅长代码生成——这是有充分理由的。代码是精确的、可组合的、无限可重用的，使其成为需要可靠执行复杂操作的智能体的理想输出。

何时使用代码生成？

当构建智能体时，考虑：哪些任务会从表达为代码中受益？通常，答案会解锁重要能力。

例如，最近在 Claude.AI 中推出的文件创建功能完全依赖于代码生成。Claude 编写 Python 脚本来创建 Excel 电子表格、PowerPoint 演示文稿和 Word 文档，确保一致的格式和复杂的功能，而这些功能通过其他方式很难实现。

Code Generation Email Example 图：使用代码生成创建邮件处理规则的示例

在我们的邮件智能体中，我们可能希望允许用户为入站邮件创建规则。为此，我们可以编写在该事件上运行的代码。

4. 模型上下文协议（MCP）

模型上下文协议（MCP）提供与外部服务的标准化集成，自动处理身份验证和 API 调用。

这意味着你可以将智能体连接到 Slack、GitHub、Google Drive 或 Asana 等工具，而无需编写自定义集成代码或管理 OAuth 流程。

对于我们的邮件智能体，我们可能想要：

search_slack_messages：了解团队上下文
get_asana_tasks：查看是否有人已被分配处理客户请求

使用 MCP 服务器，这些集成开箱即用——你的智能体只需调用 search_slack_messages 或 get_asana_tasks 等工具，MCP 处理其余部分。

第三步：验证工作（Verify Your Work）

Claude Code SDK 通过评估其工作来完成智能体循环。能够检查和改进自己输出的智能体从根本上更可靠——它们在错误复合之前捕获错误，在漂移时自我纠正，并在迭代时变得更好。

关键是为 Claude 提供具体的方法来评估其工作。

1. 定义规则（Defining Rules）

反馈的最佳形式是为输出提供明确定义的规则，然后解释哪些规则失败了以及为什么。

代码 linting 是基于规则的反馈的极好形式。反馈越深入越好。例如，生成 TypeScript 并对其进行 linting 通常比生成纯 JavaScript 更好，因为它为你提供了多层额外的反馈。

在邮件智能体中的应用：

检查电子邮件地址是否有效（如果无效，抛出错误）
检查用户之前是否向其发送过电子邮件（如果是，抛出警告）

2. 视觉反馈（Visual Feedback）

当使用智能体完成视觉任务（如 UI 生成或测试）时，视觉反馈（以屏幕截图或渲染的形式）可能会有所帮助。

例如，如果发送带有 HTML 格式的电子邮件，你可以截取生成的电子邮件的屏幕截图，并将其提供给模型以进行视觉验证和迭代完善。

视觉反馈检查要点：

布局：元素是否正确定位？间距是否合适？
样式：颜色、字体和格式是否按预期出现？
内容层次：信息是否以正确的顺序呈现并具有适当的强调？
响应性：看起来是否破碎或拥挤？（虽然单个屏幕截口的视口信息有限）

使用像 Playwright 这样的 MCP 服务器，你可以自动化这个视觉反馈循环——拍摄渲染 HTML 的屏幕截图，捕获不同的视口大小，甚至测试交互元素——所有这些都在智能体的工作流程中。

Visual Feedback Example 图：Claude 为智能体生成的电子邮件正文提供视觉反馈

3. LLM 作为裁判（LLM as a Judge）

你也可以让另一个语言模型根据模糊规则”评判”你的智能体的输出。这通常不是很健壮的方法，并且可能有很高的延迟开销，但对于任何性能提升都值得成本的应用程序，它可能会有帮助。

我们的邮件智能体可能有一个单独的子智能体来判断其草稿的语气，看看它们是否与用户以前的消息很好地吻合。

智能体类型示例

使用 Claude Agent SDK，开发者可以构建多种类型的智能体：

1. 金融智能体

理解你的投资组合和目标
访问外部 API 评估投资
存储数据并运行代码进行计算
提供个性化的投资建议

2. 个人助理智能体

帮助预订旅行和管理日历
安排约会
整合简报
连接到内部数据源并跨应用程序跟踪上下文

3. 客户支持智能体

处理高模糊度的用户请求（如客户服务工单）
收集和审查用户数据
连接到外部 API
向用户回传消息并在需要时升级给人工

4. 深度研究智能体

在大型文档集合中进行全面研究
搜索文件系统
分析和综合来自多个来源的信息
跨文件交叉引用数据
生成详细报告

测试和改进你的智能体

完成智能体循环几次后，我们建议测试你的智能体，并确保它能够很好地完成任务。改进智能体的最佳方法是仔细查看其输出，特别是在失败的案例中，并设身处地：它是否有正确的工具来完成工作？

评估问题清单：

如果你的智能体误解了任务，它可能缺少关键信息。你能改变搜索 API 的结构以使它更容易找到它需要知道的内容吗？
如果你的智能体反复在某个任务上失败，你能在工具调用中添加正式规则来识别和修复失败吗？
如果你的智能体无法修复其错误，你能给它更有用或更有创意的工具来以不同的方式处理问题吗？
如果当你添加功能时智能体的性能会变化，请根据客户使用情况构建具有代表性的测试集以进行程序化评估（或评估）。

如何开始

快速启动步骤

安装 Claude Agent SDK
```
npm install @anthropic-ai/agent-sdk
```

创建你的第一个智能体


import { Agent } from '@anthropic-ai/agent-sdk';
 
const agent = new Agent({
  name: 'email-assistant',
  instructions: '你是一个有用的邮件助理...'
});

定义工具


agent.addTool({
  name: 'fetchInbox',
  description: '获取收件箱中的邮件',
  parameters: {
    limit: { type: 'number', description: '要获取的邮件数量' }
  }
});

运行智能体


const response = await agent.run({
  message: '帮我查看最新的重要邮件'
});

官方资源

最佳实践总结

✅ DO（推荐做法）

从简单开始：先用基本工具构建一个简单的智能体，然后逐步添加功能
设计清晰的工具：工具应该是高层次的操作，而不是细粒度的步骤
提供上下文：确保智能体能够访问完成任务所需的信息
实施验证：添加规则和检查以确保智能体的输出质量
测试和迭代：根据用户反馈和数据持续改进你的智能体

❌ DON’T（避免做法）

不要过度设计：从一个最小可行产品开始，而不是一个复杂的系统
不要忽略错误处理：确保智能体能够优雅地处理失败
不要忽视安全性：验证用户输入并保护敏感数据
不要忘记成本：监控 token 使用情况并优化你的智能体以提高效率

行业成功案例

GitHub

“Claude Opus 4.5 提供高质量的代码，并擅长为 GitHub Copilot 提供强大的智能体工作流程。早期测试表明，它超越了内部编码基准，同时将 token 使用减少了一半。”

Mario Rodriguez, 首席产品官

Notion

“我们发现 Opus 4.5 擅长解释用户真正想要什么，第一次就能生成可分享的内容。结合它的速度、token 效率和惊人的低成本，这是我们第一次在 Notion Agent 中提供 Opus。”

Sarah Sachs, AI 负责工程师

Windsurf

“Opus 模型一直是’真正的 SOTA’，但过去成本过高。Claude Opus 4.5 现在的价格可以让它成为大多数任务的首选模型。它是明显的赢家，展示了我们所见过的最好的前沿任务规划和工具调用。”

Jeff Wang, CEO

未来展望

随着 Claude Agent SDK 的不断发展和完善，我们可以期待：

更强大的工具生态系统：更多的预构建集成和服务连接器
更好的多智能体协作：智能体之间的无缝协作和分工
增强的学习能力：智能体从经验中学习和改进的能力
更广泛的应用场景：从个人助理到企业级解决方案

结语

Claude AI 智能体代表了人工智能应用的新范式。通过 Claude Agent SDK，开发者可以构建能够理解、推理、行动和学习的智能系统，而不仅仅是响应查询。

无论你是要构建客户支持智能体、个人助理、研究助手还是全新的智能体类型，Claude 都提供了你需要的工具和能力。

现在就开始构建你的第一个 Claude 智能体吧！ 🚀

相关资源：

进一步学习：