DAIR.AI的 AI Agent研究者elvis，用图文方式来解释Claude Code是如何高效工作的。
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如何构建高效的AI Agent ？
这是我与其他AI开发者和学生们深入思考的一个问题。
在这里，简单就是王道。
我认为我们都可以从Claude Code的工作方式中学到很多。Claude代理SDK循环（The Claude Agent SDK Loop）推广了这种方法，可以用于构建各种类型的AI代理。
我根据Anthropic最近发布的指南写了一些笔记。
这个循环包含三个步骤：
1️⃣收集上下文：使用子代理（为了任务效率可将其并行化）、压缩/维护上下文，并利用代理式/语义搜索来为AI代理检索相关上下文。
2️⃣采取行动：利用工具、预构建的MCP服务器、bash/脚本以及生成代码来采取行动，并为AI代理获取重要的反馈/上下文。
3️⃣验证输出：你可以定义规则来验证输出，启用视觉反馈（这在多模态问题中变得越来越重要），并考虑使用“大语言模型作为评判者”（LLM-as-a-Judge）来基于模糊规则验证质量。
我相信，对于如何在各种领域中构建AI代理并与之协作，这是一个非常简洁且坚实的框架。
