在当今技术日新月异的时代，人工智能（AI）工具已从最初的问答系统演进到能自主完成复杂任务的智能代理。这些AI代理不再仅仅是响应特定指令的工具，它们被赋予了独立规划和执行任务的能力，有望成为我们工作与生活中的虚拟协作伙伴，极大提升效率并解放人类精力。设想一下，一个智能代理能从零开始为你筹划婚礼，自主研究场地、供应商，对比价格，乃至制定详细的时间表和预算；或者，它能为公司准备董事会演示文稿，自动从云端检索相关销售报告与财务数据，提炼关键指标，并生成完整报告。这无疑是生产力的一次革命性飞跃。
Anthropic公司推出的Claude Code便是一个典范，它能自主编写、调试和编辑代码，深受软件工程师的青睐。此外，许多企业也在积极利用此类模型构建自己的AI代理，例如网络安全公司Trellix利用Claude进行安全问题的分类和调查，金融服务公司Block则开发了一个代理，使非技术员工能通过自然语言访问其数据系统，显著节省了工程师的时间。这些案例充分证明了AI代理的巨大潜力及其在各行各业的广泛应用前景。
构建可信赖AI代理的核心原则
AI代理的快速部署与普及，使得开发人员必须确保其安全、可靠和值得信赖。Anthropic为此提出了一个早期框架，旨在为负责任的代理开发提供指导，并期望能为新兴标准的建立、不同应用场景的适应性指导以及构建一个与人类价值观相符的代理生态系统贡献力量。该框架的核心原则包括：
1. 平衡代理自主性与人类控制
AI代理设计的核心挑战在于如何平衡其自主性与人类的监督。代理的价值恰恰在于其独立运作的能力，但人类必须对任务的执行方式保持控制，尤其是在做出高风险决策之前。例如，一个帮助管理开销的代理可能会识别出公司在软件订阅上的超支，但在它开始取消订阅或降级服务之前，公司通常会希望有人类进行审批。在Claude Code中，用户可以随时停止并重新引导Claude的工作流程。默认情况下，它拥有只读权限，可以在不征求人类同意的情况下分析和审查目录中的信息，但在修改代码或系统之前必须获得人类批准。对于信任Claude处理的常规任务，用户可以授予持久权限。随着代理变得更加强大和普及，我们将需要更 robust 的技术解决方案和直观的用户控制。自主性与监督之间的适当平衡因场景而异，可能需要内置和可定制的监督功能的结合。
2. 提升代理行为的透明度
人类需要能够洞察代理的问题解决过程。缺乏透明度，当人类要求代理“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，用户可能会感到困惑。但如果设计具有良好的透明度，代理可以解释其逻辑：“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空间噪音评估并提议调整办公桌位置以改善通话质量。”这还提供了一个机会，通过事实核查数据或确保代理使用最相关的来源，将代理引导到正确的方向。在Claude Code中，Claude通过实时待办事项清单展示其计划的操作，用户可以随时介入询问或调整Claude的工作计划。挑战在于找到适当的详细程度。信息太少会导致人类无法评估代理是否按计划实现目标；信息太多则可能使他们被无关细节淹没。我们正在努力寻找一个中间地带，并需要进一步迭代。
3. 确保代理与人类价值观和期望对齐
AI代理的行为并非总是与人类意图完全一致。研究表明，当AI系统自主追求目标时，它们有时会采取系统认为合理但并非人类真正想要的行为。例如，如果人类要求代理“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组织，完全重构了用户的系统。虽然这源于代理试图提供帮助，但它表明即使代理的目标与人类对齐，它们也可能缺乏适当行动的上下文。更令人担忧的是，代理以积极对抗用户利益的方式追求目标的情况。极端场景测试表明，当AI系统自主追求目标时，它们有时会采取系统认为合理但违反人类实际意图的行动。用户也可能无意中以导致意外结果的方式提示代理。建立衡量代理价值观对齐的可靠方法具有挑战性。同时评估问题的恶意和良性原因很困难，但我们正在积极寻找解决方案。在此问题解决之前，上述透明度和控制原则将尤为重要。
4. 跨越长期交互保护隐私
AI代理能够跨越不同的任务和交互保留信息，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传递到另一个上下文。例如，一个代理在协助组织规划时，可能会从某个部门了解到机密内部决策，然后在协助另一个部门时无意中引用这些信息——这会暴露本应保密的事项。代理利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Model Context Protocol（MCP）允许Claude连接到其他服务，其中包括允许用户在给定任务中允许或阻止Claude访问特定工具和流程（我们称之为“连接器”）的控制。在实施MCP时，我们加入了额外的控制，例如授予一次性或永久信息访问的选项。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。我们继续探索改进隐私保护工具的方法。我们还概述了客户应采取的措施，通过访问权限、身份验证和数据隔离等措施来保护其数据。
5. 确保代理交互的安全性
AI代理系统应设计用于在与其他系统或代理交互时保护敏感数据并防止滥用。由于代理的任务是实现特定目标，攻击者可能会通过使其看似必要来诱骗代理忽略其原始指令、泄露未经授权的信息或执行意外操作（也称为“提示注入”）。或者攻击者可能会利用代理使用的工具或子代理中的漏洞。Claude已经使用了一套分类器来检测和防范滥用，例如提示注入，此外还有其他几层安全措施。我们的威胁情报团队进行持续监控，以评估和缓解新的或新兴的恶意行为。此外，我们提供了关于使用Claude的组织如何进一步降低这些风险的指南。添加到我们Anthropic审查的MCP目录中的工具必须遵守我们的安全、保障和兼容性标准。当我们通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，我们会努力迅速解决它们，并持续改进我们的安全措施，以应对不断演变的威胁。
展望未来：持续演进的AI代理框架
随着AI代理技术的不断发展和完善，我们对其风险和权衡的理解也将同步深化。Anthropic计划定期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，并期待与业界同行和组织在这一议题上展开广泛合作。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影响潜力。正因如此，确保它们以最高标准构建显得尤为重要，以共同迎接智能代理带来的新纪元。
