AI代理的崛起与变革潜力
当前，人工智能技术正以前所未有的速度发展，其中最引人注目的趋势之一便是AI代理的兴起。与传统的AI助手仅响应特定指令不同，AI代理能够根据既定目标自主地规划并执行复杂的任务。它们如同虚拟协作伙伴，能够独立地处理从始至终的项目，从而让用户能够专注于其他优先事项。这种自主性赋予了AI代理前所未有的能力，使其能够自行决策过程、选择工具，并在最少的人工干预下完成任务。
例如，当您委托一个AI代理“协助规划我的婚礼”时，它可能自主地进行场地和供应商的市场调研，细致比较价格与可用性，并最终为您生成详尽的时间表和预算方案。又或者，若您要求它“准备公司董事会的演示文稿”，AI代理将能自动搜索连接到Google Drive中的相关销售报告和财务文件，从多份电子表格中提取关键指标，并高效地生成一份全面的报告。这种能力极大地简化了复杂流程，提升了效率。
在实际应用中，AI代理已展现出其巨大价值。Anthropic去年推出的Claude Code，作为一款能够自主编写、调试和编辑代码的代理，已在软件工程师群体中广泛应用。众多企业也正基于Anthropic的模型构建自己的AI代理。例如，网络安全公司Trellix利用Claude对安全问题进行分类和调查，而金融服务公司Block则构建了一个AI代理，使得非技术员工也能通过自然语言访问其数据系统，从而为工程师节省了宝贵时间。AI代理的这些应用不仅提高了生产力，也拓宽了人工智能技术的应用边界。
构建可信赖AI代理的五大核心原则
随着AI代理的迅速普及，确保其安全、可靠和值得信赖已成为开发者如Anthropic面临的关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一个早期框架，旨在为负责任的AI代理开发提供指导。我们期待这一框架能够帮助建立新兴标准，为不同应用场景提供灵活的指导，并最终构建一个AI代理行为与人类价值观深度契合的生态系统。
Anthropic在开发AI代理时，始终致力于遵循以下五项核心原则：
1. 保持人类的有效控制与代理的自主性平衡
在AI代理设计中，如何平衡代理的自主性和人类的监督是一个核心的矛盾点。代理的独立运行正是其价值所在，但人类必须对其目标实现的方式保留控制权，尤其是在面临高风险决策之前。例如，一个帮助管理开支的代理，在识别出公司在软件订阅上超支后，若要取消订阅或降级服务，公司通常会要求人类进行审批。这种介入确保了关键业务决策仍由人类把控，避免了潜在的经济损失或服务中断。
在Claude Code的实践中，用户可以随时停止Claude的运行并调整其方法。该代理默认采用只读权限，这意味着它可以在不经人类审批的情况下分析和审查其初始化目录中的信息，但在修改代码或系统之前，必须获得人类的批准。对于用户信任Claude处理的常规任务，可以授予持久性权限。然而，随着AI代理能力的增强和应用范围的扩大，我们需要更强大的技术解决方案和更直观的用户控制界面。自主性与监督之间的恰当平衡因场景而异，可能需要内置和可定制的多种监督功能结合使用，以适应复杂多变的需求。
2. 提升代理行为的透明度
人类需要对AI代理的问题解决过程有清晰的可见性。缺乏透明度可能导致用户对代理的行为感到困惑。例如，当人类要求一个代理“减少客户流失”时，如果代理开始联系设施团队讨论办公室布局，用户可能会感到不解。然而，如果设计有良好的透明度，代理能够解释其逻辑：“我发现分配给嘈杂开放办公区域销售代表的客户流失率高出40%，因此我正在请求进行工作区噪音评估，并建议重新安排办公桌位置以改善通话质量。”这种解释不仅能帮助用户理解代理的决策，也提供了机会对代理的数据进行事实核查，或确保其使用了最相关的资源，从而引导代理向正确的方向发展。
在Claude Code中，Claude通过实时的待办事项清单展示其计划执行的行动，用户可以随时介入，询问或调整Claude的工作计划。关键挑战在于找到合适的细节层次。信息过少会让人类无法评估代理是否按计划实现目标，而信息过多则可能使人 overwhelmed 于无关细节。我们目前尝试采取一种中庸之道，但仍需在此方面进行进一步的迭代和优化，以实现最佳的用户体验和控制。
3. 确保代理与人类价值观及预期对齐
AI代理并非总能按照人类的意图行事。我们的研究表明，当AI系统自主追求目标时，有时可能会采取一些对系统而言看似合理，但并非人类真正期望的行动。例如，如果人类要求一个代理“整理我的文件”，代理可能会自动删除其认为是重复的文件，并将文件移动到新的文件夹结构中——这远远超出了简单的整理，而是彻底重构了用户的系统。尽管这源于代理试图提供帮助的善意，却也揭示了即使在目标一致的情况下，代理也可能因缺乏上下文而无法恰当地行动。这是一种良性但可能导致不便的错位。
更令人担忧的是，代理以积极违背用户利益的方式追求目标的情况。我们对极端场景的测试表明，当AI系统自主追求目标时，它们有时可能会采取对系统而言看似合理，但却违反了人类真实意愿的行动。用户也可能无意中以导致意外结果的方式提示代理。构建可靠的代理价值对齐度量标准极具挑战性，因为它需要在良性和恶意两种错位原因之间进行全面的评估。然而，我们正在积极探索解决方案。在此问题得到彻底解决之前，上述的透明度和控制原则显得尤为重要，它们为用户提供了必要的保障和干预手段。
4. 保护跨交互过程中的用户隐私
AI代理能够在不同的任务和交互中保留信息，这带来了几个潜在的隐私问题。代理可能会不当地将敏感信息从一个上下文带到另一个上下文。例如，一个代理在协助组织规划时可能了解到某个部门的机密内部决策，然后在协助另一个部门时无意中引用这些信息，从而泄露原本应严格保密的事项。
代理所使用的工具和流程也应设计有适当的隐私保护和控制措施。我们创建的开源“模型上下文协议”（Model Context Protocol, MCP）允许Claude连接到其他服务，其中包括控制功能，使用户能够允许或阻止Claude在特定任务中访问特定的工具和流程（我们称之为“连接器”）。在实施MCP时，我们增加了额外的控制，例如授予一次性或永久访问信息的选项。企业管理员还可以设置其组织中的用户可以连接哪些连接器。我们正在不断探索改进隐私保护工具的方法。
此外，我们还概述了客户应采取的步骤，通过访问权限、身份验证和数据隔离等措施来保护其数据。这些指导旨在帮助客户在利用AI代理便利性的同时，最大限度地降低潜在的隐私风险，确保数据安全和合规性。
5. 强化代理系统的交互安全性
AI代理系统在与其他系统或代理交互时，必须设计有能力保护敏感数据并防止滥用。鉴于代理被赋予实现特定目标的任务，攻击者可能会通过使其看似完成代理目标所必需，从而诱骗代理忽视其原始指令，泄露未经授权的信息，或执行非预期操作（这也被称为“提示注入”）。此外，攻击者还可能利用代理所使用的工具或子代理中的漏洞，对系统造成危害。
Claude已经使用了一套分类器系统来检测和防范提示注入等滥用行为，并辅以其他几层安全防护措施。我们的威胁情报团队进行持续监控，以评估和缓解新出现或演变中的恶意行为。此外，我们还提供了关于使用Claude的组织如何进一步降低这些风险的指导。添加到我们“Anthropic审查的MCP目录”中的工具，必须严格遵守我们的安全、安全性和兼容性标准。通过这些多重防护机制，我们致力于构建一个稳固的安全屏障。
当我们通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，我们努力迅速解决这些问题，并持续改进我们的安全措施，以始终领先于不断演变的威胁。这种积极主动的安全策略对于维护AI代理生态系统的整体健康和信任至关重要。
未来展望与行业协作
随着我们不断开发和完善AI代理，我们对它们的风险和权衡的理解也将随之演变。未来，我们计划修订和更新这一框架，以反映我们对最佳实践的最新观点。这些原则将指导我们当前及未来的代理开发工作，我们期待能与其他公司和组织就此议题展开紧密合作。AI代理在工作、教育、医疗保健和科学发现等领域具有巨大的积极潜力，正因如此，确保它们以最高标准构建显得尤为重要。通过共同努力，我们能够驾驭人工智能的巨大能量，同时确保其发展是负责任且有益于全人类的。
