Разработка с Claude API

Запросы, потоковые ответы, tool use, структурированный вывод и стоимость.

92 уроков, первые 3 бесплатно. Полный доступ: 1490 руб.

Уроки курса

  1. Welcome to the course
  2. Overview of Claude models
  3. Accessing the API
  4. Getting an API key
  5. Making a request
  6. Multi-Turn conversations
  7. Chat exercise
  8. System prompts
  9. System prompts exercise
  10. Temperature
  11. Course satisfaction survey
  12. Response streaming
  13. Structured data
  14. Structured data exercise
  15. Quiz on accessing Claude with the API
  16. Prompt evaluation
  17. A typical eval workflow
  18. Generating test datasets
  19. Running the eval
  20. Model based grading
  21. Code based grading
  22. Exercise on prompt evals
  23. Quiz on prompt evaluation
  24. Prompt engineering
  25. Being clear and direct
  26. Being specific
  27. Structure with XML tags
  28. Providing examples
  29. Exercise on prompting
  30. Quiz on prompt engineering techniques
  31. Introducing tool use
  32. Project overview
  33. Tool functions
  34. Tool schemas
  35. Handling message blocks
  36. Sending tool results
  37. Multi-turn conversations with tools
  38. Implementing multiple turns
  39. Using multiple tools
  40. Fine grained tool calling
  41. The text edit tool
  42. The web search tool
  43. Quiz on tool use with Claude
  44. Introducing Retrieval Augmented Generation
  45. Text chunking strategies
  46. Text embeddings
  47. The full RAG flow
  48. Implementing the RAG flow
  49. BM25 lexical search
  50. A Multi-Index RAG pipeline
  51. Extended thinking
  52. Image support
  53. PDF support
  54. Citations
  55. Prompt caching
  56. Rules of prompt caching
  57. Prompt caching in action
  58. Code execution and the Files API
  59. Quiz on features of Claude
  60. Introducing MCP
  61. MCP clients
  62. Project setup
  63. Defining tools with MCP
  64. The server inspector
  65. Implementing a client
  66. Defining resources
  67. Accessing resources
  68. Defining prompts
  69. Prompts in the client
  70. MCP review
  71. Quiz on Model Context Protocol
  72. Anthropic apps
  73. Claude Code setup
  74. Claude Code in action
  75. Enhancements with MCP servers
  76. Agents and workflows
  77. Parallelization workflows
  78. Chaining workflows
  79. Routing workflows
  80. Agents and tools
  81. Environment inspection
  82. Workflows vs agents
  83. Quiz on Agents and Workflows
  84. Final Assessment
  85. Course Wrap Up
  86. What You'll Learn
  87. What You'll Learn
  88. What You'll Learn
  89. What You'll Learn
  90. What You'll Learn
  91. What You'll Learn
  92. What You'll Learn

Рабочие процессы (Workflows) против агентов (Agents): Выбор архитектурного подхода для Claude

При разработке интеллектуальных приложений на базе больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, перед инженерами часто встает фундаментальный выбор архитектурного подхода. Как лучше всего организовать взаимодействие с ИИ, чтобы он эффективно решал поставленные задачи? Существует два основных пути: использование рабочих процессов (workflows) или создание агентов (agents). Каждый из этих подходов имеет свои уникальные преимущества и недостатки, делающие его более подходящим для определенных сценариев. Понимание этих различий критически важно для построения надежных, масштабируемых и эффективных систем.

Что такое рабочие процессы (Workflows)?

Представьте, что у вас есть четкий, пошаговый рецепт для приготовления блюда. Вы точно знаете, какие ингредиенты нужны, в какой последовательности их добавлять и сколько времени занимает каждый этап. Именно так работают рабочие процессы в контексте Claude. Это заранее определенная, фиксированная последовательность вызовов к модели Claude, разработанная для решения конкретной, хорошо известной проблемы или набора проблем.

Вы прибегаете к рабочим процессам, когда можете заранее визуализировать весь поток шагов, необходимых для выполнения задачи. По сути, вы точно знаете, какая последовательность действий приведет к желаемому результату. Основная идея заключается в декомпозиции сложной задачи на множество более мелких, управляемых подзадач. Каждый шаг в рабочем процессе фокусируется на одной конкретной области или операции, что позволяет Claude работать с максимальной точностью и предсказуемостью. Например, если вам нужно извлечь информацию из документа, рабочий процесс может включать шаги: 1) классификация документа, 2) извлечение ключевых сущностей, 3) обобщение основной идеи.

Преимущества рабочих процессов

Недостатки рабочих процессов

Что такое агенты (Agents)?

В отличие от рабочих процессов, агенты представляют собой более автономный и адаптивный подход. Представьте себе опытного помощника, которому вы даете общую цель и набор инструментов (например, доступ к поисковой системе, календарю, базе данных). Вы не говорите ему, как именно использовать эти инструменты; вы ожидаете, что он сам составит план и выполнит задачу, используя свои навыки и доступные ресурсы.

В контексте Claude, агент получает набор базовых инструментов (например, функции для поиска информации в интернете, выполнения расчетов, взаимодействия с API других сервисов) и общую задачу. Затем Claude самостоятельно формулирует план действий, выбирает и комбинирует инструменты для достижения этой цели. Вы не знаете заранее, какие именно шаги предпримет агент, поскольку он динамически адаптируется к ситуации. Агенты могут творчески подходить к решению самых разнообразных задач, комбинируя инструменты неожиданными способами и даже запрашивая дополнительную информацию у пользователя, если это необходимо.

Преимущества агентов

Недостатки агентов

Когда использовать каждый подход?

Как инженер, ваша главная цель — надежно решать проблемы. Пользователям, как правило, неважно, насколько сложного агента вы создали; им нужен продукт, который работает стабильно, предсказуемо и эффективно. Поэтому выбор между рабочими процессами и агентами должен основываться на требованиях к надежности, гибкости и предсказуемости.

Общая рекомендация: всегда стремитесь к реализации рабочих процессов там, где это возможно. Они обеспечивают необходимую надежность, предсказуемость и простоту тестирования, которые требуются большинству производственных приложений. Рабочие процессы идеально подходят для сценариев с четко определенными процессами, известными входными данными и ожидаемыми результатами.

Прибегайте к агентам только тогда, когда они действительно необходимы — то есть, когда задача по своей природе непредсказуема, требует высокой степени адаптивности, творческого решения проблем или взаимодействия с пользователем для уточнения. Агенты предлагают беспрецедентную гибкость для сценариев, где точные требования не могут быть заранее определены, и где система должна самостоятельно ориентироваться в меняющейся среде.

Таким образом, используйте рабочие процессы, когда у вас есть четко определенные процессы и задачи, и агентов, когда вам нужно обрабатывать непредсказуемые, разнообразные пользовательские запросы, требующие творческого решения проблем и динамической адаптации.