Agentic Systems
属性
Agentic Systems
Anthropic 提出的架构区分，其两篇一手资料表述一致：
- Workflows：LLM 和工具走预定义代码路径——可预测、一致，适合边界清晰的任务。
- Agents：LLM 动态指挥自己的流程和工具使用。后续文章给出更简洁的定义：“LLMs autonomously using tools in a loop”。适合开放式、步数不可预测的问题。
五种 workflow 模式
| 模式 | 机制 | 适用 |
|---|---|---|
| Prompt chaining | 固定串行步骤 | 任务可干净拆解，用延迟换精度 |
| Routing | 先分类再分发 | 输入类别分明，关注点分离 |
| Parallelization | sectioning 并行 / voting 多跑 | 子任务独立，或需多视角高置信 |
| Orchestrator-workers | 中央 LLM 动态拆解分派综合 | 子任务不可预知（如多文件编码） |
| Evaluator-optimizer | 生成者 + 评估者循环 | 评价标准清晰且迭代有可测价值 |
基础构件是 augmented LLM（带检索、工具、记忆）。
简单优先原则
找最简单的方案，只在可证明改善结果时增加复杂度；多数应用优化单次 LLM 调用就够。agent 自治意味着更高成本与错误复利——需要沙盒、护栏和环境 ground truth。实现三原则：简单、透明（显式展示规划）、打磨 agent-computer interface。
在本知识库中的类比（本库解释，非原文内容）
wiki-ingest/query/lint 可类比为 workflows（预定义协议路径）；wiki-research（规划中）的并行 subagent 可类比为 orchestrator-workers；红队审计（生成方与独立审查方分离）可类比为 evaluator-optimizer 思想。运行载体见 Claude Code。
被引用于 7
- AI 原理与前沿
- Agentic Systems — 概念
- Agent 设计：简单优先
…round truth 评估进度；自治意味着更高成本和错误复利，需要沙盒测试与护栏。详见 agentic systems。
- Anthropic
- 概念：agentic systems、context engineering、subagent
- Subagent
- 可视为 agentic systems 中 orchestrator-workers 模式的实例化（本库推论）
- 价值排序式人设设计
- 与"简单优先"的张力（本库对照）：agentic systems 主张能力上做减法；而人设设计是在风格/判断维度做加法。两者不矛盾——前者管"给 agent 多少工具和自主权"，后者管"给定任务下它的取舍偏好"，正交。
- 模型崩溃经典概念 · 费曼寓言
- agent 生态的自我投毒隐忧（本库推断）：当 agentic systems 大规模自主生成内容并回流到公共语料，模型崩溃从"训练时风险"变为"运行时风险"——agent 越普及，"数据公地"被合成内容稀释得越快，这正是寓言"把复制水倒回湖里"的现实翻版。
- 莫拉维克悖论经典概念 · 费曼寓言
…）AI 迅速逼近甚至超越人类；凡是依赖物理常识、连续感知、灵巧操作的任务则长期滞后。这与 agentic systems"简单优先、把 agent 用在结构化可验证任务上"的设计取向相通：agent 擅长的正是悖论中"学者"那一侧的工作。
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