18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制(CNS428)
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点,而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
Anthropic. 三位Anthropic工程师逐一讲解他们最常见到的陷阱:智能体不知道何时停止;不修复环境,却在系统提示中堆叠过多指令;以及根本没有必要采用的多智能体设计所带来的成本。建议紧接着Barry的演讲观看;你会从另一个角度认出同样的模式。
这份陷阱清单也可以直接用作评审清单:停止规则、该修提示还是修环境,以及多智能体设计是否真的有必要。
在添加多个智能体、复杂提示或隐藏状态之前,识别常见的智能体构建陷阱。
先观看首选视频;本视频假定相同的基础认知,并补充实战中的陷阱。
最后审核:2026年5月18日
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这是从“我在浏览器标签页中使用ChatGPT”进阶到“我的AI在我睡觉时处理收件箱”的最清晰路径。这套围绕Zapier构建的专项课程包含三门课程,无需Python。学完后,你将能构建智能体,让它们汇总电子邮件、更新电子表格,并在满足条件时触发工作流。
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